合成孔径雷达山地农业应用——种植监测9787030556752 科学出版社 周忠发 等 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

周忠发 等 著

图书标签:

• 合成孔径雷达
• SAR
• 山地农业
• 种植监测
• 遥感
• 农业遥感
• 作物监测
• 雷达遥感
• 周忠发
• 科学出版社
• 农业应用

店铺： 悟元图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030556752

商品编码：29431423285

包装：平装

出版时间：2018-01-01

图书基本信息
图书名称	合成孔径雷达山地农业应用——种植监测
作者	周忠发 等
定价	108.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030556752
出版日期	2018-01-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书主要研究雷达图像预处理技术、作物极化散射特征、作物识别与分类方法、作物面积提取及估产模型研究等几个方面，提出了一套适用于贵州高原山区基于SAR影像的农情监测与估产新技术，填补了运用SAR遥感进行高原山区农情监测的技术空白，为同类地区其他大宗农作物的遥感动态监测与估产提供了理论、方法与技术支撑。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

遥感技术在农业生产中的前沿探索 本书旨在深入探讨遥感技术，特别是合成孔径雷达（SAR）在现代农业，尤其是山地复杂地形下的种植监测领域所展现出的巨大潜力和前沿应用。随着全球人口的持续增长和对粮食安全需求的日益迫切，传统农业生产模式面临着效率低下、资源浪费以及环境压力等诸多挑战。与此同时，以SAR为代表的遥感技术凭借其全天候、大范围、高精度的监测能力，为解决这些难题提供了革命性的解决方案。 一、 山地农业的特殊性与监测挑战 山地农业是中国乃至全球范围内重要的粮食产区，其耕地多分布于丘陵、山区，地形复杂，坡度变化大，土壤侵蚀风险高，且受气候条件影响更为显著。这些因素导致了山地农业的种植结构多样、农作物生长周期和长势差异大、信息获取难度高。 地形复杂性: 连绵起伏的山地使得传统地面调查耗时耗力，且难以覆盖所有区域。坡向、坡度、阴影效应等都会影响可见光遥感影像的判读，引入误差。 气候多变性: 山区天气多变，云雾缭绕是常态，这严重限制了光学遥感影像的获取频率和时效性。 小农户分散经营: 山地农业多以小农户分散经营为主，缺乏统一的管理平台和数据收集能力，难以形成系统性的农业信息。 作物多样性与生长差异: 不同作物对环境的响应不同，且在同一片山地上，由于微地形、灌溉条件等差异，作物的生长状况也会存在显著区别，这增加了精细化监测的难度。 这些挑战共同构成了山地农业种植监测的巨大难题，急需一种能够克服环境限制、实现高效、精准监测的技术手段。 二、 合成孔径雷达（SAR）技术的优势与原理 合成孔径雷达（SAR）作为一种主动式微波遥感技术，与光学遥感相比，具有其独特的优势，使其成为山地农业监测的理想选择。 全天候工作能力: SAR系统发射微波信号并接收地物反射的回波。