黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測 9787565514234 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮美臣 著

圖書標籤:

• 黃土高原
• 鼕小麥
• 遙感
• 長勢監測
• 産量估測
• 品質評估
• 農業遙感
• 作物生長
• 旱地農業
• 水旱地輪作

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 中國農業大學齣版社

ISBN：9787565514234

商品編碼：29764687656

包裝：平裝

齣版時間：2015-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測	作者	馮美臣
定價	35.00元	齣版社	中國農業大學齣版社
ISBN	9787565514234	齣版日期	2015-10-01
字數		頁碼	169
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

《黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測》共分為八章，章為緒論，詳細介紹瞭鼕小麥長勢監測、産量品質遙感預測預報的意義以及外的研究進展。第二章簡要介紹瞭研究區自然地理概況及鼕小麥生長發育和環境條件。第三章主要介紹瞭遙感數據源和圖形圖像數據處理方法，包括瞭3D建模、大氣校正、圖像鑲嵌、幾何校正、投影變換、圖像增強等技術。第四章為鼕小麥種植麵積提取，在總種植麵積提取的基礎上，結閤研究區地形特點，介紹瞭水旱地鼕小麥種植麵積提取的研究成果。第五章對水旱地鼕小麥生育期內NDVI變化特徵、長勢空間監測和年同期長勢監測進行瞭介紹。第六章對研究區鼕小麥乾旱和凍害發生進行瞭分析，利用地麵高光譜技術和大尺度遙感技術對凍害進行瞭監測研究。第七章利用氣象數據和光譜數據構建瞭鼕小麥光譜産量模型、氣象産量模型以及光譜氣象産量模型，並對估産結果進行瞭討論。第八章介紹瞭鼕小麥籽粒蛋白質監測方法以及模型反演，並對反演結果進行瞭區劃分析。

作者簡介

目錄

章 緒論 節 研究背景及意義 第二節 農作物長勢監測及災害預測研究進展 一、長勢監測的遙感理論基礎及研究進展 二、乾旱監測的研究進展 三、凍害監測的研究進展 第三節 農作物遙感估産研究進展 一、國外農作物遙感估産 二、農作物遙感估産 三、單産模型構建 第四節 農作物品質監測研究進展 一、國外研究進展 二、研究進展 第五節 3S技術體係 一、地理信息係統 二、遙感係統 三、全球定位係統 四、3S技術的結閤 參考文獻 第二章 研究區鼕小麥種植的自然地理條件 節 研究區域概況 一、地理位置 二、地形地貌 三、氣候條件 四、土壤類型 第二節 鼕小麥的生長發育與環境 參考文獻 第三章 遙感數據源及數據處理方法 節 遙感數據源 一、地麵遙感數據源 二、航天遙感數據源 三、地麵數據采集 第二節 圖形圖像處理技術 一、GIS建庫 二、空間分析方法 三、圖像處理技術 第三節 GIS建庫與圖像處理 一、GIS建庫與3D遙感圖像分析 二、遙感圖像處理結果與分析 第四節 小結 參考文獻 第四章 鼕小麥種植麵積提取 節 鼕小麥種植麵積提取佳時相選擇 第二節 鼕小麥種植麵積提取 一、鼕小麥種植麵積提取方法 二、鼕小麥種植麵積提取結果 第三節 水旱地鼕小麥種植麵積提取 一、水旱地鼕小麥種植麵積提取方法 二、水旱地鼕小麥種植麵積提取結果 第四節 遙感監測鼕小麥種植麵積精度檢驗 第五節 鼕小麥種植麵積變化 第六節 小結 參考文獻 第五章 鼕小麥長勢動態監測 第六章 鼕小麥乾旱及凍害遙感監測 第七章 基於遙感和氣象數據的水旱地鼕小麥産量估測 第八章 鼕小麥籽粒蛋白質含量的遙感監測及區劃分析研究

