需求技术介绍 （详细说明技术难题的应用领域，水平等级、突破难点以及需请专家支持或解决的问题）
利用云计算、大数据、遥感技术进行农作物病虫害分级预警分级；农产品产量预估。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。为了能够及时掌握病虫害对农作物的成灾影响，病虫害调查工作如何突破技术瓶颈，显得尤为关键。传统病虫害监测工作都是测报人员目测式“以点代面”估测田间病虫害情况。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。

需要解决关键技术难题、技术参数与相关指标描述
"初步方案：利用图像分类算法，对亚米级多/高光谱遥感影像数据进行样本训练，在大量样本结果中统计分析出最优样本，并将最优样本逐次入库，形成病虫害遥感影像变化样本库。依托样本库，可对病虫害变化情况进行定期监测。
技术难题：利用两（多）期森林遥感影像，识别出病虫害对象并计算农作物成灾面积。

技术参数：
1. 输入：遥感影像，文件格式为tif
2. 输出：农作物成灾变化区域影像、病虫害类型。文件格式为tif。
相关指标：农作物受灾面积识别准确率80%以上；病虫害类型识别准确路60%以上。"