За последние несколько десятилетий система мониторинга и управления в сельском хозяйстве сильно изменилась, получив огромный импульс в развитии. Спутниковые снимки позволяют получать высокоточную информацию о состоянии посевов зерновых культур. Существует ряд разработанных методик по контролю за состоянием растительности по изображениям. Например, зная, как меняется спектральная яркость растительности в течение вегетационного периода, возможно по тону изображения полей судить об их агротехническом состоянии. После перезимовки состояние озимых культур оценивается по различию в цвете здоровых и погибших растений, состояние озимых и яровых до уборки урожая — на основе учета степени покрытия почвы всходами и равномерности их распределения. Несмотря на большой потенциал и повсеместное внедрение космического мониторинга, достоверность информации о состоянии посевов, получаемой лишь по данным ДЗЗ, является низкой. В качестве дополнительных материалов в зависимости от специфики решаемой задачи могут привлекаться топографические основы соответствующих масштабов, существующие схемы землепользования и похозяйственного планирования, данные о севооборотах, агрометеорологические данные и т. д.
Одним из современных направлений применения данных ДЗЗ и передовых информационных технологий является точное земледелие, при ведении которого оценка состояния и продуктивности культурных растений проводится в пределах отдельно взятого сельскохозяйственного поля [1].
Существует несколько подходов в использовании данных ДЗЗ для нужд точного земледелия. Первый из них заключается в использовании данных ДЗЗ только для обнаружения и локализации участков аномального развития (состояния) растительности в пределах одного поля. Такие аномалии могут быть вызваны различными факторами: поражением растений вредителями, водным стрессом растений и др. Второй подход основан на обнаружении количественных связей между биофизическими параметрами состояния растительности и изменениями спектрального отклика растительного покрова, обусловленным влиянием факторов внешней среды или применяемыми агротехнологиями. Третий подход заключается в интеграции некоторых биофизических параметров растительного покрова (биомасса, листовой индекс, проективное покрытие) или параметров радиационного режима растительности (эвапотранспирация, доля физиологически активной радиации), которые могут быть оценены по данным ДЗЗ с математическими и физиологическими моделями оценки продуктивности растительного покрова для использования в системе поддержки принятия решений в рамках применяемых технологий точного земледелия [2].