微波遥感农业应用研究：水稻生长监测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈劲松，林晖，邵芸 著

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• 微波遥感
• 农业遥感
• 水稻监测
• 作物生长
• 遥感应用
• 农业技术
• 遥感技术
• 植被指数
• 时空分析
• 数据处理

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030288196

版次：1

商品编码：10321255

包装：平装

开本：16开

出版时间：2010-09-01

页数：218

正文语种：中文

内容简介

合成孔径雷达系统的全天时、全天候成像能力使它成为多云雨天气地区主要的中高分辨率遥感数据源。本书在水稻微波时域散射特性研究的基础上，主要介绍了雷达系统参数，包括波长、极化、入射角、分辨率等对水稻及其共生植被后向散射特性的影响，研究了用多时相多极化RADARSAT数据和ENVISATASAR数据监测水稻长势与产量预测的方法，为雷达遥感技术用于水稻的长势监测和产量预报提供了一套运行性系统建设的方案，并对雷达农业遥感的发展进行了展望。

目录

序
前言
第1章 遥感农业应用的意义
1.1 应用遥感技术监测农业生产的意义
1.2 光学遥感在农业生产监测中的应用
1.2.1 目前常用的遥感数据
1.2.2 光学遥感在农业中的应用发展
1.3 微波遥感对多云多雨地区农业生产监测的重要性
1.3.1 微波遥感的特点和农业应用意义
1.3.2 微波农业遥感的主要应用
参考文献

第2章 雷达遥感基本原理
2.1 电磁波理论与微波遥感
2.1.1 电磁波的基本性质
2.1.2 电磁辐射与散射
2.1.3 微波遥感
2.2 合成孑L径雷达
2.2.1 真实孔径雷达（RAR）
2.2.2 合成孔径雷达（SAR）
2.2.3 合成孔径雷达图像的辐射特性
2.2.4 合成孔径雷达图像的几何特性
2.2.5 雷达卫星（RAl3ARSAT）SAR系统
2.2.6 典型地物的微波散射特性
2.3 雷达图像的常规处理与解译
2.3.1 雷达图像处理与分析
2.3.2 雷达图像的解译标志
2.3.3 雷达图像中典型地物的解译
参考文献

第3章 中国水稻的分布与遥感区划
3.1 中国水稻的主要品种及分布和物候历
3.1.1 中国水稻主要品种和种植分布
3.1.2 中国水稻的物候历
3.2 水稻遥感估产区划和方法
3.2.1 水稻生长遥感监测的区域划分
3.2.2 遥感估产方法
参考文献

第4章 水稻微波散射模型特性
4.1 水稻结构特征与介电特性
4.1.1 水稻几何结构参数测量与特征分析
4.1.2 水稻的生物量计算
4.1.3 水稻含水量实地测量
4.1.4 水稻的复介电常数计算
4.1.5 水稻重量含水量与介电特性的关系分析
4.2 水稻散射测量与模拟
4.2.1 水稻散射单元及结构分解
4.2.2 水稻叶片的散射计算
4.2.3 水稻茎秆的散射计算
4.2.4 水稻散射的Monte_Carlo模拟
4.3 水稻的微波散射测量与微波后向散射特性分析
4.3.1 与农作物微波散射相关的雷达参数
4.3.2 水稻微波后向散射测量
4.3.3 雷达参数对水稻后向散射系数的影响
4.3.4 水稻及其他作物的微波后向散射系数比较分析
参考文献

第5章 用RADARSAT数据监测水稻长势与识别土地覆盖类型
5.1 研究区与雷达数据
5.1.1 研究区概况
5.1.2 雷达遥感数据源
5.2 水稻后向散射特性分析
5.2.1 与水稻共生植被及相关地物时域散射物性分析
5.2.2 雷达系统参数对目标后向散射特性的影响
5.2.3 水稻时域散射特征分析
5.3 雷达遥感水稻长势监测与土地覆盖类型识别
5.3.1 土地覆盖类型分类
5.3.2 水稻长势监测与产量预估
参考文献

