黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测 9787565514234 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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冯美臣 著

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• 黄土高原
• 冬小麦
• 遥感
• 长势监测
• 产量估测
• 品质评估
• 农业遥感
• 作物生长
• 旱地农业
• 水旱地轮作

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出版社： 中国农业大学出版社

ISBN：9787565514234

商品编码：29764687656

包装：平装

出版时间：2015-10-01

图书基本信息
图书名称	黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测	作者	冯美臣
定价	35.00元	出版社	中国农业大学出版社
ISBN	9787565514234	出版日期	2015-10-01
字数		页码	169
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

《黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测》共分为八章，章为绪论，详细介绍了冬小麦长势监测、产量品质遥感预测预报的意义以及外的研究进展。第二章简要介绍了研究区自然地理概况及冬小麦生长发育和环境条件。第三章主要介绍了遥感数据源和图形图像数据处理方法，包括了3D建模、大气校正、图像镶嵌、几何校正、投影变换、图像增强等技术。第四章为冬小麦种植面积提取，在总种植面积提取的基础上，结合研究区地形特点，介绍了水旱地冬小麦种植面积提取的研究成果。第五章对水旱地冬小麦生育期内NDVI变化特征、长势空间监测和年同期长势监测进行了介绍。第六章对研究区冬小麦干旱和冻害发生进行了分析，利用地面高光谱技术和大尺度遥感技术对冻害进行了监测研究。第七章利用气象数据和光谱数据构建了冬小麦光谱产量模型、气象产量模型以及光谱气象产量模型，并对估产结果进行了讨论。第八章介绍了冬小麦籽粒蛋白质监测方法以及模型反演，并对反演结果进行了区划分析。

作者简介

目录

章 绪论 节 研究背景及意义 第二节 农作物长势监测及灾害预测研究进展 一、长势监测的遥感理论基础及研究进展 二、干旱监测的研究进展 三、冻害监测的研究进展 第三节 农作物遥感估产研究进展 一、国外农作物遥感估产 二、农作物遥感估产 三、单产模型构建 第四节 农作物品质监测研究进展 一、国外研究进展 二、研究进展 第五节 3S技术体系 一、地理信息系统 二、遥感系统 三、全球定位系统 四、3S技术的结合 参考文献 第二章 研究区冬小麦种植的自然地理条件 节 研究区域概况 一、地理位置 二、地形地貌 三、气候条件 四、土壤类型 第二节 冬小麦的生长发育与环境 参考文献 第三章 遥感数据源及数据处理方法 节 遥感数据源 一、地面遥感数据源 二、航天遥感数据源 三、地面数据采集 第二节 图形图像处理技术 一、GIS建库 二、空间分析方法 三、图像处理技术 第三节 GIS建库与图像处理 一、GIS建库与3D遥感图像分析 二、遥感图像处理结果与分析 第四节 小结 参考文献 第四章 冬小麦种植面积提取 节 冬小麦种植面积提取佳时相选择 第二节 冬小麦种植面积提取 一、冬小麦种植面积提取方法 二、冬小麦种植面积提取结果 第三节 水旱地冬小麦种植面积提取 一、水旱地冬小麦种植面积提取方法 二、水旱地冬小麦种植面积提取结果 第四节 遥感监测冬小麦种植面积精度检验 第五节 冬小麦种植面积变化 第六节 小结 参考文献 第五章 冬小麦长势动态监测 第六章 冬小麦干旱及冻害遥感监测 第七章 基于遥感和气象数据的水旱地冬小麦产量估测 第八章 冬小麦籽粒蛋白质含量的遥感监测及区划分析研究

