农作物病虫害是我国的主要农业灾害之一，它具有种类多、影响大、易暴发成灾的特点。近年来，作物病虫害灾情逐年加重，部分地区病虫害已经成为当地农业生产影响最大的灾害，造成的农业损失超过20％。

　　本轮厄尔尼诺对气候的影响逐步减弱，但是对农业生产的影响还在持续。中国科学院遥感与数字地球研究所研究员黄文江表示，强厄尔尼诺事件的当年和次年往往是水稻病虫害高发年，对各类作物病虫害的监测尤为重要。

　　说起农作物病虫害监测，人们脑海中浮现的场景往往是植保部门测报人员手拿着小本子，站在田间，通过目测的方法，“以点代面”估测田间病虫害情况。如今，这种传统的作物病虫害诊断和监测方法已不能满足大范围精准农业生产的迫切需求。与传统监测方式相比，遥感技术作为一种监测范围广、速度快、非接触、无破坏、无污染的农作物病虫害监测技术，可实现经济、社会、生态效益的统一；且遥感信息具有覆盖面积大、探测周期短、数据丰富、现势性强等优势。“生产需求迫切、集约化经营发展、低空空域放开、高分卫星发射，这些都使作物病虫害遥感监测成为一种趋势。”黄文江说。

　　遥感监测离不开气象数据的支撑。农作物病虫害从小范围发生到暴发或流行受到诸多因素的影响，比如气候特点、作物品种、种植习惯以及防治措施等。“不同病虫害的发生，对应着不同的气象条件，比如气温、积温等。农作物病虫害一般发生在高温、高湿以及作物生长旺盛的地方，所以对病虫害的监测离不开作物长势监测和气象条件监测。这就需要气象部门提供相关的数据支撑。”黄文江说。

　　将多源、多时相的遥感数据和气象数据纳入病虫害预测预报模型，是作物病虫害遥感监测的重要思路。“近年来，随着高时空分辨率和高光谱分辨率遥感技术的发展，为利用遥感技术监测作物病虫害提供了宝贵契机。将多源遥感数据与气象、病虫害调查数据相结合，可大大提高农业病虫害监测准确性和精细化程度。”黄文江和他的研究团队通过开展影响作物病虫害响应的光谱机理研究和影响病虫害发生发展的温度等生境信息监测，建立了作物病虫害光谱监测模型、病虫害与养分及水分胁迫区分模型和病虫害预报模型。目前，模型中主要考虑的气象因子是温度。黄文江表示，未来会将降水、湿度等因素考虑进去。

　　黄文江认为，作物病虫害预测仅依靠气象台站观测的数据是远远不够的。而且，气象台站主要以在百叶箱中的温度作为气温的观测值，与在土壤含水量不同、作物长势不同的地块中测得的温度存在较大差异。因此，观测数据还需要结合遥感反演。

　　受病虫害影响的农作物光谱反射率会发生变化，这是遥感监测农作物病虫害的理论基础。在发生病虫害时，农作物叶片内的叶绿素减少，光合作用、养分和水分吸收等机能衰退。高光谱遥感利用波长范围宽、波段众多和光谱分辨率高等优势，可以实现光化学相关参数和病害严重度的反演。早期病虫害预报主要基于不同病虫害特性、作物长势遥感监测、气象因素动态监测（将气象监测数据与遥感反演数据相结合）、病虫害发生发展模型、地面传感和调查验证开展。

　　“不过，遥感监测起到的作用也是有限的，还需要结合其他措施才能形成对病虫害的有效防控。”黄文江说，作物病虫害的科学防控需要在综合预测预报结果的同时，要加强分区防治与管理。此外，开展防控知识宣传，推进作物病虫害防治立法等也十分有必要。