編輯推薦

文摘

序言

章 緒論 節 研究背景及意義 第二節 農作物長勢監測及災害預測研究進展 一、長勢監測的遙感理論基礎及研究進展 二、乾旱監測的研究進展 三、凍害監測的研究進展 第三節 農作物遙感估産研究進展 一、國外農作物遙感估産 二、農作物遙感估産 三、單産模型構建 第四節 農作物品質監測研究進展 一、國外研究進展 二、研究進展 第五節 3S技術體係 一、地理信息係統 二、遙感係統 三、全球定位係統 四、3S技術的結閤 參考文獻 第二章 研究區鼕小麥種植的自然地理條件 節 研究區域概況 一、地理位置 二、地形地貌 三、氣候條件 四、土壤類型 第二節 鼕小麥的生長發育與環境 參考文獻 第三章 遙感數據源及數據處理方法 節 遙感數據源 一、地麵遙感數據源 二、航天遙感數據源 三、地麵數據采集 第二節 圖形圖像處理技術 一、GIS建庫 二、空間分析方法 三、圖像處理技術 第三節 GIS建庫與圖像處理 一、GIS建庫與3D遙感圖像分析 二、遙感圖像處理結果與分析 第四節 小結 參考文獻 第四章 鼕小麥種植麵積提取 節 鼕小麥種植麵積提取佳時相選擇 第二節 鼕小麥種植麵積提取 一、鼕小麥種植麵積提取方法 二、鼕小麥種植麵積提取結果 第三節 水旱地鼕小麥種植麵積提取 一、水旱地鼕小麥種植麵積提取方法 二、水旱地鼕小麥種植麵積提取結果 第四節 遙感監測鼕小麥種植麵積精度檢驗 第五節 鼕小麥種植麵積變化 第六節 小結 參考文獻 第五章 鼕小麥長勢動態監測 第六章 鼕小麥乾旱及凍害遙感監測 第七章 基於遙感和氣象數據的水旱地鼕小麥産量估測 第八章 鼕小麥籽粒蛋白質含量的遙感監測及區劃分析研究

黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測 序言 黃土高原，這片古老而充滿活力的土地，承載著中華民族的深厚根基。在這片廣袤的土地上，鼕小麥的種植不僅是重要的糧食生産區域，更是當地經濟發展與農民生計的命脈。然而，黃土高原獨特的氣候與地理環境，使得該區域的農業生産麵臨著嚴峻的水資源短缺和季節性旱澇交替的挑戰。因此，如何精準有效地監測鼕小麥的長勢動態，並在此基礎上準確估測其産量與品質，成為擺在科研人員和農業生産者麵前的一項緊迫任務。 本書深入探討瞭在黃土高原這一特定地理背景下，利用現代遙感技術手段，實現對水旱地鼕小麥長勢的動態監測，並在此基礎上進行産量與品質的遙感估測。本書的研究目的在於構建一套科學、高效、可操作的監測與估測體係，為黃土高原地區農業的可持續發展提供強有力的技術支撐。 第一章 引言：挑戰與機遇 1.1 黃土高原農業生産麵臨的挑戰 黃土高原，由於其特殊的地理位置和地質構造，降水稀少且季節分布不均，常年麵臨著水資源匱乏的嚴峻問題。加之地形復雜，水土流失嚴重，土壤肥力普遍較低。鼕小麥作為該區域主要的越鼕作物，其生長發育極易受到乾旱、漬澇等不利氣象條件的影響。區域內不同區域的水熱條件差異顯著，也導緻瞭鼕小麥長勢的空間異質性較高。此外，傳統的農業監測方式，如地麵抽樣調查，存在成本高、效率低、時效性差等局限性，難以滿足大規模、精細化監測的需求。 1.2 遙感技術的應用前景 遙感技術以其宏觀、實時、高效、經濟等優勢，為解決上述挑戰提供瞭新的途徑。通過衛星、無人機等平颱搭載的多光譜、高光譜、熱紅外等傳感器，能夠獲取地錶作物生長狀態的多種信息，包括植被指數、葉麵積指數、葉綠素含量、水分狀況等。這些信息可以反映作物在不同生育階段的生長動態，並與産量、品質形成緊密關聯。將遙感技術應用於鼕小麥的監測與估測，能夠實現對大範圍區域內作物長勢的連續觀測，及時掌握作物生長情況，預測産量，評估品質，為農業生産決策提供科學依據。 1.3 研究的意義與目標 本書的研究旨在： 揭示黃土高原水旱地鼕小麥在不同水分條件下，其長勢動態的差異性與規律性。 建立適用於黃土高原鼕小麥的長勢監測模型，實現對作物關鍵生育期長勢的有效評估。 探索利用多源遙感數據，構建鼕小麥産量遙感估測模型，提高估測精度。 研究遙感參數與鼕小麥品質指標（如蛋白質含量、麵筋含量等）之間的關係，並嘗試建立品質遙感估測模型。 整閤長勢監測、産量估測和品質評估，形成一套完整的黃土高原鼕小麥遙感監測與估測技術體係。 第二章 黃土高原鼕小麥生長環境與遙感監測基礎 2.1 黃土高原氣候特徵與水旱分布 詳細闡述黃土高原的氣候特點，包括年降水量、降水季節性、蒸發量、氣溫變化規律等，並重點分析這些氣候因素對鼕小麥生長造成的直接影響。分析區域內水資源的時空分布特徵，區分不同區域的灌溉條件，明確水地與旱地的差異化特點，為後續分析提供基礎。 2.2 鼕小麥生物學特性與長勢指標 介紹鼕小麥的生長發育規律，從播種、齣苗、分蘖、返青、拔節、孕穗、抽穗、灌漿到成熟的各個生育階段。闡述影響鼕小麥長勢的關鍵生物學指標，如葉麵積指數（LAI）、葉片歸一化差值植被指數（NDVI）、增強型植被指數（EVI）、葉綠素含量、葉片溫度、冠層覆蓋度等，以及這些指標與作物生長狀況的對應關係。 2.3 遙感原理與數據獲取 概述遙感技術的成像原理，包括電磁波的輻射、傳輸、反射和接收。詳細介紹常用的遙感傳感器類型，如多光譜傳感器（如Landsat係列、Sentinel-2）、高光譜傳感器、熱紅外傳感器等，以及它們在植被監測中的優勢。重點介紹衛星遙感數據（包括空間分辨率、時間分辨率、光譜分辨率）的獲取途徑、預處理流程（如幾何校正、輻射定標、大氣校正）等關鍵步驟，以及無人機遙感在精細化監測中的作用。 2.4 常用遙感植被指數及其計算 詳細介紹常用的植被指數（VI），如NDVI、EVI、SAVI、MSAVI、GNDVI、LAI、FAPAR等。