随着我国现代农业的发展,精准农业、智慧农业、农业大数据等新技术不断被应用到农业中,而这些技术的前提和基础是具有相关农业数据的支撑。但国内目前较多的是面向田间气象数据和土壤数据的采集技术,比较缺乏田间作物生长状况相关数据的采集技术,特别是面向农业生产基层单元的作物长势快速无损监测技术,这导致一方面农户无法快速精准的了解作物生长状况,另一方面相关部门在获取大范围、大数量级的作物数据时很困难或需花费大量成本。针对上述情况,本研究用基于双波段的光谱传感器,结合Android平台、移动GIS技术、图像处理技术、ArcGIS server以及相关数据模型,研究了田间作物生长状况数据的采集、管理和分析的相关技术与方法。主要包括:1.光谱数据采集。主要研究了本文所用的便携式传感器采集的光谱数据与标准数据之间的相关性,并根据相关性构建了校正模型,以及通过相关文献与研究建立了通过光谱数据反演作物生长参数的模型库。2.图像数据采集。研究了根据移动设备自带相机来采集作物冠层图像,并与光谱数据在空间位置和时间上保持一一对应关系为后续基于图像识别的作物研究提供数据支持。同时结合图像处理算法和植被指数,实现了从图片中作物的提取,并验证了根据作物冠层的覆盖度计算作物叶面积指数的可行性。3.研究对比了采样点分布的生成方法,并根据移动GIS相关技术,研究实现了方案的管理与导航,增加了采集方案的可复用性与科学性,实现了该系统的集成与应用。本论文研究实现的作物生长状况数据采集系统,很好的实现了集数据采集、处理、分析、传输、管理、可视化等功能的一体化,提供了一个方便快捷的监测作物长势的方法。同时,打通了农业平台-载荷-模型-信息-决策完整信息链、创新链和价值链,为大范围的农业生长状况分析和决策提供了数据参考,提升了农业科技创新及应用水平,扩大了农业信息化的使用范围。