微波能够穿透云、雨、雾等大气干扰，不受光照条件影响，因此SAR系统可以实现全天候、全天时的观测。这对于阴雨天气频发的山区尤为重要。 穿透性: 特定波段的微波（如L波段）甚至能够穿透植被冠层，探测到下方的土壤湿度、作物干湿状况等信息。 地形信息获取: SAR图像的几何畸变（如倾斜、收缩、拉伸）能够反映地物的地形信息，通过SAR干涉测量（InSAR）技术，还可以精确测量地表形变，为山体滑坡等灾害监测提供数据支持，间接关联农业生产安全。 高分辨率成像: SAR系统通过信号处理技术，能够合成出高分辨率的遥感影像，清晰地分辨出地物的细节特征。 敏感性: SAR回波信号的强度和极化特性对地物的后向散射截面积、介电常数等物理属性非常敏感。这些属性与地物的类型、结构、含水量、密度等密切相关，而这些正是区分不同作物、评估作物长势的关键因素。 SAR技术的基本原理是利用雷达传感器向地面发射脉冲信号，并接收由目标反射回来的回波。通过测量回波信号的传播时间、强度和相位信息，并经过复杂的信号处理（合成孔径），可以生成具有高空间分辨率的雷达图像。SAR系统的成像方式（如侧视成像）和工作参数（如工作频率、极化方式）决定了其获取信息的特点。 极化SAR (PolSAR) 技术是SAR技术发展的重要方向。通过发射和接收不同偏振（如水平-水平 HH、垂直-垂直 VV、水平-垂直 HV、垂直-水平 VH）的电磁波，可以获取地物更丰富的散射机制信息。不同的作物、不同的生长阶段、甚至不同的土壤条件，其对不同极化回波的响应都存在差异，这为精确区分作物种类、监测作物生长状态提供了强有力的支撑。例如，VV极化对植被冠层结构敏感，HH极化对植株的粗糙度敏感，而HV和VH极化（交叉极化）对植被内部的多重散射和不对称结构更敏感，能够有效区分不同类型的农作物。 三、 SAR技术在山地农业种植监测中的具体应用 SAR技术在山地农业种植监测中，能够实现从宏观到微观、从宏观农田分布到微观作物长势评估的全方位监测。 1. 作物类型识别与空间分布绘制: 原理: 不同作物具有独特的雷达后向散射特性，这些特性受到作物冠层结构、叶面积指数、含水量、茎秆几何形状等多种因素的影响。极化SAR能够捕捉这些细微的差异。 应用: 通过分析不同传感器、不同时相、不同极化SAR数据，并结合地面调查数据进行训练和验证，可以构建出高精度的作物分类模型。这对于绘制山地不同区域的作物种植类型图至关重要，能够清晰地展现出不同作物在复杂地形下的空间分布格局。例如，水稻、玉米、小麦、茶树、果树等，在SAR图像上会呈现出不同的纹理、亮度和极化特征。 优势: 相较于光学遥感，SAR在不同光照、天气条件下均能提供稳定的数据，确保了作物信息获取的时效性，避免了因天气原因导致的监测空窗期。 2. 作物生长监测与长势评估: 原理: 作物的生长过程伴随着叶面积指数（LAI）的变化、生物量（Biomass）的累积、水分含量的增减以及植株高度和密度的改变。这些变化都会引起SAR回波信号强度的变化。 应用: 通过分析SAR时间序列数据，监测SAR信号在作物生长周期内的动态变化规律，可以有效地评估作物的生长状况。例如，VV极化回波强度在作物生长初期可能较低，随着植株的生长和叶面积的增加而逐渐增强，并在成熟期达到峰值。对SAR回波强度、纹理特征以及极化比率进行分析，可以推断出作物的健康状况、植株密度、是否遭受病虫害或旱涝胁迫等。 