具体描述
●研究背景与意义
●第二节国内外研究进展
●一、植被物候变化检测研究进展
●二、物候特征描述和检测研究进展
●三、轮作方式对农作物长势和产量监测的影响
●四、研究现状分析
●第三节研究内容及方法
●一、农作物物候特征监测方法
●二、农作物物候探测算法
●三、轮作和物候对农作物长势和产量监测的影响
●本章小结
●第二章农作物物候突变及其时空变化分析
●贝叶斯变点模型
●一、贝叶斯模型选择
●二、变点参数估计
●第二节研究区
●第三节结果分析
●一、播种期
●二、抽丝期至开花期
●部分目录
内容简介
随着优选气候变化的加剧，干旱发生的频率和强度不断增强，对玉米作物的生产安全构成重大威胁。当前，农业干旱的客观、定量描述主要通过干旱指数。传统基于站点观测的气象干旱指数，在空间上的监测精度常受制于气象台站的分布密度，较难精细地反映干旱状况。基于卫星遥感技术的干旱监测手段，能从不同侧面定性或半定量地评价土壤水分分布状况，具有覆益范围广、时间和空间分辦率高等优点。但该类指数大多被设计用于反映地表综合的干旱程度，用于国家乃至优选尺度的旱情监测，无法直接用于特定作物（specific-crop）（比如：玉米）精细化的旱情监测应用。植被状态指数（VegetationConditionIndex，VCI）是典型的遥感干旱指数。它是以日历年为时间基准，定义为当前归一化植被指数（NDVI）与多年同一时间点NDVI优选与很小值的归一比率。若将常规VCI指数直接引入玉米作物旱情监测，受农作物物候和农作物轮作方式等 王迪,沈永林,孙政 著 王迪，男，1977年出生，副研究员，工学博士．硕士生导师，现在中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队工作。长期从事农业遥感基础与应用研究，重点开展农作物面积空间抽样理论与技术、基于雷达遥感的农作物识别与长势监测研究。先后主持和参与重量、省部级及其他各类研究项目30余项，以靠前作者在靠前外重要学术期刊发表论文30余篇。作为主要参加人获得国家科技进步二等奖和水利部大禹水利科学技术奖二等奖各1项。在我国农作物种植面积空间抽样调查方法研究方面获得了丰硕的成果。用户评价
这本书的题目就立刻吸引了我，"作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析"。我从事农业科技推广工作多年，深知精确掌握作物生长状况对于优化农事管理、提高产量和保障粮食安全的重要性。而遥感技术，毫无疑问是实现这一目标的最具潜力的手段之一。然而，在实际应用中，我常常会遇到一个瓶颈：同一片土地、同一时期，不同作物展现出的长势差异，甚至同一作物在不同种植年限、不同轮作模式下的表现，都可能因为其内在的物候特性和种植策略而产生显著变化。这些细微却关键的因素，往往是传统遥感数据分析中容易被忽略的，或者说，缺乏系统性的研究来量化其影响。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。作者深入研究了物候期，也就是作物从播种、生长到成熟的整个生命周期内的关键节点，以及轮作模式，即不同作物在同一块土地上按一定顺序进行的周期性种植，是如何与遥感数据产生交织的。这不仅仅是理论层面的探讨，我更期待的是书中能够提供具体的案例分析和实操指导。比如，如何通过不同时期的卫星影像，结合作物本身的物候规律，来区分不同作物长势的健康程度？当一种作物连续种植多年，其长势是否会因为土壤肥力下降、病虫害累积等因素而出现某种遥感信号的改变？而引入轮作模式后，这种信号又会有怎样的积极或消极变化？这本书能否提供一些算法模型或者分析框架，帮助我们这些一线工作者，能够更准确、更有效地解读遥感数据，从而做出更科学的农事决策？例如，在干旱或洪涝灾害频发的情况下，了解作物在不同物候期对环境胁迫的敏感度，以及不同轮作组合下的抗逆性，对于制定灾后恢复计划至关重要。这本书是否能够为我们提供这样的知识支持？我非常好奇作者是如何处理这些复杂因素的，是将它们作为独立的变量进行分析，还是构建了一个耦合模型？期待书中能有深入的论述。
评分读到《作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析》这个书名，我立刻联想到了我最近在进行的一项关于区域性粮食产量预测的项目。我们面临的挑战之一是如何在有限的监测资源下，最大化遥感数据的有效利用。土地利用的多样性，特别是不同作物组成的种植结构，以及它们随时间推移而变化的生长周期，使得简单的植被指数计算变得难以捕捉真实的作物长势差异。这本书的题目精准地触及了这个问题。物候期的概念，我一直认为它是一个非常精细的切入点。比如，对于一年两熟或三熟的地区，如何精确识别不同作物的苗期、拔节期、抽穗期，以及在这些关键物候节点上，遥感信号（如NDVI、EVI等）的变化规律是什么？这本书是否提供了针对不同作物物候特征的遥感信号特征库？这对于我们后期进行作物分类和长势评估至关重要。更进一步，轮作方式的影响，这一点尤其令我兴奋。在很多国家和地区，为了改善土壤结构、提高养分利用效率、防控病虫害，轮作是一种被广泛推崇的耕作制度。但不同作物组合的轮作，对土壤肥力、水分状况，乃至作物自身的生长发育都会产生长期且复杂的影响。这些影响如何体现在遥感影像上？例如，经过多年某种作物为主的种植，其土壤有机质可能下降，遥感信号可能表现出某种趋势；而引入一种豆科作物进行轮作后，土壤肥力改善，这种改善在遥感数据上又会呈现出怎样的变化？这本书能否帮助我们理解并量化这种长期效应？我特别期待书中能够探讨如何利用多时相的遥感数据，结合物候信息和轮作模式，构建出能够区分不同种植策略下作物长势差异的模型。这对于区域性甚至全球性的粮食产量估算，以及制定可持续农业发展政策，都具有深远的意义。