第6章 ENVISATARAR在水稻生长监测中的应用
6.1 ENVIsATASAR数据的特性分析
6.1.1 ASAR数据的成像模式
6.1.2 ASAR数据分析应用潜力分析
6.2 用AsAR数据监测水稻种植面积
6。2.1 研究区和ASAR数据
6.2.2 ENVISATASAR数据的处理
6.2.3 水稻多时相后向散射特性
6.2.4 水稻种植面积制图
6.3 用半经验后向散射模型估算水稻叶面积指数
6.3.1 水稻叶面积指数（LAI）和ASAR数据HH／VV极化比值的经验关系
6.3.2 植被后向散射理论模型分析
6.3.3 用半经验散射模型估算水稻LAI
参考文献

第7章 微波遥感农业应用发展展望
7.1 微波遥感的发展
7.1.1 国际微波遥感的发展
7.1.2 中国微波遥感的发展
7.2 微波遥感农业应用的发展趋势
7.2.1 微波遥感的主要应用领域
7.2.2 微波遥感农业应用的发展趋势
参考文献
彩图

精彩书摘

农业是人类社会赖以生存的基本生活资料的来源，是社会分工和国民经济其他部门成为独立的生产部门的前提和进一步发展的基础，也是一切非生产部门存在和发展的基础。国民经济其他部门发展的规模和速度，都要受到农业生产力发展水平和农业劳动生产率高低的制约。农业在国民经济中的基础地位，突出地表现在粮食的生产上。如果农业不能提供粮食和必需的食品，那么，人民的生活就不会安定，生产就不能发展，国家将失去自立的基础。从这个意义上讲，农业是安定天下的产业。农业的基础地位是否牢固，关系到人民的切身利益、社会的安定和整个国民经济的发展，也是关系到我国在国际竞争中能否坚持独立自主地位的大问题。
农业生产对全球气候变化也有一定的影响。全球气候变化主要指大气中二氧化碳、甲烷和氧化亚氮等痕量气体浓度的增加及其所产生的温室效应等后果。人类活动，特别是农业生产活动，已经引起各类生态系统的变化，如毁林开荒、毁林放牧、毁林发展“现金农业”（砍伐森林种植咖啡、可可、香蕉、橡胶等高效益作物）、弃牧毁草开垦、草场过牧退化、农田侵蚀性退化、土地沙漠化等。人类的农业生产活动与全球气候变化相互联系又相互影响。UNEP的研究表明，各种温室气体对全球变暖的贡献率分别为二氧化碳49％、甲烷18％、氧化亚氮6％、氯氟烃14％、其他气体13％。值得注意，前三种温室气体对温度升高的贡献率达到近3／4。虽然由农业引发的逸出所占比例仍不太清楚，但大气中痕量气体增加的部分原因是由水田和旱地释放所引起的。耕地是物质的贮存库和转化器，在土壤一植物生态系统中，植物通过光合作用将二氧化碳转变成有机碳，随后以自然凋落和根系分泌等形式输入土壤，经分解，最终以二氧化碳、甲烷等气体返回大气。农田生态系统以自然凋落形式输入土壤的有机物质随作物不同而异，平均占净生物量的18％左右。根系沉淀作用输入土壤的有机碳也相当可观，小麦等作物可占净固碳量的5％～24％。这部分有机碳易被微生物分解，绝大部分以二氧化碳形式释放。

