通過實時衛星影像及數據算法進行全國范圍內期貨農作物實時產量預估，每個作物單個生長周期共進行12次估產，平均精度在90%以上。以數據報告形式提供服務。

在農作物面積分布數據、歷年單產統計數據和多源遙感數據的支撐下，建立某地農作物產量與遙感指數之間的關系模型，利用該模型預測當年農作物單產。

一、 流程

基于歷史統計數據的遙感估產流程分為數據選擇、數據準備、估產建模、模型精度分析和結果分析五步。

1. 數據選擇

主要數據包括農作物面積分布數據、多源遙感數據集、估產分區結果、歷史單產統計數據和行政邊界

2. 數據準備

在完成數據選擇之后，還需要對這些數據進一步處理，才能建立遙感指數和農作物單產之間的關系模型

3. 估產建模

在完成數據準備之后，開始進行農作物多期遙感估產建模。

4. 模型精度分析

在各分區內建立遙感估產模型集后，將預留數據帶入遙感估產模型集進行驗證，選取***優估產模型，并將遙感指數帶入***優估產模型，得出各分區的農作物產量，即可求出各分區的估計單產。

5. 結果分析匯總

將各分區的估計單產進行統計匯總，分別得出分區估產結果。將該遙感估產結果與其他估產體系得出的估產結果進行綜合分析，作為市估產***終結果。