卫星农业专题：卫星遥感监测及产量预估报告

研究院农产品组 内容摘要 研究员 邓绍瑞010-64405663dengshaorui@htfc.com从业资格号：F3047125投资咨询号：Z0015474 本期报告基于卫星遥感和气象数据，通过深度学习产量模型，对阿根廷产量进行了预测，并监测到东南亚棕榈油产区降水开始显著减少。 李馨lixin@htfc.com从业资格号：F03120775投资咨询号：Z0019724 白旭宇010-64405663baixuyu@htfc.com从业资格号：F03114139投资咨询号：Z0023055 薛钧元010-64405663xuejunyuan@htfc.com从业资格号：F03114096投资咨询号：Z0023045 投资咨询业务资格：证监许可【2011】1289号 目录 内容摘要............................................................................................................................................................................................1全球重点农产品产量预估.................................................................................................................................................................3产量预估品种、时间窗口和方法............................................................................................................................................3产量预估结果............................................................................................................................................................................4全球重点农产品长势监测.................................................................................................................................................................5马来和印尼棕榈油产区状况....................................................................................................................................................5阿根廷大豆产区状况................................................................................................................................................................7 图表 图1:全球重点农作物生长日历......................................................................................................................................................3图2:当期监测区域和品种示意图..................................................................................................................................................3图3:农产品组产量模型预估..........................................................................................................................................................3图4:农产品组产量模型预估..........................................................................................................................................................4图5:3月底东南亚棕榈油产区NDVI距平图................................................................................................................................5图6:马来半岛棕榈3月长势和环境指标对比...............................................................................................................................6图7:沙捞越和沙巴棕榈3月长势和环境指标对比.......................................................................................................................6图8:加里曼丹棕榈3月长势和环境指标对比...............................................................................................................................6图9:苏门答腊棕榈3月长势和环境指标对比...............................................................................................................................6图10:布宜诺斯艾利斯大豆3月长势和环境指标对比.................................................................................................................8图11:科尔多瓦大豆3月长势和环境指标对比.............................................................................................................................8图12:圣菲大豆3月长势和环境指标对比....................................................................................................................................8图13:圣地亚哥大豆3月长势和环境指标对比.............................................................................................................................8 全球重点农产品产量预估 产量预估品种、时间窗口和方法 当前正值南半球的作物生长期。因此针对市场交易的重点和热点，本监测周期对东南亚棕榈和阿根廷大豆展开监测，监测窗口为3月，时间周期覆盖2006年-2026年共20年的当期和历史同期数据。 数据来源：华泰期货研究院 监测主要通过卫星遥感、气象数据和实地观测等数据，实时追踪作物的生长进度、长势水平、土壤湿度、养分状况以及气候条件等指标。具体包含24个关键指标，涵盖了作物生长的多个维度，包括植被指数（如NDVI、EVI）、叶面积指数（LAI）、地表温度、土壤湿度、降水分布、光合有效辐射（PAR）等。 数据来源：华泰期货研究院 数据来源：华泰期货研究院 同时构建自有产量模型，模型利用多光谱和高光谱遥感数据，结合气象信息和历史产量数据，通过构建深度学习模型进行训练和优化。首先通过卫星影像提取作物生长的空间和时间特征，例如作物长势水平、生长速率和生物量积累。随后，结合气象数据（如降雨量、温度和日照时长）和土壤条件（如湿度、养分含量），评估作物生长的环境适宜性。此外，模型还考虑了病虫害风险、极端天气事件（如干旱或洪涝）对产量的潜在影响产量。 产量预估结果 此次预估收获面积基于USDA官方数据，各品种产量预估结果如下表所示。本期南美巴西基本定产，不再对产量进行预估，产量基本维持原来丰产预期。 目前市场关注点依然集中在阿根廷，根据模型预测，阿根廷此次单产数据为2.92MT/HA，基本保持稳定，作物整体长势状况良好，产区环境持续改善，2月份极端干旱未能造成重大产量损失，但较去年产量下滑明显，维持正常年份产量状况。由于USDA阿根廷面积有所增加，因此总产量约为4900万吨。 全球重点农产品长势监测 马来和印尼棕榈油产区状况 数据来源：Sentinel和Landsat卫星数据华泰期货研究院 作物长势方面，2026年3月，印尼和马来西亚棕榈油主产区的作物长势整体保持强劲势头，尤其是NDVI指标表现突出，显示植被活力和覆盖度较历史同期更优。卡里曼丹NDVI达到0.7402，比前20年均值0.7116提升约4.0%；苏门答腊0.70较均值0.67高出4.5%；马来半岛0.7428比0.7119提升4.3%；沙巴和砂拉越更达0.77，超出均值0.72约6.9%。与2025年同期相比，四大产区NDVI均实现明显回升，其中苏门答腊从0.58跃升至0.70，增幅高达20.7%，其他三区也分别提升约10.1%、10.4%和10.0%。 温度方面，2026年3月各产区气温与历史均值基本持平，波动幅度小，整体处于棕榈油生长的适宜区间，没有明显热胁迫或低温影响。卡利曼丹最高温29.89℃、最低温22.87℃，较均值29.39℃/22.80℃仅小幅偏高；苏门答腊29.48℃/22.49℃接近均值29.06℃/22.33℃；马来半岛30.97℃/22.52℃中最高温略高于均值29.75℃/22.53℃；沙巴砂拉越29.04℃/22.00℃则与均值28.97℃/22.16℃几乎一致。与2025年同期对比，除马来半岛最高温略有上升外，其他产区温度均保持稳定或小幅回落。 土壤湿度和降水维度上，2026年3月水分供应整体偏紧，与历史均值和2025年同期形成鲜明对比，但区域差异下仍能基本维持根系需求。四大产区累积降水均显著低于前20年均值，其中卡利曼丹202.62mm较均值297.07mm下降约31.8%，苏门答腊176