{RT}农作物面积遥感监测原理与实践-刘佳 科学出版社 9787030510624 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘佳 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030510624

商品编码：29730114042

包装：平装-胶订

出版时间：2017-06-01

图书基本信息
图书名称	农作物面积遥感监测原理与实践	作者	刘佳
定价	120.00元	出版社	科学出版社
ISBN	9787030510624	出版日期	2017-06-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订

内容简介

《农作物面积遥感监测原理与实践》共10章，主要介绍了农作物面积遥感监测技术方法，简要介绍了农作物面积遥感监测的研究背景及数据源情况，详细描述了基于高分数据的农作物面积遥感监测总体技术路线，并从数据的预处理技术、地面样方获取技术、农作物遥感监测分类技术方法及区域农作物面积识别和提取等方面进行了系统性研究，对各类方法进行了实践检验，同时面向海量遥感数据处理，搭建农作物面积遥感监测硬件平台和软件环境，从而对当前农作物面积遥感监测提取的完整业务化流程进行描述。

作者简介

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目录

目录 章 农作物面积遥感研究背景 1 1.1 引言 1 1.2 农业遥感监测的理论基础 2 1.3 农作物面积遥感监测外研究现状 5 1.4 农作物面积遥感监测主要技术方法简介 7 1.4.1 目视解译 8 1.4.2 非监督分类 8 1.4.3 监督分类 9 1.4.4 面向对象分类 10 1.4.5 决策树分类 11 1.4.6 混合像元分解 12 1.4.7 空间抽样法 13 1.4.8 单时相及多时相分类法 13 第2章 农作物面积遥感监测数据源 15 2.1 引言 15 2.2 主要遥感数据源介绍 16 2.2.1 MODIS影像 17 2.2.2 Landsat影像 17 2.2.3 RapidEye卫星影像 18 2.2.4 WorldView卫星影像 19 2.2.5 Sentinel哨兵系列卫星影像 20 2.2.6 环境（HJ）系列卫星影像 21 2.2.7 资源（ZY）系列卫星影像 22 2.2.8 高分系列卫星影像 23 2.2.9 Google Earth影像 24 2.2.10 无人机影像 24 2.3 农作物分类辅助数据 25 2.3.1 基础地理信息数据 25 2.3.2 统计年鉴资料 25 2.3.3 地面实测数据 26 第3章 基于高分数据的农作物面积遥感监测总体技术路线 30 第4章 农作物面积遥感监测影像预处理技术研究 33 4.1 引言 33 4.2 基于6S大气辐射传输模型的GF-1影像快速大气校正 34 4.2.1 研究背景 34 4.2.2 6S模型大气校正概述 35 4.2.3 试验数据获取 36 4.2.4 基于6S模型的GF-1卫星影像大气校正 37 4.2.5 结果与分析 41 4.2.6 小结 46 4.3 基于RPC参数区域网平差的GF-1卫星影像几何校正 47 4.3.1 研究背景 47 4.3.2 几何校正概述 48 4.3.3 试验数据获取 49 4.3.4 研究方案 51 4.3.5 结果与分析 53 4.3.6 小结 58 第5章 农作物面积遥感监测地面样方获取技术研究 59 5.1 引言 59 5.2 无人机遥感数据的农作物面积提取 59 5.2.1 研究背景 59 5.2.2 研究区概况 61 5.2.3 研究方案 61 5.2.4 数据获取与应用 62 5.2.5 农作物识别 68 5.2.6 小结 70 5.3 Google Earth影像辅助的农作物面积地面样方调查 71 5.3.1 研究背景 71 5.3.2 