评分这本书的题目，"作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析"，仿佛为我打开了一个新的研究视角。作为一名长期在田间工作的农业技术人员，我深切体会到，仅仅依靠卫星图像来判断作物的长势，往往会遇到“盲点”。比如，一片地里的作物，在同一个时间点，为何有的长得郁郁葱葱，有的却显得稀疏瘦弱？这里面的原因，除了施肥、灌溉等管理因素，作物的“出身”——也就是它们本身的物候特性，以及它们所处的“生长环境”——是否经历过轮作，扮演着至关重要的角色。书名中的“物候”，我理解是指作物从播种到收获的生命周期中的各个阶段，例如出苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期、成熟期等等。不同作物，它们的物候期是截然不同的。例如，小麦和玉米，它们在生长发育的关键节点上，对光照、温度、水分的需求和敏感度都有很大差异。遥感技术，通过捕捉地表反射的电磁波，能够反映出植被的生物量、叶面积指数、叶绿素含量等信息，而这些信息又会随着作物的物候进程而发生周期性变化。这本书是否能够提供一套系统的方法，让我们能够精确地识别出作物处于哪个物候阶段，并根据这个阶段的特征，来解读遥感数据所反映的长势信息？这对于我们进行精细化管理，例如在特定物候期进行针对性的病虫害防治或水分调控，具有极其重要的指导意义。
评分“作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析”，这个题目如同精准的靶心，直接命中了我一直以来在农业信息学领域研究中的痛点。我深耕于利用大数据和人工智能优化农业生产的课题，而遥感数据无疑是其中最宝贵的数据源之一。然而，如何从海量的遥感影像中提取出真正有价值的信息，以支撑农作物生产的精细化管理和预测，始终是一个巨大的挑战。问题的关键在于，作物生长是一个动态且受多重因素影响的过程。简单的监测，例如仅依赖于某一时刻的遥感影像，往往无法全面反映作物的真实健康状况。作物本身的生命节律，也就是其物候特性，是影响其生长表现的内在因素。例如，不同作物在相同的环境条件下，其光合作用效率、养分吸收能力、对病虫害的抗性都会有所不同，而这些差异往往体现在遥感信号的细微变化上。书中提及的“物候”，我期望它能够深入探讨如何建立不同作物物候期与特定遥感指数（如NDVI、EVI、LAI等）之间的精确对应关系，甚至是构建能够模拟物候进程的遥感模型。这对于我们进行早期预警、病虫害监测，乃至产量预测，都将是革命性的进展。
评分书名——《作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析》——让我眼前一亮。作为一名关注智慧农业发展的学者，我一直认为，遥感技术在农业领域的应用，远未挖掘出其全部潜力。尤其是在复杂的农业生态系统中，单一的遥感数据往往难以全面解释作物长势的差异。这其中的奥秘，很可能就藏在作物本身的“生命周期”和“种植策略”之中。我特别关注书中提及的“物候”概念。物候，顾名思义，就是作物在生长过程中所经历的各种周期性变化。比如，作物何时萌发，何时进入旺盛生长期，何时开始孕育果实，何时成熟等等。这些不同的物候阶段，不仅决定了作物对光照、温度、水分等环境因子需求的差异，更会直接影响其叶片的光合活性、生物量积累，进而体现在遥感影像上。我十分好奇，这本书是否能够为我们提供一套详尽的物候期划分标准，以及如何通过分析不同时期的遥感数据，精确识别作物所处的物候阶段？这对于实现对不同作物、不同生长阶段的精细化监测，无疑具有极其重要的价值。
评分《作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析》这个书名，让我立刻联想到了我在农业规划工作中经常遇到的一个难题：如何准确评估不同地区、不同种植模式下的粮食生产潜力。我们都知道，遥感技术为我们提供了俯瞰大地、捕捉作物生长信息的强大工具。然而，当我们在分析遥感数据时，常常会发现，即使是同一片区域，同一时期，不同地块的作物长势也可能存在显著差异。这种差异，除了天气、土壤、管理等因素外，作物的“生命节奏”——也就是它的物候期，以及它所经历的“耕作历史”——也就是轮作方式，都扮演着不可忽视的角色。这本书的题目，恰恰点出了这两个核心要素。我特别想了解书中对“物候”的解读。作物经历不同的生长阶段，例如苗期、分蘖期、拔节期、抽穗期、成熟期，这些阶段对外界环境的敏感度是不同的，其对水分、养分的需求也各不相同。这是否意味着，在不同的物候期，遥感监测到的植被指数（如NDVI）变化模式也会有所不同？如果这本书能够提供一套方法，让我们能够通过遥感数据，精确识别出作物所处的物候阶段，并以此来解释其长势差异，那将是极具价值的。