前言/序言

　　我国是一个农业大国，农产品安全问题是关系到国家稳定、人民安居乐业的重大问题。水稻是我国的主要粮食作物之一。2008年，我国稻谷种植面积占国内粮食总种植面积的27％，产量占粮食总产量的36％，因此及时掌握我国水稻长势状况，对产量进行准确估测，一方面有利于适时制定国内农业政策，另一方面有利于应对国际农产品贸易谈判。
　　遥感作为现代信息技术的重要手段之一，能够快速地收集农业资源和生产的信息，结合地理信息系统和全球定位系统等其他现代信息技术，能实现信息收集和分析的定量、定位。光学遥感在作物生理、生化参数反演中应用广泛，但它容易受天气状况的影响。我国水稻广泛种植在秦岭一淮河以南地区，这部分区域常年晴天数少，不利于利用光学遥感技术进行水稻生长监测。微波遥感具有全天时、全天候的特点，因此大力推广其研究和应用具有重要意义。
　　1996年，国家863高技术研究发展计划信息获取与处理主题专门设立了对地观测应用示范工程项目。其中，微波技术用于南方土地利用调查和水稻长势监测是这一应用示范工程中的重要组成部分。香港中文大学太空与地球信息科学研究所和中国科学院遥感应用研究所的同志们多年来广泛开展了基于多极化多模式雷达数据监测南方水稻生长的工作。这些研究取得了重要成果。虽然基于微波的作物长势监测和估产还存在一系列亟待解决的问题，但是结合已有的成果对其进行一次系统的总结是十分必要的，目的在于将成功的经验、方法和理论总结出来，使有待进一步研究和讨论的问题系统化，以便在今后的研究中应用和解决。