研究区概况 72 5.3.3 数据获取与处理 73 5.3.4 研究方案 74 5.3.5 结果与分析 75 5.3.6 小结 77 第6章 农作物遥感监测分类技术方法研究 79 6.1 引言 79 6.2 基于目视解译方法的粮豆轮作项目实施效果遥感监测 79 6.2.1 研究背景 79 6.2.2 研究区概况 80 6.2.3 数据获取与处理 80 6.2.4 研究方案 84 6.2.5 结果与分析 88 6.2.6 小结 91 6.3 基于HJ时序影像的多种农作物种植面积同时提取 92 6.3.1 研究背景 92 6.3.2 研究区概况 93 6.3.3 研究方案 93 6.3.4 结果与分析 97 6.3.5 小结 101 6.4 基于分层决策树的高分时序影像农作物面积提取 102 6.4.1 研究背景 102 6.4.2 研究区概况 102 6.4.3 数据获取与处理 102 6.4.4 研究方案 105 6.4.5 结果与分析 109 6.4.6 小结 110 6.5 短波红外波段对农作物面积提取精度影响的研究 111 6.5.1 研究背景 111 6.5.2 研究区概况 112 6.5.3 数据获取与处理 113 6.5.4 地面样方调查 113 6.5.5 研究方案 114 6.5.6 结果与分析 116 6.5.7 小结 121 6.6 红边波段对农作物面积提取精度影响的研究 122 6.6.1 研究背景 122 6.6.2 研究区概况 123 6.6.3 数据获取与处理 124 6.6.4 研究方案 126 6.6.5 结果与分析 127 6.6.6 小结 132 6.7 基于**森林分类算法的农作物精细识别及面积提取应用研究 133 6.7.1 研究背景 133 6.7.2 研究区概况 134 6.7.3 数据获取与处理 134 6.7.4 研究方案 135 6.7.5 结果与分析 138 6.7.6 小结 141 第7章 区域农作物面积识别与提取 143 7.1 研究背景 143 7.2 研究区域 144 7.3 数据获取及预处理 145 7.3.1 GF-1卫星影像预处理 145 7.3.2 基于分类单元的NDVI合成 146 7.3.3 训练及区域验证样本的获取 146 7.4 研究方案 150 7.4.1 技术路线 150 7.4.2 中国冬小麦物候特点 150 7.4.3 冬小麦面积指数影像构建 151 7.4.4 **WWAI提取阈值自适应确定 153 7.4.5 种植面积提取精度验证 153 7.5 结果与分析 153 7.5.1 重点研究区冬小麦识别提取及精度验证 153 7.5.2 区域冬小麦面积提取与精度验证 156 7.6 小结 157 第8章 尺度效应对农作物面积提取的影响研究 159 8.1 研究背景 159 8.2 研究区概况 160 8.3 数据获取与处理 161 8.4 研究方案 162 8.4.1 技术思路 162 8.4.2 地面调查 163 8.4.3 景观破碎度计算 163 8.4.4 精度验证方式 163 8.5 研究过程和结果 163 8.5.1 冬小麦面积识别精度的尺度效应 163 8.5.2 冬小麦识别精度与景观破碎度的关系 165 8.5.3 冬小麦像元可识别程度的尺度效应 166 8.5.4 冬小麦斑块大小的尺度效应 167 8.5.5 冬小麦光谱变化的尺度效应 168 8.6 小结 169 第9章 农作物面积遥感监测硬件平台和软件环境 170 9.1 开发背景 170 9.2 硬件环境建设 170 9.2.1 硬件结构概述 170 9.2.2 并行计算集群 170 9.2.3 存储 174 9.2.4 网络 175 9.3 管理平台开发 175 9.3.1 群管理平台 175 9.3.2 数据库管理平台 175 9.3.3 数据调度平台 178 9.4 运行效率测试 181 9.4.1 并行能力 181 9.4.2 计算效率 182 9.5 小结 182 0章 展望 183 参考文献 185