评分这本书的题目《作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析》立刻引起了我的兴趣。我一直对如何利用科技手段提升农业生产效率充满热情，而遥感技术无疑是其中的佼佼者。然而，在实际应用中，我们常常面临一个挑战：遥感数据反映的植被指数（例如NDVI）是一个综合性的指标，它可能受到多种因素的影响，难以直接、精确地解释作物长势的真实状况。特别是当我们在分析大范围、多样化的农田时，不同作物的生长规律差异，以及它们在土地上的轮作模式，都可能对遥感信号产生复杂的影响。我特别期待书中能够深入探讨“物候”这一概念。物候，即作物从播种到成熟的整个生命周期中，经历的各种可观测的生物学事件，如发芽、生长、分化、成熟等。不同作物，它们的物候期差异巨大，并且在同一物候期内，它们对光、热、水等环境因子的响应方式也不同。这本书是否能够为我们提供一种方法，通过分析多时相的遥感数据，精确识别出作物所处的物候阶段，并量化该阶段对遥感监测到的长势信息的影响？这对于我们进行作物类型识别、长势评估、病虫害预警，乃至于产量预测，都将具有极其重要的意义。
评分“作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析”，这个题目如同一个精准的定位，直接指出了我在研究中常常遇到的一个关键问题。作为一名致力于发展精准农业技术的科研人员，我深知遥感数据在监测作物生长方面的重要性，但同时也意识到，仅仅依靠这些数据，往往难以全面、准确地解释作物长势的差异。其中，“物候”和“轮作方式”这两个因素，尤其显得至关重要，却又常常在粗放式的分析中被忽略。我希望这本书能深入探讨“物候”对遥感监测结果的影响。物候，即作物生长发育的周期性变化，包括萌发、拔节、抽穗、成熟等关键时期。不同作物，它们的物候期不同，对环境胁迫的敏感度也不同。例如，在某一特定时期，某种作物可能正处于关键的抽穗期，对水分的短缺尤为敏感，此时遥感监测到的叶片活力下降，就能很好地反映其长势不佳。而另一作物可能尚未进入此阶段，即使环境条件略有不利，其长势表现可能依旧。这本书是否能提供一套方法，能够识别出作物所处的物候阶段，并据此来解读遥感数据所反映的长势状况？
评分《作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析》——仅仅是这个题目，就足以勾起我对农业科技前沿的好奇心。作为一名长期关注可持续农业发展的研究者，我深知在日益复杂多变的农业生产环境中，精准、高效的作物监测手段是至关重要的。遥感技术无疑是实现这一目标的有力工具，但如何充分挖掘其潜力，特别是如何处理影响遥感信号的关键因素，始终是摆在我们面前的难题。这本书的题目，精准地捕捉到了两个核心要素：“物候”和“轮作方式”。我特别关注“物候”的解读。物候，即作物在生命周期中经历的各个阶段，例如播种、出苗、生长旺盛期、开花期、成熟期等。这些不同的阶段，不仅意味着作物对光、热、水等环境因子的需求不同，更重要的是，它们在遥感影像上会呈现出截然不同的光谱特征和变化趋势。我迫切地想知道，这本书是否能够提供一套系统性的方法，帮助我们理解并量化不同作物在不同物候阶段下，其遥感信号的变化规律？这对于我们准确识别作物种类、评估其长势、甚至预测产量，都将提供坚实的基础。
评分当我看到《作物长势遥感监测中物候和轮作方式的影响分析》这个书名时，我立刻联想到了我在农业经济学研究中遇到的一个挑战：如何精确地评估不同农业生产模式对国家粮食安全的影响。遥感技术为我们提供了一个宏观的视角，能够监测大片区域的作物生长状况。然而，如何从遥感数据中提取出更深层次、更具指导意义的信息，一直是一个难题。这个问题，很大程度上与作物的内在属性和其所处的外部种植环境有关。书中提及的“物候”概念，我理解是指作物从种子萌发到成熟收获的整个生命周期中所经历的各个阶段。不同作物，它们的物候期差异显著，例如，一年一熟的作物和一年两熟的作物，其生长周期、对环境的敏感度都截然不同。这是否意味着，在遥感监测过程中，我们需要根据作物的物候期来调整监测的时间窗口和数据分析方法？如果这本书能够提供一套方法，让我们能够更精确地识别出不同作物的物候期，并将其纳入遥感数据分析模型，那将极大地提升我们对作物长势评估的准确性。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等，本站所有链接都为正版商品购买链接。
© 2025 windowsfront.com All Rights Reserved. 静流书站 版权所有