印度政府利用卫星、无人机、人工智能、遥感、地理信息系统和物联网等多种现代技术，有效实施作物监测与管理。
（1）遥感与地理信息系统应用
基于空间、农业气象和地面观测的作物产量预测（FASAL）：利用多光谱和合成孔径雷达数据，在国家、邦和地区层面提供主要作物的收获前产量预测，覆盖20个邦的11种主要作物。
灾害监测与评估：国家作物预报中心（MNCFC）定期生成遥感基础数据，如植被状况图、土壤湿度状况、干旱条件评估、洪涝淹没和冰雹影响等信息，支持开展有效的作物管理。
农业决策支持系统（Krishi-DSS）：整合并标准化地理空间和非地理空间数据，包括卫星、天气、土壤、作物特征、水库和地下水数据，以及政府计划信息，可用于生成作物地图、识别作物种植模式和作物多样化、监测干旱和洪水、基于技术和模型进行产量评估等，为政府循证决策提供支持，并为科学研究和农业发展提供创新解决方案。
基于技术的产量估算系统（YESTECH）：包括基于卫星的作物产量模型，用于格拉姆潘查亚特级产量估算和理赔结算，已在12个邦针对水稻、小麦和大豆作物实施。
天气信息网络与数据系统（WINDS）：是一项全国性计划，旨在强化印度各地天气数据基础设施。计划建议增设乡镇级自动气象站和格拉姆潘查亚特级自动雨量计，以扩充现有天气网络，目前正在7个邦实施。
（2）无人机应用
在农业机械化子任务（SMAM）下推广无人机使用：为农业毕业生和东北各邦小农、边际农户购买农用无人机提供最高50%的补贴；其他农户购买农用无人机补贴40%；为农用无人机租赁中心建设提供40%的成本补贴。目前该计划已分发或批准无人机2122架。
（3）人工智能应用
国家有害生物监测系统（NPSS）：支持农民拍摄害虫图像，基于人工智能和机器学习检测作物害虫侵扰，实现及时干预。目前覆盖73种作物的436种害虫。
农业资源虚拟综合访问系统（BharatVistaar）：是多语言人工智能驱动的农业数字公共基础设施，为农民提供AI赋能、实时且基于具体位置的农业咨询，以及政府计划和农业支持服务等相关信息。该平台可通过聊天机器人（门户网站和移动应用）以及专用电话访问，迄今已服务超过59万农民，解答超过9300万个信息查询。
原文题目：Technology driven crop monitoring system
发布日期：2026年8月11日 检索日期：2026年8月25日
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