编辑推荐

文摘

序言

章 绪论 节 研究背景及意义 第二节 农作物长势监测及灾害预测研究进展 一、长势监测的遥感理论基础及研究进展 二、干旱监测的研究进展 三、冻害监测的研究进展 第三节 农作物遥感估产研究进展 一、国外农作物遥感估产 二、农作物遥感估产 三、单产模型构建 第四节 农作物品质监测研究进展 一、国外研究进展 二、研究进展 第五节 3S技术体系 一、地理信息系统 二、遥感系统 三、全球定位系统 四、3S技术的结合 参考文献 第二章 研究区冬小麦种植的自然地理条件 节 研究区域概况 一、地理位置 二、地形地貌 三、气候条件 四、土壤类型 第二节 冬小麦的生长发育与环境 参考文献 第三章 遥感数据源及数据处理方法 节 遥感数据源 一、地面遥感数据源 二、航天遥感数据源 三、地面数据采集 第二节 图形图像处理技术 一、GIS建库 二、空间分析方法 三、图像处理技术 第三节 GIS建库与图像处理 一、GIS建库与3D遥感图像分析 二、遥感图像处理结果与分析 第四节 小结 参考文献 第四章 冬小麦种植面积提取 节 冬小麦种植面积提取佳时相选择 第二节 冬小麦种植面积提取 一、冬小麦种植面积提取方法 二、冬小麦种植面积提取结果 第三节 水旱地冬小麦种植面积提取 一、水旱地冬小麦种植面积提取方法 二、水旱地冬小麦种植面积提取结果 第四节 遥感监测冬小麦种植面积精度检验 第五节 冬小麦种植面积变化 第六节 小结 参考文献 第五章 冬小麦长势动态监测 第六章 冬小麦干旱及冻害遥感监测 第七章 基于遥感和气象数据的水旱地冬小麦产量估测 第八章 冬小麦籽粒蛋白质含量的遥感监测及区划分析研究

黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测 序言 黄土高原，这片古老而充满活力的土地，承载着中华民族的深厚根基。在这片广袤的土地上，冬小麦的种植不仅是重要的粮食生产区域，更是当地经济发展与农民生计的命脉。然而，黄土高原独特的气候与地理环境，使得该区域的农业生产面临着严峻的水资源短缺和季节性旱涝交替的挑战。因此，如何精准有效地监测冬小麦的长势动态，并在此基础上准确估测其产量与品质，成为摆在科研人员和农业生产者面前的一项紧迫任务。 本书深入探讨了在黄土高原这一特定地理背景下，利用现代遥感技术手段，实现对水旱地冬小麦长势的动态监测，并在此基础上进行产量与品质的遥感估测。本书的研究目的在于构建一套科学、高效、可操作的监测与估测体系，为黄土高原地区农业的可持续发展提供强有力的技术支撑。 第一章 引言：挑战与机遇 1.1 黄土高原农业生产面临的挑战 黄土高原，由于其特殊的地理位置和地质构造，降水稀少且季节分布不均，常年面临着水资源匮乏的严峻问题。加之地形复杂，水土流失严重，土壤肥力普遍较低。冬小麦作为该区域主要的越冬作物，其生长发育极易受到干旱、渍涝等不利气象条件的影响。区域内不同区域的水热条件差异显著，也导致了冬小麦长势的空间异质性较高。此外，传统的农业监测方式，如地面抽样调查，存在成本高、效率低、时效性差等局限性，难以满足大规模、精细化监测的需求。 1.2 遥感技术的应用前景 遥感技术以其宏观、实时、高效、经济等优势，为解决上述挑战提供了新的途径。通过卫星、无人机等平台搭载的多光谱、高光谱、热红外等传感器，能够获取地表作物生长状态的多种信息，包括植被指数、叶面积指数、叶绿素含量、水分状况等。这些信息可以反映作物在不同生育阶段的生长动态，并与产量、品质形成紧密关联。将遥感技术应用于冬小麦的监测与估测，能够实现对大范围区域内作物长势的连续观测，及时掌握作物生长情况，预测产量，评估品质，为农业生产决策提供科学依据。 1.3 研究的意义与目标 本书的研究旨在： 揭示黄土高原水旱地冬小麦在不同水分条件下，其长势动态的差异性与规律性。 建立适用于黄土高原冬小麦的长势监测模型，实现对作物关键生育期长势的有效评估。 探索利用多源遥感数据，构建冬小麦产量遥感估测模型，提高估测精度。 研究遥感参数与冬小麦品质指标（如蛋白质含量、面筋含量等）之间的关系，并尝试建立品质遥感估测模型。 整合长势监测、产量估测和品质评估，形成一套完整的黄土高原冬小麦遥感监测与估测技术体系。 第二章 黄土高原冬小麦生长环境与遥感监测基础 2.1 黄土高原气候特征与水旱分布 详细阐述黄土高原的气候特点，包括年降水量、降水季节性、蒸发量、气温变化规律等，并重点分析这些气候因素对冬小麦生长造成的直接影响。分析区域内水资源的时空分布特征，区分不同区域的灌溉条件，明确水地与旱地的差异化特点，为后续分析提供基础。 2.2 冬小麦生物学特性与长势指标 介绍冬小麦的生长发育规律，从播种、出苗、分蘖、返青、拔节、孕穗、抽穗、灌浆到成熟的各个生育阶段。阐述影响冬小麦长势的关键生物学指标，如叶面积指数（LAI）、叶片归一化差值植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、叶绿素含量、叶片温度、冠层覆盖度等，以及这些指标与作物生长状况的对应关系。 2.3 遥感原理与数据获取 概述遥感技术的成像原理，包括电磁波的辐射、传输、反射和接收。详细介绍常用的遥感传感器类型，如多光谱传感器（如Landsat系列、Sentinel-2）、高光谱传感器、热红外传感器等，以及它们在植被监测中的优势。重点介绍卫星遥感数据（包括空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率）的获取途径、预处理流程（如几何校正、辐射定标、大气校正）等关键步骤，以及无人机遥感在精细化监测中的作用。 2.4 常用遥感植被指数及其计算 详细介绍常用的植被指数（VI），如NDVI、EVI、SAVI、MSAVI、GNDVI、LAI、FAPAR等。阐述这些植被指数的计算公式，以及它们在反映植被覆盖度、绿度、健康度等方面的原理和应用。重点分析不同植被指数对冬小麦长势的敏感性差异。 第三章 黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测 3.1 遥感数据在长势监测中的应用 基于前述遥感原理，详细阐述如何利用多时相遥感数据，跟踪冬小麦从播种到成熟的全生育期长势变化。例如，利用NDVI等指数的变化曲线，分析不同生育期冬小麦的生长速率、生长峰值等关键信息。 3.2 水地与旱地冬小麦长势差异的遥感识别 研究如何在遥感影像中区分水地与旱地，并分析在同一生育期内，由于水分条件不同，水地与旱地冬小麦的长势差异如何体现在遥感数据上。例如，分析在干旱条件下，旱地冬小麦的NDVI值和叶绿素含量会显著低于水地。 3.3 长势动态监测模型构建 3.3.1 时间序列分析方法：介绍利用时间序列遥感数据，对冬小麦长势进行平滑处理、趋势分析、异常检测等方法。例如，利用Savitzky-Golay滤波、S-G模型等对时间序列NDVI数据进行去噪和拟合，提取长势趋势。 3.3.2 生长模型耦合遥感：探讨将经典的作物生长模型（如DSSAT、APSIM等）与遥感数据进行耦合。遥感数据可以用来同化模型状态变量（如叶面积指数），或者用来校准模型参数，从而提高模型对作物长势的模拟精度。 3.3.3 机器学习与深度学习模型：介绍利用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、卷积神经网络（CNN）等机器学习和深度学习方法，直接从多源遥感数据中学习作物长势的特征，并进行预测。 