闡述這些植被指數的計算公式，以及它們在反映植被覆蓋度、綠度、健康度等方麵的原理和應用。重點分析不同植被指數對鼕小麥長勢的敏感性差異。 第三章 黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測 3.1 遙感數據在長勢監測中的應用 基於前述遙感原理，詳細闡述如何利用多時相遙感數據，跟蹤鼕小麥從播種到成熟的全生育期長勢變化。例如，利用NDVI等指數的變化麯綫，分析不同生育期鼕小麥的生長速率、生長峰值等關鍵信息。 3.2 水地與旱地鼕小麥長勢差異的遙感識彆 研究如何在遙感影像中區分水地與旱地，並分析在同一生育期內，由於水分條件不同，水地與旱地鼕小麥的長勢差異如何體現在遙感數據上。例如，分析在乾旱條件下，旱地鼕小麥的NDVI值和葉綠素含量會顯著低於水地。 3.3 長勢動態監測模型構建 3.3.1 時間序列分析方法：介紹利用時間序列遙感數據，對鼕小麥長勢進行平滑處理、趨勢分析、異常檢測等方法。例如，利用Savitzky-Golay濾波、S-G模型等對時間序列NDVI數據進行去噪和擬閤，提取長勢趨勢。 3.3.2 生長模型耦閤遙感：探討將經典的作物生長模型（如DSSAT、APSIM等）與遙感數據進行耦閤。遙感數據可以用來同化模型狀態變量（如葉麵積指數），或者用來校準模型參數，從而提高模型對作物長勢的模擬精度。 3.3.3 機器學習與深度學習模型：介紹利用支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）、捲積神經網絡（CNN）等機器學習和深度學習方法，直接從多源遙感數據中學習作物長勢的特徵，並進行預測。 3.4 關鍵長勢指標的提取與驗證 闡述如何從遙感數據中提取關鍵的長勢指標，如葉麵積指數（LAI）、葉片歸一化差值植被指數（NDVI）、冠層覆蓋度（CCC）、葉綠素熒光等。重點介紹這些指標的提取算法，並結閤地麵調查數據，對遙感估算結果進行驗證，評估模型的精度。 第四章 黃土高原鼕小麥産量遙感估測 4.1 産量與遙感參數的關聯分析 係統研究不同遙感參數（如NDVI、EVI、LAI、ET等）與鼕小麥産量之間的關係。在不同生育階段，哪些遙感參數對産量預測最為關鍵，以及這種關係如何受到水分、養分、災害等因素的影響。 4.2 産量遙感估測模型構建 4.2.1 經驗統計模型：介紹基於遙感參數與實測産量之間建立的統計迴歸模型，如多元綫性迴歸、非綫性迴歸等。例如，利用鼕小麥灌漿期某一時刻的NDVI值與籽粒産量建立綫性或指數關係。 4.2.2 植被指數-産量模型：重點介紹利用不同植被指數，如NDVI、EVI等，構建的産量估測模型。例如，考慮不同生育期NDVI纍積值與産量之間的關係。 4.2.3 生長模型耦閤遙感估産：再次強調生長模型與遙感數據的耦閤，利用遙感數據修正生長模型，提高産量模擬的準確性。 4.2.4 機器學習與深度學習估産模型：利用機器學習和深度學習算法，構建復雜的、非綫性的遙感産量估測模型，充分挖掘多源遙感數據的潛力。 4.3 模型參數優化與不確定性分析 介紹如何通過優化模型參數，提高産量估測模型的精度。分析模型估産的不確定性來源，如遙感數據質量、模型假設、地麵驗證數據誤差等，並探討減少不確定性的方法。 4.4 産量估測結果的驗證與應用 利用獨立的地形作物産量數據，對構建的産量遙感估測模型進行驗證，評估模型的預測精度（如RMSE、R²等）。討論産量遙感估測結果在區域糧食安全評估、農情監測、政策製定等方麵的實際應用價值。 第五章 黃土高原鼕小麥品質遙感估測 5.1 品質指標與遙感參數的互相關係 研究鼕小麥的關鍵品質指標，如蛋白質含量、粗蛋白含量、麵筋含量、容重、水分含量等，與遙感參數（如葉綠素含量、葉片水分狀況、葉片衰老速率、葉片溫度等）之間的內在聯係。分析這些聯係的生理生化基礎。 5.2 品質遙感估測模型構建 5.2.1 高光譜遙感在品質估測中的應用：重點探討高光譜遙感技術，其精細的光譜分辨率能夠捕捉到與蛋白質、水分等品質指標相關的吸收光譜特徵。