本书围绕动物疫病监测的现实需求，系统阐述遥感技术与人工智能在风险评估中的融合应用，优化动物疫病监测流程并显著降低人力成本。全书从动物疫病的环境驱动机制出发，介绍光学、雷达、无人机等多源遥感数据的获取与特征提取方法，以及机器学习、深度学习、时空模型和大语言模型在疫病分析中的关键技术；提出了面向自动化评估的流程体系，构建遥感-AI融合的环境因子提取、数据预处理、风险建模及可视化方法，并进一步探讨了无人机与地面物联网的协同监测方案；重点分析了传统人工监测的人力成本构成，提出了遥感与AI介入后的流程优化与替代机制，并建立成本节省与效益评估模型，为智能化动物健康管理提供了可量化依据。