3.4 关键长势指标的提取与验证 阐述如何从遥感数据中提取关键的长势指标，如叶面积指数（LAI）、叶片归一化差值植被指数（NDVI）、冠层覆盖度（CCC）、叶绿素荧光等。重点介绍这些指标的提取算法，并结合地面调查数据，对遥感估算结果进行验证，评估模型的精度。 第四章 黄土高原冬小麦产量遥感估测 4.1 产量与遥感参数的关联分析 系统研究不同遥感参数（如NDVI、EVI、LAI、ET等）与冬小麦产量之间的关系。在不同生育阶段，哪些遥感参数对产量预测最为关键，以及这种关系如何受到水分、养分、灾害等因素的影响。 4.2 产量遥感估测模型构建 4.2.1 经验统计模型：介绍基于遥感参数与实测产量之间建立的统计回归模型，如多元线性回归、非线性回归等。例如，利用冬小麦灌浆期某一时刻的NDVI值与籽粒产量建立线性或指数关系。 4.2.2 植被指数-产量模型：重点介绍利用不同植被指数，如NDVI、EVI等，构建的产量估测模型。例如，考虑不同生育期NDVI累积值与产量之间的关系。 4.2.3 生长模型耦合遥感估产：再次强调生长模型与遥感数据的耦合，利用遥感数据修正生长模型，提高产量模拟的准确性。 4.2.4 机器学习与深度学习估产模型：利用机器学习和深度学习算法，构建复杂的、非线性的遥感产量估测模型，充分挖掘多源遥感数据的潜力。 4.3 模型参数优化与不确定性分析 介绍如何通过优化模型参数，提高产量估测模型的精度。分析模型估产的不确定性来源，如遥感数据质量、模型假设、地面验证数据误差等，并探讨减少不确定性的方法。 4.4 产量估测结果的验证与应用 利用独立的地形作物产量数据，对构建的产量遥感估测模型进行验证，评估模型的预测精度（如RMSE、R²等）。讨论产量遥感估测结果在区域粮食安全评估、农情监测、政策制定等方面的实际应用价值。 第五章 黄土高原冬小麦品质遥感估测 5.1 品质指标与遥感参数的互相关系 研究冬小麦的关键品质指标，如蛋白质含量、粗蛋白含量、面筋含量、容重、水分含量等，与遥感参数（如叶绿素含量、叶片水分状况、叶片衰老速率、叶片温度等）之间的内在联系。分析这些联系的生理生化基础。 5.2 品质遥感估测模型构建 5.2.1 高光谱遥感在品质估测中的应用：重点探讨高光谱遥感技术，其精细的光谱分辨率能够捕捉到与蛋白质、水分等品质指标相关的吸收光谱特征。介绍如何利用高光谱数据建立品质估测模型。 5.2.2 多光谱与热红外数据估测品质：研究利用多光谱和热红外数据，间接估测品质指标的方法。例如，利用叶片温度反映水分状况，而水分状况又与蛋白质合成有关。 5.2.3 机器学习与深度学习品质模型：利用机器学习和深度学习算法，构建能够识别和量化品质指标的复杂模型。 5.3 模型参数的选取与优化 分析在不同品质指标估测中，哪些遥感波段或指数最为关键，并进行参数优化。讨论如何通过结合不同生育期的遥感信息，提高品质估测的准确性。 5.4 品质估测结果的验证与应用 通过实验室检测的籽粒样本数据，验证所建品质估测模型的精度。讨论品质遥感估测结果在小麦品种筛选、种植区域优化、精深加工企业采购决策等方面的潜在应用。 第六章 综合应用与未来展望 6.1 长势-产量-品质一体化遥感监测体系构建 总结本书提出的长势动态监测、产量估测和品质估测的各项模型，探讨如何将它们整合成一个集成化的遥感监测体系。该体系能够提供从作物长势到最终产量和品质的全面信息。 6.2 案例分析与应用实践 选择黄土高原某一典型区域，对该区域冬小麦进行长势动态监测、产量估测和品质评估的综合应用。展示实际监测结果，分析其在指导农业生产、预警农业灾害、促进产业升级等方面的实际效果。 6.3 面临的挑战与技术瓶颈 深入分析当前遥感技术在黄土高原冬小麦监测与估测中仍然面临的挑战，例如： 数据融合的难度：如何有效融合多源、多时相、多尺度的遥感数据。 模型普适性问题：如何提高模型的区域适应性和跨年度稳定性。 地面验证数据的局限性：如何获取高质量、大范围的地面验证数据。 云雨天气的影响：如何在云雨天气条件下克服遥感数据获取的限制。 精细化品质指标的估测难度：特别是对于一些难以通过光谱信息直接反映的品质指标。 6.4 未来研究方向 展望未来，研究将朝着以下方向发展： 高分辨率与时空连续性结合：利用更高分辨率的卫星数据（如Sentinel-2、Planet等）和无人机遥感，实现对冬小麦的精细化、高频次监测。 多模态数据融合：进一步融合光学遥感、雷达遥感、高光谱遥感、热红外遥感等多种数据源，以及气象数据、土壤数据等，构建更鲁棒的监测估测模型。 人工智能与大数据技术应用：深度挖掘人工智能和大数据技术在遥感影像解译、模型构建、信息提取等方面的潜力。 区块链与物联网技术融合：探索将区块链和物联网技术应用于农业数据管理和追溯，增强数据可信度。 向智能化农业决策系统迈进：最终目标是构建一个集信息获取、分析、预测、决策于一体的智能化农业管理系统。 结语 黄土高原水旱地冬小麦的长势动态监测与产量品质遥感估测，是一项复杂而极具意义的研究课题。本书通过对现代遥感技术的深入应用，力图为该区域的农业生产带来革命性的变革。通过精确的长势监测，可以及时掌握作物生长状况，指导农事操作，减少不必要的资源浪费。通过准确的产量估测，可以为国家粮食安全战略提供数据支持，为农民提供市场预测信息。通过有效的品质估测，可以引导农业结构调整，提升农产品附加值，促进区域经济可持续发展。本书的研究成果，将为黄土高原乃至类似生态脆弱区农业现代化进程贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