探寻地球之眼的奥秘：利用遥感技术洞察农业发展的新篇章 地球，我们赖以生存的家园，正经历着前所未有的变化。人口增长、气候变迁、资源消耗，这些挑战日益严峻，促使我们必须以更智慧、更可持续的方式来管理和利用地球的宝贵资源，尤其是我们赖以生存的农业。在这样的背景下，遥感技术，这双“地球之眼”，以其独特的视角和强大的信息获取能力，为农业的现代化发展提供了前所未有的机遇。 本书并非聚焦于某一种特定的农作物，或某一种特定的遥感技术。相反，它是一场关于遥感技术如何全面赋能农业发展，从宏观到微观，从规划到管理，勾勒出一幅宏大而精细的农业智慧图景的探索之旅。我们将跨越不同的尺度，运用多样化的遥感手段，共同揭示遥感技术在现代农业各个关键环节中的应用潜力与实践价值。 一、 遥感技术：为农业装上“千里眼”和“顺风耳” 首先，我们需要理解遥感技术本身的力量。它不仅仅是简单的“看”，更是“观”与“测”。遥感技术通过接收和记录地球表面反射或发射的电磁波信息，从而获取地物的非接触式探测。这意味着我们可以从太空中，从飞机上，甚至从无人机上，以前所未有的广度和精度，观察地球表面的状况。 在农业领域，遥感技术能够获取的信息包罗万象： 土地覆盖与利用变化监测： 哪些土地被用于耕种？哪些正在被撂荒？哪些被其他用途占用？遥感数据能够清晰地勾勒出土地利用的动态变化，为农业区域的划分、规划以及耕地保护提供依据。 作物物候监测与长势评估： 作物何时播种？何时出苗？何时拔节？何时成熟？遥感数据能够捕捉到作物生长过程中不同阶段的光谱特征变化，从而精确判断作物的物候期。更重要的是，它能够通过监测作物的叶绿素含量、叶面积指数等关键生物物理参数，评估作物的长势，预测产量。 土壤状况评估： 土壤的湿度、温度、养分含量，甚至盐碱化程度，在一定程度上都可以通过遥感技术进行推断。例如，土壤湿度信息对于精准灌溉至关重要，而土壤养分信息的获取则为科学施肥提供了指导。 病虫害监测与预警： 作物在遭受病虫害侵袭时，其叶片的生理生化特性会发生改变，从而导致其光谱反射特征的变化。遥感技术能够捕捉到这些细微的变化，及时发现病虫害的发生迹象，为早期防治赢得宝贵时间，减少损失。 农业灾害监测与评估： 干旱、洪涝、霜冻、台风等自然灾害对农业生产具有毁灭性的影响。遥感技术能够快速、大范围地监测灾情，评估受灾面积和损失程度，为灾后重建和救助提供决策支持。 灌溉与水资源管理： 水是农业的生命线。遥感技术能够监测地表的水体分布、土壤湿度、蒸散发量等信息，帮助管理者了解区域的水资源状况，优化灌溉策略，提高水资源利用效率。 农业环境监测： 农业活动对环境的影响也日益受到关注。遥感技术可以监测农田周边的水体富营养化、土壤侵蚀、农药残留等环境问题，为发展绿色农业、生态农业提供数据支持。 二、 尺度多样的遥感应用：从宏观规划到精细管理 遥感技术的应用并非局限于单一尺度。从全球视角到区域布局，再到田间地头的精细管理，遥感技术都扮演着重要的角色。 宏观尺度：区域农业规划与粮食安全 在宏观层面，卫星遥感数据能够提供广阔的视野。通过分析大范围的土地利用数据，我们可以评估一个国家或地区的可耕地面积、土地退化趋势，从而制定长远的农业发展战略，优化粮食生产布局，确保国家粮食安全。例如，通过分析不同区域的光照、降水、土壤等信息，可以判断哪些区域更适合发展何种作物，从而进行区域性的专业化生产。此外，利用历史遥感数据，还可以追踪大范围的农作物生长状况，预测全球或区域性的粮食产量，为国际粮食贸易和储备提供参考。 中观尺度：省/市/县域的农业资源管理与监测 在中观尺度，如省、市、县等行政区域，遥感技术可以为农业部门提供更具操作性的信息。例如，通过对区域内农田的动态监测，可以掌握不同作物的种植面积、生长情况，及时发现影响农业生产的不利因素，如大范围的病虫害侵袭或干旱。这有助于地方政府进行农作物保险的评估，以及制定区域性的农业补贴政策。同时，对于水资源的分配和管理，中观尺度的遥感监测也至关重要，能够帮助优化灌溉计划，避免水资源浪费。 微观尺度：农场/田块的精准农业与精细化管理 在微观尺度，特别是农场和单一田块，遥感技术，尤其是高分辨率卫星遥感和无人机遥感，能够实现前所未有的精细化管理。无人机搭载的传感器可以以极高的分辨率获取作物信息，例如，精准识别田块中不同位置的作物长势差异，绘制出“作物长势图”。这为“精准农业”提供了坚实的数据基础。农民可以根据这些信息，在需要的地方进行针对性的施肥、灌溉或喷洒农药，而不是对整个田块进行统一处理。这种“按需供给”的方式，不仅能提高资源利用效率，减少化肥、农药的使用，降低生产成本，还能显著提升农产品的品质和产量。