基于遥感的国外作物长势监测与产量趋势估计的代码

这个问题比较复杂，需要涉及到遥感图像处理和机器学习等领域。以下是一个简单的流程参考：

1. 获取遥感图像数据：可以从一些遥感数据提供商或者公共数据库中获取遥感图像数据。

2. 预处理遥感图像数据：对遥感图像进行预处理，包括去噪、增强、校正等操作，以提高后续的处理效果。

3. 提取作物信息：使用遥感图像处理技术，提取出作物的信息，如作物的生长状态、覆盖面积等。

4. 建立模型：利用机器学习算法，建立作物长势监测和产量趋势估计的模型，如随机森林、支持向量机等。

5. 训练模型：使用已有的遥感图像数据集，训练模型，优化模型参数，以提高模型的预测精度。

6. 预测结果：使用训练好的模型对新的遥感图像进行预测，得出作物的长势和产量趋势等信息。

需要注意的是，这个流程仅仅是一个简单的参考，实际上需要根据具体情况进行调整和优化。同时，代码实现也需要根据具体的算法和工具进行选择和编写。建议先学习相关的遥感图像处理和机器学习知识，再进行具体的实现。