瞄准作物生长监测诊断技术的应用前景，基于植物光谱学原理，以小麦和水稻作物为主要研究对象，研究明确了不同条件下小麦、水稻冠层与叶片的反射光谱变化动态及其对氮含量、氮积累量、叶面积指数等主要生长指标的响应规律，确立了可指示小麦、水稻主要生长指标的特征光谱波段及基于特征波段的光谱参数；综合利用地空遥感信息，构建了基于特征光谱参数的叶片、冠层和区域不同尺度小麦、水稻主要生长指标的定量监测模型及长势预测技术；创建了可设计小麦、水稻主要生长指标适宜动态的广适性模型，进而提出了基于实时信息与适宜指标相融合的小麦、水稻生长诊断与调控模型；研制了基于光谱监测与诊断模型的小麦、水稻冠层生长指标监测诊断技术产品(包括便携式仪器和应用系统软件)，为作物主要生长指标的实时监测与定量诊断提供了简便适用的应用载体。该研究所形成的理论与技术体系，有助于实现作物生长状况的无损监测、实时诊断与精确调控，对于推进精确农业和现代农业的快速发展具有重大的现实意义和应用前景。
此领域的研究成果，已发表重要学术论文114篇(含SCI/EI收录论文29篇)，授权国家发明专利2项，申请国家发明专利7项，登记国家计算机软件著作权5项。自2008年开始，该技术以生长监测诊断仪和生长监测诊断系统为载体，以作物长势分布图、肥水调控处方图为主要技术形式，在江苏、河南、江西等省的水稻、小麦生产区进行了应用示范，提升了不同空间尺度下作物生长监测与管理调控水平，表现为明显的节氮(约10%)和增产(约6%)作用，在作物信息快速获取和精确农业中具有良好的应用前景。部分研究成果获2008年国家科技进步二等奖。