例如，通过分析同一块田地内部的光谱差异，可以识别出作物在某个局部区域生长不良的原因，是土壤问题还是水分不足，从而进行精准的干预。 三、 多样化的遥感数据与分析方法：解读地球的语言 要有效利用遥感技术服务于农业，必须掌握不同类型的遥感数据及其分析方法。 光学遥感：捕捉可见光与近红外光谱的秘密 光学遥感器能够接收地物反射的可见光和近红外光谱。不同作物在不同生长阶段，其叶片对这些光谱的反射特性差异显著。例如，健康、茂盛的作物叶片会强烈反射近红外光，而在受到胁迫时，这种反射会减弱。通过分析这些光谱特征，我们可以估算作物的叶绿素含量、生物量，判断作物的健康状况。常用的光学遥感平台包括 Landsat、Sentinel-2、MODIS 等卫星，以及搭载可见光和多光谱相机的无人机。 热红外遥感：感知温度的变化 热红外遥感器能够探测地物发射的热辐射，从而获取地表的温度信息。地表温度的变化与土壤湿度、蒸散发量、作物冠层温度密切相关。例如，在干旱条件下，土壤和作物的温度会升高，而充分灌溉的作物则保持较低的冠层温度。热红外遥感数据有助于监测干旱胁迫，评估灌溉效果，以及研究城市热岛效应对周边农业的影响。 微波遥感：穿透云层，全天候监测 与光学遥感不同，微波遥感器能够穿透云层，实现全天候、不受光照影响的观测。这对于监测多云地区的农业生产尤其重要。微波遥感数据对土壤湿度、地表粗糙度等参数非常敏感，因此在监测土壤水分、洪涝灾害等方面具有独特优势。例如，Sentinel-1 卫星就搭载了合成孔径雷达（SAR），可以提供高分辨率的微波图像，用于监测农田的水淹情况、作物结构变化等。 高光谱遥感：揭示精细的光谱指纹 高光谱遥感器能够获取比多光谱遥感更窄、更连续的光谱波段信息，从而获得地物更精细的“光谱指纹”。这使得识别不同种类作物、区分作物的不同胁迫类型、甚至识别特定病虫害成为可能。虽然目前高光谱遥感的数据获取和处理成本较高，但其在农业精准监测和诊断方面的潜力巨大。 数据融合与机器学习：解锁信息宝库 单一类型的遥感数据往往不足以全面反映复杂的农业状况。因此，将不同类型、不同尺度的遥感数据进行融合，可以获取更丰富、更全面的信息。例如，融合光学遥感数据与气象数据，可以更准确地估算作物的蒸散发量。同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，我们能够更有效地从海量的遥感数据中提取有价值的信息。利用深度学习算法，可以自动识别作物类型、预测产量、检测病虫害，大大提高了遥感数据分析的效率和精度。 四、 展望未来：智慧农业与可持续发展的驱动力 本书所探讨的遥感技术在农业领域的应用，并非终点，而是通往更智慧、更可持续农业未来的重要驱动力。 精准农业的深化： 随着传感器技术、无人机技术的进步，以及大数据和人工智能的融合，未来的精准农业将更加精细化、自动化和智能化。遥感技术将作为核心的感知层，为农民提供实时、精准的决策支持，实现“在正确的时间、正确的地点、以正确的方式”进行农业生产。 气候变化适应与减缓： 遥感技术能够监测气候变化对农业生产的影响，如干旱、洪水、极端天气等，为农业适应气候变化提供预警和决策支持。同时，通过监测碳汇、土地利用变化等，遥感技术也能够为农业领域的碳减排和气候变化减缓提供数据支持。 食品安全与质量追溯： 遥感技术可以从生产源头监测农作物的生长环境、施肥用药情况，为构建完整的食品安全追溯体系提供数据支撑，增强消费者对农产品的信心。 生态农业与环境保护： 遥感技术能够监测农业活动对环境的影响，如水体污染、土壤侵蚀等，为发展生态农业、保护农业生态环境提供科学依据。 总而言之，本书旨在构建一个宏大的遥感技术在农业应用的全景图。它不是一本枯燥的技术手册，而是一次关于如何利用先进科技，更好地理解、管理和发展我们农业的启发性探索。通过深入剖析遥感技术在不同尺度、不同环节的应用，并结合多样化的数据和分析方法，我们希望能够激发更多人对遥感农业的兴趣，共同推动农业走向一个更加智慧、高效、可持续的未来。让我们一同借“地球之眼”的力量，为农业的绿色发展和人类的可持续生存贡献智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度，让我感觉作者对水稻种植和电磁波物理都有着近乎偏执的钻研。我不是专业研究这个方向的，但我能感受到那种学术上的“匠人精神”。尤其是当涉及到反演模型建立的那部分，内容密度陡然增加，各种参数的敏感性分析和误差评估写得极其详尽。我记得有一个部分是专门讨论如何校准传感器在不同大气条件下的性能，这需要极其精密的数学功底。