具體描述
●研究背景與意義
●第二節國內外研究進展
●一、植被物候變化檢測研究進展
●二、物候特徵描述和檢測研究進展
●三、輪作方式對農作物長勢和産量監測的影響
●四、研究現狀分析
●第三節研究內容及方法
●一、農作物物候特徵監測方法
●二、農作物物候探測算法
●三、輪作和物候對農作物長勢和産量監測的影響
●本章小結
●第二章農作物物候突變及其時空變化分析
●貝葉斯變點模型
●一、貝葉斯模型選擇
●二、變點參數估計
●第二節研究區
●第三節結果分析
●一、播種期
●二、抽絲期至開花期
●部分目錄
內容簡介
隨著優選氣候變化的加劇，乾旱發生的頻率和強度不斷增強，對玉米作物的生産安全構成重大威脅。當前，農業乾旱的客觀、定量描述主要通過乾旱指數。傳統基於站點觀測的氣象乾旱指數，在空間上的監測精度常受製於氣象颱站的分布密度，較難精細地反映乾旱狀況。基於衛星遙感技術的乾旱監測手段，能從不同側麵定性或半定量地評價土壤水分分布狀況，具有覆益範圍廣、時間和空間分辦率高等優點。但該類指數大多被設計用於反映地錶綜閤的乾旱程度，用於國傢乃至優選尺度的旱情監測，無法直接用於特定作物（specific-crop）（比如：玉米）精細化的旱情監測應用。植被狀態指數（VegetationConditionIndex，VCI）是典型的遙感乾旱指數。它是以日曆年為時間基準，定義為當前歸一化植被指數（NDVI）與多年同一時間點NDVI優選與很小值的歸一比率。若將常規VCI指數直接引入玉米作物旱情監測，受農作物物候和農作物輪作方式等 王迪,瀋永林,孫政 著 王迪，男，1977年齣生，副研究員，工學博士．碩士生導師，現在中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所農業遙感創新團隊工作。長期從事農業遙感基礎與應用研究，重點開展農作物麵積空間抽樣理論與技術、基於雷達遙感的農作物識彆與長勢監測研究。先後主持和參與重量、省部級及其他各類研究項目30餘項，以靠前作者在靠前外重要學術期刊發錶論文30餘篇。作為主要參加人獲得國傢科技進步二等奬和水利部大禹水利科學技術奬二等奬各1項。在我國農作物種植麵積空間抽樣調查方法研究方麵獲得瞭豐碩的成果。用戶評價
《作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析》這個書名，讓我立刻聯想到瞭我在農業規劃工作中經常遇到的一個難題：如何準確評估不同地區、不同種植模式下的糧食生産潛力。我們都知道，遙感技術為我們提供瞭俯瞰大地、捕捉作物生長信息的強大工具。然而，當我們在分析遙感數據時，常常會發現，即使是同一片區域，同一時期，不同地塊的作物長勢也可能存在顯著差異。這種差異，除瞭天氣、土壤、管理等因素外，作物的“生命節奏”——也就是它的物候期，以及它所經曆的“耕作曆史”——也就是輪作方式，都扮演著不可忽視的角色。這本書的題目，恰恰點齣瞭這兩個核心要素。我特彆想瞭解書中對“物候”的解讀。作物經曆不同的生長階段，例如苗期、分蘖期、拔節期、抽穗期、成熟期，這些階段對外界環境的敏感度是不同的，其對水分、養分的需求也各不相同。這是否意味著，在不同的物候期，遙感監測到的植被指數（如NDVI）變化模式也會有所不同？如果這本書能夠提供一套方法，讓我們能夠通過遙感數據，精確識彆齣作物所處的物候階段，並以此來解釋其長勢差異，那將是極具價值的。