编辑推荐

农业统计及决策部门、相关研究机构的农业遥感监测研究人员、高等院校农业遥感相关专业师生等

文摘

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序言

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遥感技术在农业资源管理中的前沿应用与展望 本书精选自全球范围内农业遥感研究与实践的最新成果，聚焦于如何利用先进的对地观测技术，实现对农作物生长、长势、产量以及农业生态环境的精准、动态、大范围监测与评估。本书旨在为农业科研人员、政策制定者、农业技术推广人员以及相关领域的学生，提供一个全面、深入且具有实战指导意义的知识体系和方法论参考。 第一部分：遥感基础与农业应用背景 农业生产是人类社会赖以生存的基石，而保障粮食安全和实现可持续农业发展，离不开对农业资源的精细化管理。传统的田间调查和统计方法，因其时效性差、成本高、覆盖范围有限等弊端，已难以满足现代精准农业的需求。本书伊始，首先系统回顾了遥感技术的基本原理，包括电磁波谱的辐射特性、传感器的工作机制（如被动遥感与主动遥感）、空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率的内涵及其在农业场景中的适配性选择。 特别强调了高光谱、多光谱、热红外以及合成孔径雷达（SAR）数据在农业信息提取中的独特优势。例如，如何利用可见光和近红外波段构建的植被指数（如NDVI、EVI、SAVI等）来刻画作物的叶面积指数（LAI）和叶绿素含量；如何结合热红外数据监测作物的冠层温度，进而评估水分胁迫状况，为精准灌溉提供科学依据。 第二部分：作物生长状态的动态监测与量化 作物的生长状态是农业遥感监测的核心内容之一。本书详细阐述了基于多源遥感数据融合技术，实现对作物生长周期内关键生理生化参数的动态反演方法。 2.1 植被指数的优化与应用： 探讨了在不同土壤背景、不同作物类型（如大田作物、经济作物、林下作物）以及不同大气条件下，如何修正和优化传统植被指数，以提高对早期作物返青期和成熟期的敏感性。引入了基于机器学习和深度学习的指数优化模型，利用海量实地测量数据进行训练，提高反演精度。 2.2 叶面积指数（LAI）与冠层结构参数的反演： 详细介绍了基于辐射传输模型（RTMs）和经验模型的LAI反演技术。内容涵盖了如何利用SAR数据中的后向散射系数，结合光学数据，构建三维作物结构参数的反演框架，这对理解光能分配和光合作用效率至关重要。 2.3 作物生物量与营养诊断： 重点讨论了利用高光谱遥感数据进行营养元素（如氮、磷、钾）含量诊断的技术路线。介绍了基于光谱吸收特征（如红边参数）和光谱指数在现场快速诊断作物氮素状况的实用方法，并将其与精准施肥决策系统相结合的案例研究。 第三部分：产量预测与损失评估的遥感技术 产量预测是保障区域乃至国家粮食安全的关键环节。本书构建了一个从田间尺度到区域尺度的多尺度产量预测体系。 3.1 基于过程模型的遥感信息输入： 详细剖析了如何将遥感获取的LAI、生物量、地表温度等关键参数，作为过程导向的作物生长模型（如WOFOST、DSSAT等）的重要驱动因子。重点演示了如何实现遥感数据与模型参数的同化（Data Assimilation），以校正模型初始条件和过程参数，显著提升预测的时效性和准确性。 3.2 遥感驱动的经验与统计模型： 介绍了时间序列分析在产量预测中的应用，包括利用MODIS、Landsat和Sentinel系列数据构建的长时间序列植被指数曲线，识别关键生长期，并建立与历史产量的回归关系。针对不同区域和作物，给出了不同时间窗口遥感信息的最优选择方案。 3.3 灾害监测与损失评估： 针对干旱、洪涝、病虫害等农业灾害，本书提供了快速响应的遥感监测技术。例如，利用干旱指数（如VHI）结合气象数据进行早期预警；利用SAR数据穿透云层，监测洪涝淹没范围，并结合灾前/灾后影像对比，量化受灾面积和产量损失比例。 第四部分：农业生态环境与可持续性监测 现代农业管理日益关注生态环境的平衡与可持续发展。本书将遥感技术拓展至更广阔的农业生态系统监测领域。 4.1 农田水分遥感监测： 深入探讨了地表温度（LST）反演方法、地表温度与植被覆盖度（TVX）技术，用于评估农田水分胁迫。介绍了利用微波遥感数据反演表层土壤水分含量的原理和方法，为精细化灌溉调度提供支撑。 4.2 农田地表特征与管理实践： 阐述了如何利用高分辨率影像监测土壤裸露率、残茬覆盖度，以及判断耕作方式（如免耕、休耕）。同时，介绍了利用热红外和高光谱技术对农田杂草分布进行识别与制图，为变量施药提供依据。 4.3 农业面源污染与气候变化响应： 探讨了遥感技术在监测农田径流、评估化肥农药使用强度、以及监测农业温室气体排放特征方面的潜力。结合气候模型，分析了不同农业管理措施（如轮作、水肥一体化）对区域气候适应性的影响。 第五部分：数据处理、算法发展与未来趋势 本书的最后部分聚焦于实现上述应用的技术保障和未来发展方向。 5.1 大数据处理与云计算平台： 鉴于现代遥感数据量的爆炸式增长，本书详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE)、Microsoft Planetary Computer等云计算平台的遥感数据接入、预处理和分析流程，强调了自动化和批处理的重要性。 5.2 深度学习在农业遥感中的前沿应用： 详细解析了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在作物类型识别、田块分割、复杂光谱混合像元解混以及高精度产量回归中的应用案例，展示了其超越传统方法的性能优势。 5.3 展望： 展望了融合无人机（UAV）遥感、地面物联网（IoT）传感器和卫星遥感数据的多源异构数据融合技术在未来智慧农业中的核心地位，以及对更高时间分辨率、更高空间精度农业信息服务的需求与挑战。 本书特色： 本书内容组织逻辑清晰，理论阐述严谨，并结合了大量的国内外真实案例和图表进行辅助说明。作者团队精选了近十年来的核心文献和关键技术突破，确保了内容的先进性与实用性。它不仅是系统学习农业遥感理论的优秀教材，更是指导科研人员和技术工程师开展实际工作的有力参考工具书。通过本书的学习，读者将能够掌握利用当代遥感技术，为现代农业决策提供精准、实时、科学支持的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当简洁，以一种科技蓝为主色调，辅以农作物生长示意图，给人一种专业而又不失生机的感觉。拿到手里，纸质厚实，印刷清晰，装帧牢固，即便经常翻阅也不易损坏。我特别喜欢它在内容排版上的用心，段落分明，重点突出，关键术语往往有加粗或不同字号的标注，这对于我这样非专业读者来说，大大降低了阅读门槛，能够更轻松地理解那些复杂的科学概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的价值在于它连接了理论与实践的桥梁。很多同类书籍可能要么过于偏重理论，让读者望而却步，要么只讲皮毛的案例，缺乏深度。而这本书则在这两者之间找到了一个完美的平衡点。它不仅解释了“为什么”这样操作，还详细说明了“怎么做”，并且在“怎么做”的过程中，反复强调了其中的注意事项和潜在的难点。这种严谨的态度和丰富的细节，对于想要深入了解农作物遥感监测的读者来说，无疑是一笔宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