虽然我可能无法完全推导出那些复杂的方程组，但作者在解释这些模型构建的必要性时，总能将科学的严谨性与实际农业生产中的“不确定性”联系起来。他没有把模型描绘成万能的“黑箱”，而是坦诚地指出了现有模型的局限性，比如在极端气候条件下的漂移问题。这种对自身研究领域局限性的清醒认识，反而让整本书的可信度大大增加。它不是在歌颂技术，而是在客观地探讨技术的应用边界，这对于任何想将该技术投入实际应用的读者来说，都是至关重要的指导。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个非常注重实践操作的读者，理论模型对我来说，如果没有对应的应用实例支撑，很快就会被遗忘。这本书在这方面做得相当出色，它仿佛提供了一本高级的“农技操作手册”。我特别喜欢其中关于“灾害预警”那一章的论述。作者没有停留在传统的旱涝灾害监测，而是深入探讨了如何利用微波遥感数据，在水稻病虫害爆发的早期阶段，通过植被结构和水分变化特征，提前发出预警信号。书中详细列举了几种典型病害在微波散射特征上的“指纹”，这简直是颠覆了我对病虫害防治的传统认知。过去我们都是等虫子爬满了叶子才开始喷药，现在看来，我们完全可以提前一个月介入。此外，书中对于数据融合的讨论也极其有启发性，它强调了光学遥感和微波遥感优势互补的重要性，形成了一种立体、多维度的监测网络。这让我对未来智慧农业的图景有了更清晰、更具操作性的构想。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计倒是挺吸引人的，封面那种深邃的蓝色调，配上一些抽象的线条，看起来很有科技感，让人不禁联想到广袤的田野和高空的卫星。我本来是想找一些关于现代农业技术如何提升产量的书籍，没想到翻开了这本书，发现它居然深入到了遥感技术这一块。老实说，我对微波遥感这个概念其实很陌生，总觉得那是物理学家和工程师才玩得转的高深领域。但是这本书的引言部分写得相当平实，作者似乎很懂得如何引导一个“门外汉”进入这个复杂的领域。它没有一开始就抛出那些让人头疼的公式和波段参数，而是先从一个非常宏观的视角切入——农业面临的挑战，以及技术如何成为解决问题的关键。我特别欣赏作者对于“数据驱动决策”这个概念的阐述，它让我意识到，我们过去凭经验种地的方式，正在被更科学、更精准的方法所取代。虽然我还没完全搞懂SAR（合成孔径雷达）和被动微波的区别，但光是看那些配图和案例介绍，就已经能感受到这个领域蕴含的巨大潜力了。这本书的排版很舒服，字里行间透露出一种严谨又不失亲和力的学术风格，让人愿意花时间去啃那些稍微技术性的章节。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是“沉甸甸”的，但这种沉重并非来自晦涩难懂，而是源于其知识体系的完整性。它不仅聚焦于“如何监测”，还延伸到了“如何优化管理”。例如，在讨论灌溉决策支持系统时，作者非常细致地分析了土壤水分含量与蒸散发速率之间的复杂耦合关系，并展示了如何将微波监测数据无缝集成到现有的农业信息系统中。书中有一章专门讨论了不同尺度下的应用，从小块试验田到大片的国家级农情普查，所采用的数据处理流程和算法侧重点都有所不同，作者将这些差异讲解得井井有条。这说明作者的视野不仅仅局限于实验室研究，而是真正将科研成果落地到宏观管理层面。读完这本书，我感觉自己像是完成了一次从基础物理到农业决策的完整知识迁移。它不仅仅是一本关于“水稻”和“微波”的书，更是一本关于“如何用高科技手段重塑传统产业”的范本。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文逻辑简直就像一个经验丰富的田间指导员在跟你对话，而不是一个只会照本宣科的教授。我特别关注它在案例分析部分的处理方式。它没有简单地罗列“某地用了某技术，产量提高了X%”这样的干瘪数据，而是花了大量的篇幅去描述那个“过程”。比如，在讲解如何利用微波信号穿透云层来监测水稻的返青期时，作者仿佛带着我亲自去操作了数据处理软件。他详细描述了不同尺度的散射机制如何影响我们观测到的后向散射系数，这部分内容对我来说虽然有点晦涩，但通过作者生动的比喻，比如将电磁波比作探针，将土壤湿度比作海绵的吸水程度，我居然有了一点点概念。最让我印象深刻的是，书中对比了不同季节、不同生长阶段的水稻对微波的响应差异。那种细致入微的观察，让我体会到，原来遥感并不是简单地拍张照片，而是一门深刻理解地球表面物质特性的艺术。这本书的深度恰到好处，既保证了专业性，又顾及了跨学科读者的接受度，这一点非常难得。