評分這本書的題目，"作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析"，仿佛為我打開瞭一個新的研究視角。作為一名長期在田間工作的農業技術人員，我深切體會到，僅僅依靠衛星圖像來判斷作物的長勢，往往會遇到“盲點”。比如，一片地裏的作物，在同一個時間點，為何有的長得鬱鬱蔥蔥，有的卻顯得稀疏瘦弱？這裏麵的原因，除瞭施肥、灌溉等管理因素，作物的“齣身”——也就是它們本身的物候特性，以及它們所處的“生長環境”——是否經曆過輪作，扮演著至關重要的角色。書名中的“物候”，我理解是指作物從播種到收獲的生命周期中的各個階段，例如齣苗期、分蘖期、拔節期、抽穗期、成熟期等等。不同作物，它們的物候期是截然不同的。例如，小麥和玉米，它們在生長發育的關鍵節點上，對光照、溫度、水分的需求和敏感度都有很大差異。遙感技術，通過捕捉地錶反射的電磁波，能夠反映齣植被的生物量、葉麵積指數、葉綠素含量等信息，而這些信息又會隨著作物的物候進程而發生周期性變化。這本書是否能夠提供一套係統的方法，讓我們能夠精確地識彆齣作物處於哪個物候階段，並根據這個階段的特徵，來解讀遙感數據所反映的長勢信息？這對於我們進行精細化管理，例如在特定物候期進行針對性的病蟲害防治或水分調控，具有極其重要的指導意義。
評分這本書的題目《作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析》立刻引起瞭我的興趣。我一直對如何利用科技手段提升農業生産效率充滿熱情，而遙感技術無疑是其中的佼佼者。然而，在實際應用中，我們常常麵臨一個挑戰：遙感數據反映的植被指數（例如NDVI）是一個綜閤性的指標，它可能受到多種因素的影響，難以直接、精確地解釋作物長勢的真實狀況。特彆是當我們在分析大範圍、多樣化的農田時，不同作物的生長規律差異，以及它們在土地上的輪作模式，都可能對遙感信號産生復雜的影響。我特彆期待書中能夠深入探討“物候”這一概念。物候，即作物從播種到成熟的整個生命周期中，經曆的各種可觀測的生物學事件，如發芽、生長、分化、成熟等。不同作物，它們的物候期差異巨大，並且在同一物候期內，它們對光、熱、水等環境因子的響應方式也不同。這本書是否能夠為我們提供一種方法，通過分析多時相的遙感數據，精確識彆齣作物所處的物候階段，並量化該階段對遙感監測到的長勢信息的影響？這對於我們進行作物類型識彆、長勢評估、病蟲害預警，乃至於産量預測，都將具有極其重要的意義。
評分讀到《作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析》這個書名，我立刻聯想到瞭我最近在進行的一項關於區域性糧食産量預測的項目。我們麵臨的挑戰之一是如何在有限的監測資源下，最大化遙感數據的有效利用。土地利用的多樣性，特彆是不同作物組成的種植結構，以及它們隨時間推移而變化的生長周期，使得簡單的植被指數計算變得難以捕捉真實的作物長勢差異。這本書的題目精準地觸及瞭這個問題。物候期的概念，我一直認為它是一個非常精細的切入點。比如，對於一年兩熟或三熟的地區，如何精確識彆不同作物的苗期、拔節期、抽穗期，以及在這些關鍵物候節點上，遙感信號（如NDVI、EVI等）的變化規律是什麼？這本書是否提供瞭針對不同作物物候特徵的遙感信號特徵庫？這對於我們後期進行作物分類和長勢評估至關重要。更進一步，輪作方式的影響，這一點尤其令我興奮。在很多國傢和地區，為瞭改善土壤結構、提高養分利用效率、防控病蟲害，輪作是一種被廣泛推崇的耕作製度。但不同作物組閤的輪作，對土壤肥力、水分狀況，乃至作物自身的生長發育都會産生長期且復雜的影響。這些影響如何體現在遙感影像上？例如，經過多年某種作物為主的種植，其土壤有機質可能下降，遙感信號可能錶現齣某種趨勢；而引入一種豆科作物進行輪作後，土壤肥力改善，這種改善在遙感數據上又會呈現齣怎樣的變化？這本書能否幫助我們理解並量化這種長期效應？我特彆期待書中能夠探討如何利用多時相的遙感數據，結閤物候信息和輪作模式，構建齣能夠區分不同種植策略下作物長勢差異的模型。這對於區域性甚至全球性的糧食産量估算，以及製定可持續農業發展政策，都具有深遠的意義。
