通过实时卫星影像及数据算法进行全国范围内期货农作物实时产量预估，每个作物单个生长周期共进行12次估产，平均精度在90%以上。以数据报告形式提供服务。

在农作物面积分布数据、历年单产统计数据和多源遥感数据的支撑下，建立某地农作物产量与遥感指数之间的关系模型，利用该模型预测当年农作物单产。

一、 流程

基于历史统计数据的遥感估产流程分为数据选择、数据准备、估产建模、模型精度分析和结果分析五步。

1. 数据选择

主要数据包括农作物面积分布数据、多源遥感数据集、估产分区结果、历史单产统计数据和行政边界

2. 数据准备

在完成数据选择之后，还需要对这些数据进一步处理，才能建立遥感指数和农作物单产之间的关系模型

3. 估产建模

在完成数据准备之后，开始进行农作物多期遥感估产建模。

4. 模型精度分析

在各分区内建立遥感估产模型集后，将预留数据带入遥感估产模型集进行验证，选取***优估产模型，并将遥感指数带入***优估产模型，得出各分区的农作物产量，即可求出各分区的估计单产。

5. 结果分析汇总

将各分区的估计单产进行统计汇总，分别得出分区估产结果。将该遥感估产结果与其他估产体系得出的估产结果进行综合分析，作为市估产***终结果。