在实践部分，作者的功底可见一斑。书中详细介绍了如何从海量的遥感影像数据中提取出有用的信息，比如利用光谱特征识别不同的作物类型，通过多时相影像分析作物长势和产量估算，甚至还涉及到了病虫害早期预警的一些方法。这些案例分析都非常贴近实际，并且提供了详细的操作步骤和技术流程，即使没有接触过相关软件，也能大致理解其中的逻辑。我感觉如果我能实际操作一下，这本书将是最好的指导手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论部分讲解得相当深入，但又不会过于晦涩难懂。作者在阐述遥感监测的原理时，并没有直接抛出大量的公式和专业术语，而是通过生动的比喻和形象的图示，将复杂的原理一点点剖析开来。我尤其欣赏它对不同遥感技术的对比分析，比如卫星遥感、航空遥感以及无人机遥感，它们各自的优劣势，适用的场景，以及在实际应用中如何选择最合适的技术，这部分内容为我打开了新的视野，让我对农作物监测的手段有了更全面的认识。

评分☆☆☆☆☆

尽管我本身并非农业或遥感领域的专业人士，但这本书的逻辑清晰、条理分明，使得我对农作物面积遥感监测的整个过程有了清晰的认知。从最基础的遥感原理，到具体的数据处理方法，再到实际的应用场景，作者都进行了细致的梳理和阐述。我尤其注意到书中关于数据预处理、特征提取和分类算法的介绍，这些是理解整个监测流程的关键环节，作者的处理方式既保留了科学的严谨性，又兼顾了普通读者的理解能力，让我觉得收获颇丰。