读完《黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测》的某些章节，我深深地被其中关于产量和品质遥感估测的部分所吸引。作者不仅关注小麦的长势，更将目光聚焦于最终的收获——产量和品质。这种将遥感技术从“看长势”延伸到“测产量”的思路，无疑是极具前瞻性的。通过构建模型，利用遥感数据反演产量，再进一步结合光谱特征分析，探究与小麦品质（如蛋白质含量、容重等）相关的光谱指标，这种研究的深度和广度令人惊叹。想象一下，在收割季来临之前，就能通过卫星“看到”产量，甚至“品尝”出小麦的品质，这对于农业生产的规划、市场预测，乃至国家粮食安全都具有极其重要的意义。这种“从天空看大地”的农业监测方式，充分体现了科技的力量。

评分☆☆☆☆☆

《黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测》一书中，对不同年份、不同气候条件下冬小麦长势差异的分析，给我留下了深刻的印象。作者通过对多年遥感数据的梳理和对比，清晰地展示了气候变化对黄土高原冬小麦生产的影响。在一些气候条件不利的年份，即使采取了积极的管理措施，小麦的长势依然受到显著影响，这一点通过遥感影像上的数据变化得到了充分的体现。这种基于时序遥感数据的分析，不仅能够揭示小麦生长的规律性，更能为应对气候变化、制定适应性农业策略提供重要的参考。这本书不仅是对一项技术的研究，更是一次对黄土高原生态农业可持续发展的深入思考。

评分☆☆☆☆☆

这本《黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测》的封面设计，以一种沉稳而充满力量感的色调，让人立刻联想到那片广袤而古老的黄土地。书名本身就勾勒出了一幅宏大的学术图景：从动态的长势监测，到遥感技术的应用，再到最终的产量和品质估测，这不仅仅是一部关于农业的研究，更像是一次对黄土高原这片土地深层肌理的探索。想象着那些在电脑屏幕上闪烁的数据，那些穿梭于田间地头的身影，以及卫星从高空投下的审视目光，这一切都充满了科学的严谨和对自然的敬畏。它预示着，通过先进的技术手段，我们能够更深入地理解这片土地的生命脉搏，更精准地预测它的馈赠，从而更好地守护这片承载着中华文明的土地。这本书的题目本身就充满了吸引力，让人忍不住想一探究竟，它究竟是如何将遥感技术与黄土高原这片古老土地上的冬小麦生长奥秘相结合的。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的，是其将宏观的遥感监测与微观的田间管理巧妙地结合起来。虽然标题强调的是遥感技术，但作者并没有脱离实际的农业生产。在探讨水旱地的区分以及不同区域的监测策略时，字里行间都透露出对黄土高原具体农业实践的深刻理解。那些关于不同地块土壤水分状况、地形地貌对冬小麦生长影响的分析，都源于对黄土高原实际情况的细致观察。这使得研究不仅仅停留在技术层面，而是真正地服务于黄土高原的农业发展。它告诉我们，再先进的技术，如果不能与实际的土地和农民的需求相结合，就无法发挥其最大的价值。这种脚踏实地的研究态度，让这部学术著作更具生命力。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本《黄土高原水旱地冬小麦长势动态监测及产量品质遥感估测》时，首先映入眼帘的是其中详尽的图表和数据分析。仿佛置身于一个巨大的实验室，无数的变量在眼前流动，而作者则用严谨的逻辑和扎实的理论，将这些看似杂乱无章的信息梳理得井井有条。特别是在关于水旱地的长势动态监测部分，作者运用了多光谱、高光谱等遥感影像数据，结合实地调查，细致地展现了不同水肥条件对冬小麦生长进程的影响。那些关于叶面积指数、叶绿素含量、生物量等关键生长指标的图谱，直观地揭示了小麦在不同时期、不同环境下的生长差异，仿佛能听到风吹过麦浪的声音，感受到土壤的呼吸。这种基于遥感技术的定量化分析，为理解黄土高原农业的复杂性提供了全新的视角，也为未来的农业生产管理提供了科学依据。