評分書名——《作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析》——讓我眼前一亮。作為一名關注智慧農業發展的學者，我一直認為，遙感技術在農業領域的應用，遠未挖掘齣其全部潛力。尤其是在復雜的農業生態係統中，單一的遙感數據往往難以全麵解釋作物長勢的差異。這其中的奧秘，很可能就藏在作物本身的“生命周期”和“種植策略”之中。我特彆關注書中提及的“物候”概念。物候，顧名思義，就是作物在生長過程中所經曆的各種周期性變化。比如，作物何時萌發，何時進入旺盛生長期，何時開始孕育果實，何時成熟等等。這些不同的物候階段，不僅決定瞭作物對光照、溫度、水分等環境因子需求的差異，更會直接影響其葉片的光閤活性、生物量積纍，進而體現在遙感影像上。我十分好奇，這本書是否能夠為我們提供一套詳盡的物候期劃分標準，以及如何通過分析不同時期的遙感數據，精確識彆作物所處的物候階段？這對於實現對不同作物、不同生長階段的精細化監測，無疑具有極其重要的價值。
評分這本書的題目就立刻吸引瞭我，"作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析"。我從事農業科技推廣工作多年，深知精確掌握作物生長狀況對於優化農事管理、提高産量和保障糧食安全的重要性。而遙感技術，毫無疑問是實現這一目標的最具潛力的手段之一。然而，在實際應用中，我常常會遇到一個瓶頸：同一片土地、同一時期，不同作物展現齣的長勢差異，甚至同一作物在不同種植年限、不同輪作模式下的錶現，都可能因為其內在的物候特性和種植策略而産生顯著變化。這些細微卻關鍵的因素，往往是傳統遙感數據分析中容易被忽略的，或者說，缺乏係統性的研究來量化其影響。這本書的齣現，恰恰填補瞭這一空白。作者深入研究瞭物候期，也就是作物從播種、生長到成熟的整個生命周期內的關鍵節點，以及輪作模式，即不同作物在同一塊土地上按一定順序進行的周期性種植，是如何與遙感數據産生交織的。這不僅僅是理論層麵的探討，我更期待的是書中能夠提供具體的案例分析和實操指導。比如，如何通過不同時期的衛星影像，結閤作物本身的物候規律，來區分不同作物長勢的健康程度？當一種作物連續種植多年，其長勢是否會因為土壤肥力下降、病蟲害纍積等因素而齣現某種遙感信號的改變？而引入輪作模式後，這種信號又會有怎樣的積極或消極變化？這本書能否提供一些算法模型或者分析框架，幫助我們這些一綫工作者，能夠更準確、更有效地解讀遙感數據，從而做齣更科學的農事決策？例如，在乾旱或洪澇災害頻發的情況下，瞭解作物在不同物候期對環境脅迫的敏感度，以及不同輪作組閤下的抗逆性，對於製定災後恢復計劃至關重要。這本書是否能夠為我們提供這樣的知識支持？我非常好奇作者是如何處理這些復雜因素的，是將它們作為獨立的變量進行分析，還是構建瞭一個耦閤模型？期待書中能有深入的論述。
評分《作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析》——僅僅是這個題目，就足以勾起我對農業科技前沿的好奇心。作為一名長期關注可持續農業發展的研究者，我深知在日益復雜多變的農業生産環境中，精準、高效的作物監測手段是至關重要的。遙感技術無疑是實現這一目標的有力工具，但如何充分挖掘其潛力，特彆是如何處理影響遙感信號的關鍵因素，始終是擺在我們麵前的難題。這本書的題目，精準地捕捉到瞭兩個核心要素：“物候”和“輪作方式”。我特彆關注“物候”的解讀。物候，即作物在生命周期中經曆的各個階段，例如播種、齣苗、生長旺盛期、開花期、成熟期等。這些不同的階段，不僅意味著作物對光、熱、水等環境因子的需求不同，更重要的是，它們在遙感影像上會呈現齣截然不同的光譜特徵和變化趨勢。我迫切地想知道，這本書是否能夠提供一套係統性的方法，幫助我們理解並量化不同作物在不同物候階段下，其遙感信號的變化規律？這對於我們準確識彆作物種類、評估其長勢、甚至預測産量，都將提供堅實的基礎。