优势: SAR的穿透性对于监测处于生长中后期的作物尤为重要，可以获取到更深层的生物量和水分信息，而这些信息对光学遥感来说是难以直接获取的。 3. 作物产量预测: 原理: 作物产量是作物长势、生长周期、水分状况、养分状况等多重因素综合作用的结果。SAR数据能够提供作物生长状况、生物量、水分含量等关键信息，这些信息是建立产量预测模型的直接输入。 应用: 通过建立SAR数据与地面作物产量调查数据之间的回归模型或机器学习模型，可以对不同区域的作物产量进行预测。SAR时间序列数据可以捕捉到作物生长过程中的关键指标，从而提高产量预测的准确性。 优势: 能够提供及时、动态的产量信息，为农业生产调度、粮食储备、市场预测等提供决策支持。 4. 土壤水分监测: 原理: 土壤水分含量直接影响土壤的介电常数，而土壤介电常数是SAR回波强度的重要影响因素。通常，土壤含水量越高，SAR回波强度越强（在一定范围内）。 应用: 通过分析SAR数据，尤其是在植被覆盖较低的农田早期或收获后，可以反演土壤水分信息。这对于指导山地农业的灌溉决策、评估旱情、预测土壤侵蚀风险至关重要。 优势: SAR能够提供大范围、连续的土壤水分信息，弥补了地面站点监测的不足。 5. 灾害监测与评估: 原理: 山地农业容易受到自然灾害的影响，如洪涝、干旱、冰雹、山体滑坡等。SAR技术可以通过分析SAR图像的几何形变、地表覆盖变化以及植被受损情况，对灾害进行监测和评估。 应用: SAR干涉测量（InSAR）技术能够精确测量地表形变，及时发现山体滑坡等潜在风险，保障农业生产安全。SAR图像在灾害发生前后的变化，可以评估农作物受灾面积、受灾程度，为灾后重建和救助提供依据。 优势: SAR的穿透能力有助于评估受灾区域的土壤状况和植被恢复情况。 四、 SAR技术在山地农业应用中的挑战与未来展望 尽管SAR技术在山地农业种植监测中展现出巨大的潜力，但仍面临一些挑战，也预示着广阔的发展前景。 数据处理与解译难度: SAR数据的处理和解译比光学遥感更为复杂，需要专门的知识和软件工具。山地复杂地形会引入几何畸变和阴影效应，增加解译难度。 数据获取成本与时效性: 高质量、高分辨率的SAR数据获取成本较高，且卫星重访周期可能对某些精细化监测任务的时效性提出更高要求。 模型开发与精度提升: 针对不同作物、不同生长阶段、不同区域的SAR响应模型仍需不断优化和完善，以提高监测的精度和可靠性。 多源数据融合: 将SAR数据与光学遥感、GNSS、气象数据、土壤数据等进行有效融合，可以进一步提升监测的全面性和准确性。 人工智能与深度学习的应用: 引入人工智能和深度学习技术，可以自动化SAR数据的处理和解译过程，提高监测效率，并从海量数据中挖掘更深层次的信息。 低成本SAR传感器与星座建设: 发展低成本SAR传感器和构建SAR卫星星座，将有助于提高数据获取的频率和覆盖范围，降低应用门槛。 结论: 合成孔径雷达（SAR）技术以其独特的全天候、穿透性、高分辨率等优势，为解决山地农业种植监测中的诸多难题提供了强有力的工具。从作物类型识别、生长监测到产量预测，SAR技术正在不断革新我们认识和管理农业生产的方式。随着技术的不断进步和与其他新兴技术的融合，SAR技术在推动山地农业可持续发展、保障国家粮食安全方面，必将扮演越来越重要的角色。本书的深入探讨，旨在为科研人员、技术开发者、以及农业管理者提供宝贵的参考，共同推动SAR技术在山地农业领域的广泛应用与发展。

