近年来，随着遥感技术的快速发展，卫星数据已成为农业领域的重要工具。通过对多光谱、高分辨率卫星影像的分析，农业专家能够实现对大宗农产品（如小麦、玉米、大豆等）生长状况的实时监测，进而建立精准的产量预测模型。

在产量预测方面，卫星遥感技术主要通过植被指数（如NDVI）反演作物长势，结合历史产量数据与气象信息，利用机器学习算法构建预测模型。例如，美国农业部（USDA）已常态化使用Landsat和Sentinel系列卫星数据，实现玉米单产预测误差控制在5%以内。

供应链调配环节则依托产量预测结果，通过地理信息系统（GIS）整合仓储、物流数据，构建动态优化模型。2022年巴西大豆季期间，某跨国粮商通过卫星数据提前3个月预判主产区减产12%，及时调整港口运力分配，避免了约2.3亿美元的经济损失。

该技术体系面临的主要挑战包括：1）云层干扰导致数据缺失；2）小农户地块破碎化影响监测精度。目前，国内外研究机构正通过合成孔径雷达（SAR）卫星与光学卫星协同观测、无人机补充监测等方式提升数据质量。

未来，随着国产高分卫星星座组网完成，配合5G传输与边缘计算技术，有望实现从"旬预报"到"日更新"的预测能力飞跃，为全球粮食安全提供中国技术方案。