农作物总产量等于农作物的种植面积乘以农作物的单位面积产量。农作物估产既要提取农作物种植面积，又要估算农作物单位面积产量。
单位面积产量估算有许多方法，主要有三种：
（1）气象模型。采用历史产量与气象资料建立相关关系，其方程为：
y=常数+f（趋势产量）+g（气象产量）
其中f是品种改良等技术趋势对产量的影响，g指降雨、日照等气象因子对产量的影响。
（2）农学模型。根据单位面积内的穗数、穗的粒数和千粒重数计测单位面积产量的方法：
Y=穗数×穗的平均粒数×千粒重
利用作物生长模拟模型模拟在作物生育期间，作物的播种量、主茎数、分蘖数、拨节率、成穗率和小穗数等，虽然很复杂，但仍然可做。
（3）遥感模型。通过建立遥感测得的作物信息与产量间的关系来估算作物产量。如天津市冬小麦遥感估产模型是这样的：
y=144.54×12NDVI
这种方法的最大优点是可以估算大范围的作物产量。
农作物种植面积提取也有许多方法，主要有两种：
（1）成数抽样方法。在了解作物种植面积占总面积的比例（成数）基础上，将区域分成许多格网，从格网中随机选取样点，将调查结果进行分类统计，核实在全部的调查点中各种作物所占成数，根据测区总面积的大小，计算出某种作物的种植面积：种植面积=作物样点数(M)x区域总面积(A)/区域总样点数(N)
以前用这种方法时，都采用实地调查方法，现在用遥感调查代替实地调查。
（2）通过对遥感数据进行分类，根据分类结果，按每类的像元数计算作物的种植面积。这种方法要求遥感数据获得的时间符合要求。如冬小麦最好是3月份，或冬天11月份获得的遥感数据，水稻是插秧后2到4周内的遥感数据。遥感直接分类方法的精度不高，一般在70％～80％之间。为了提高精度，在分类时需要使用其他数据，如数字地面高程，并采用地理信息系统技术。
农作物估产工作量很大，需要处理大量的数据，时间很紧，需要在作物收割前就估算出产量，因此需要性能强大的信息系统来进行农作物估产。数字地球将为农作物估产提供所需的大量基础数据，如地形、气候、植被、行政界限等，促进作物估产的时效和精确性。