评分☆☆☆☆☆

当我看到“合成孔径雷达山地农业应用——种植监测”这个书名时，我的脑海中立刻勾勒出了一幅画面：在连绵起伏的山峦之中，科技的眼睛正从高处俯瞰着每一寸土地，默默地守护着辛勤耕耘的农作物。我一直对SAR技术充满敬意，因为它不受天气和光照的限制，能够在任何时候、任何地点获取地表信息，这对于多变且常常被云雾笼罩的山地农业来说，简直是福音。这本书的主题——种植监测，更是直击了山地农业生产的核心痛点。我非常好奇，这本书将如何具体地将SAR技术转化为实际的监测工具。它能否有效地区分出不同山地地形下的各种作物？例如，在陡峭的山坡上，SAR信号的衰减和反射会有何不同，这本书是否会提供相应的解译方法？同时，我也期待这本书能够深入探讨SAR数据在监测作物生长周期、估算产量，甚至预警病虫害等方面的应用潜力，为山地农业的可持续发展提供科学依据和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，合成孔径雷达山地农业应用——种植监测，瞬间点燃了我对现代农业科技的好奇心。我一直觉得，农业，尤其是身处复杂地形的山地农业，是需要大量技术革新来支撑的。SAR，这个听起来很高大上的词汇，如果真的能为解决山地农作物种植的监测难题提供方案，那将是多么了不起的进步。我脑海里立刻浮现出各种画面：在连绵的山峦之间，如何精准地知道哪块地种了什么，长得怎么样，什么时候需要管理，什么时候可以收获？这些问题，如果依靠人工，效率低且容易出错。我特别想知道，这本书是如何将SAR这种技术，从遥远的天空，应用到我们脚下的土地上，并且能够细致到“种植监测”这个层面。它是否能通过SAR的信号，区分出小麦、玉米、蔬菜，甚至是不同品种的山地特色作物？是否能通过信号的变化，感知到作物在不同生长阶段的细微差异？对于山地这样复杂的地形，SAR数据在分析时会遇到哪些独特的挑战，本书又将如何解决？这些细节，让我无比期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名一下子就吸引了我，合成孔径雷达，这个词听起来就充满了科技感。而且是应用于山地农业，这更让我好奇了，我一直觉得山地农业的挑战很大，很多传统的方法在这里并不适用，如果能用高科技手段来解决种植监测的问题，那真是太了不起了。我平时也比较关注农业发展，尤其是如何在复杂地形下提高效率和产量。这本书听说是科学出版社出版的，这本身就保证了其内容的权威性和学术性，周忠发等著，也说明作者在该领域是专业的。我非常期待这本书能够为我打开一扇新的视野，让我了解到原来遥感技术在如此接地气的农业应用中能发挥这么大的作用。我对书中具体是如何利用SAR数据来区分不同的作物，如何监测作物的生长周期，以及如何评估产量等方面的内容充满了兴趣。我甚至设想，这本书或许能为我解决在家乡山区种植过程中遇到的实际问题提供一些科学的指导和启发，让我对农业生产有了更科学、更前沿的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名“合成孔径雷达山地农业应用——种植监测”让我眼前一亮。我一直对遥感技术在农业领域的应用非常感兴趣，尤其是SAR技术，因为它具有穿透云层、全天候工作的优势，这对于监测多变的山地气候环境下的农作物生长至关重要。山地农业的特殊性，例如地形起伏、土壤湿度差异以及不同作物种植模式的复杂性，往往使得传统的地面调查方法难以覆盖和精确评估。我非常好奇这本书将如何具体阐述SAR数据如何克服这些挑战，从而实现对山地农作物种植的有效监测。我期待书中能详细介绍SAR数据在识别不同作物类型、估算作物冠层参数（如生物量、叶面积指数）、以及监测作物健康状况（如病虫害迹象）方面的应用原理和技术细节。此外，对于山地这种复杂地形，SAR数据的处理和分析可能需要特殊的算法，我对书中是否会涉及这些内容以及相关的案例分析非常感兴趣，希望这本书能够为我提供一个关于SAR技术在山地农业种植监测领域的全面、深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我的第一反应就是它可能讲的是一种非常先进的技术在现实农业生产中的应用。山地农业一直以来都是一个难题，地形复杂，交通不便，传统的监测方式往往费时费力，而且精度不高。合成孔径雷达（SAR）技术，我之前接触过一些关于它的概念，知道它是一种主动遥感技术，不受云层和光照条件影响，能够全天候地获取地表信息。将它应用到山地农业的种植监测，听起来就非常有潜力。我迫切地想知道，这本书是如何将SAR的强大能力转化为实际的农业监测手段的。比如，SAR数据在山地环境中可能会面临一些特殊的挑战，比如地形起伏对回波信号的影响，本书是否会详细介绍如何克服这些困难？另外，对于种植监测，SAR数据能否区分不同的作物类型？它在监测作物生长阶段（如萌发、拔节、抽穗、成熟等）方面有什么优势？能否通过SAR数据预测产量？这些都是我非常关心的问题，期待书中能有详尽的解答，让我对SAR技术在农业领域的实际应用有一个更深入、更具体的了解。