評分“作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析”，這個題目如同一個精準的定位，直接指齣瞭我在研究中常常遇到的一個關鍵問題。作為一名緻力於發展精準農業技術的科研人員，我深知遙感數據在監測作物生長方麵的重要性，但同時也意識到，僅僅依靠這些數據，往往難以全麵、準確地解釋作物長勢的差異。其中，“物候”和“輪作方式”這兩個因素，尤其顯得至關重要，卻又常常在粗放式的分析中被忽略。我希望這本書能深入探討“物候”對遙感監測結果的影響。物候，即作物生長發育的周期性變化，包括萌發、拔節、抽穗、成熟等關鍵時期。不同作物，它們的物候期不同，對環境脅迫的敏感度也不同。例如，在某一特定時期，某種作物可能正處於關鍵的抽穗期，對水分的短缺尤為敏感，此時遙感監測到的葉片活力下降，就能很好地反映其長勢不佳。而另一作物可能尚未進入此階段，即使環境條件略有不利，其長勢錶現可能依舊。這本書是否能提供一套方法，能夠識彆齣作物所處的物候階段，並據此來解讀遙感數據所反映的長勢狀況？
評分當我看到《作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析》這個書名時，我立刻聯想到瞭我在農業經濟學研究中遇到的一個挑戰：如何精確地評估不同農業生産模式對國傢糧食安全的影響。遙感技術為我們提供瞭一個宏觀的視角，能夠監測大片區域的作物生長狀況。然而，如何從遙感數據中提取齣更深層次、更具指導意義的信息，一直是一個難題。這個問題，很大程度上與作物的內在屬性和其所處的外部種植環境有關。書中提及的“物候”概念，我理解是指作物從種子萌發到成熟收獲的整個生命周期中所經曆的各個階段。不同作物，它們的物候期差異顯著，例如，一年一熟的作物和一年兩熟的作物，其生長周期、對環境的敏感度都截然不同。這是否意味著，在遙感監測過程中，我們需要根據作物的物候期來調整監測的時間窗口和數據分析方法？如果這本書能夠提供一套方法，讓我們能夠更精確地識彆齣不同作物的物候期，並將其納入遙感數據分析模型，那將極大地提升我們對作物長勢評估的準確性。
評分“作物長勢遙感監測中物候和輪作方式的影響分析”，這個題目如同精準的靶心，直接命中瞭我一直以來在農業信息學領域研究中的痛點。我深耕於利用大數據和人工智能優化農業生産的課題，而遙感數據無疑是其中最寶貴的數據源之一。然而，如何從海量的遙感影像中提取齣真正有價值的信息，以支撐農作物生産的精細化管理和預測，始終是一個巨大的挑戰。問題的關鍵在於，作物生長是一個動態且受多重因素影響的過程。簡單的監測，例如僅依賴於某一時刻的遙感影像，往往無法全麵反映作物的真實健康狀況。作物本身的生命節律，也就是其物候特性，是影響其生長錶現的內在因素。例如，不同作物在相同的環境條件下，其光閤作用效率、養分吸收能力、對病蟲害的抗性都會有所不同，而這些差異往往體現在遙感信號的細微變化上。書中提及的“物候”，我期望它能夠深入探討如何建立不同作物物候期與特定遙感指數（如NDVI、EVI、LAI等）之間的精確對應關係，甚至是構建能夠模擬物候進程的遙感模型。這對於我們進行早期預警、病蟲害監測，乃至産量預測，都將是革命性的進展。
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