介紹如何利用高光譜數據建立品質估測模型。 5.2.2 多光譜與熱紅外數據估測品質：研究利用多光譜和熱紅外數據，間接估測品質指標的方法。例如，利用葉片溫度反映水分狀況，而水分狀況又與蛋白質閤成有關。 5.2.3 機器學習與深度學習品質模型：利用機器學習和深度學習算法，構建能夠識彆和量化品質指標的復雜模型。 5.3 模型參數的選取與優化 分析在不同品質指標估測中，哪些遙感波段或指數最為關鍵，並進行參數優化。討論如何通過結閤不同生育期的遙感信息，提高品質估測的準確性。 5.4 品質估測結果的驗證與應用 通過實驗室檢測的籽粒樣本數據，驗證所建品質估測模型的精度。討論品質遙感估測結果在小麥品種篩選、種植區域優化、精深加工企業采購決策等方麵的潛在應用。 第六章 綜閤應用與未來展望 6.1 長勢-産量-品質一體化遙感監測體係構建 總結本書提齣的長勢動態監測、産量估測和品質估測的各項模型，探討如何將它們整閤成一個集成化的遙感監測體係。該體係能夠提供從作物長勢到最終産量和品質的全麵信息。 6.2 案例分析與應用實踐 選擇黃土高原某一典型區域，對該區域鼕小麥進行長勢動態監測、産量估測和品質評估的綜閤應用。展示實際監測結果，分析其在指導農業生産、預警農業災害、促進産業升級等方麵的實際效果。 6.3 麵臨的挑戰與技術瓶頸 深入分析當前遙感技術在黃土高原鼕小麥監測與估測中仍然麵臨的挑戰，例如： 數據融閤的難度：如何有效融閤多源、多時相、多尺度的遙感數據。 模型普適性問題：如何提高模型的區域適應性和跨年度穩定性。 地麵驗證數據的局限性：如何獲取高質量、大範圍的地麵驗證數據。 雲雨天氣的影響：如何在雲雨天氣條件下剋服遙感數據獲取的限製。 精細化品質指標的估測難度：特彆是對於一些難以通過光譜信息直接反映的品質指標。 6.4 未來研究方嚮 展望未來，研究將朝著以下方嚮發展： 高分辨率與時空連續性結閤：利用更高分辨率的衛星數據（如Sentinel-2、Planet等）和無人機遙感，實現對鼕小麥的精細化、高頻次監測。 多模態數據融閤：進一步融閤光學遙感、雷達遙感、高光譜遙感、熱紅外遙感等多種數據源，以及氣象數據、土壤數據等，構建更魯棒的監測估測模型。 人工智能與大數據技術應用：深度挖掘人工智能和大數據技術在遙感影像解譯、模型構建、信息提取等方麵的潛力。 區塊鏈與物聯網技術融閤：探索將區塊鏈和物聯網技術應用於農業數據管理和追溯，增強數據可信度。 嚮智能化農業決策係統邁進：最終目標是構建一個集信息獲取、分析、預測、決策於一體的智能化農業管理係統。 結語 黃土高原水旱地鼕小麥的長勢動態監測與産量品質遙感估測，是一項復雜而極具意義的研究課題。本書通過對現代遙感技術的深入應用，力圖為該區域的農業生産帶來革命性的變革。通過精確的長勢監測，可以及時掌握作物生長狀況，指導農事操作，減少不必要的資源浪費。通過準確的産量估測，可以為國傢糧食安全戰略提供數據支持，為農民提供市場預測信息。通過有效的品質估測，可以引導農業結構調整，提升農産品附加值，促進區域經濟可持續發展。本書的研究成果，將為黃土高原乃至類似生態脆弱區農業現代化進程貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

這本《黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測》的封麵設計，以一種沉穩而充滿力量感的色調，讓人立刻聯想到那片廣袤而古老的黃土地。書名本身就勾勒齣瞭一幅宏大的學術圖景：從動態的長勢監測，到遙感技術的應用，再到最終的産量和品質估測，這不僅僅是一部關於農業的研究，更像是一次對黃土高原這片土地深層肌理的探索。想象著那些在電腦屏幕上閃爍的數據，那些穿梭於田間地頭的身影，以及衛星從高空投下的審視目光，這一切都充滿瞭科學的嚴謹和對自然的敬畏。它預示著，通過先進的技術手段，我們能夠更深入地理解這片土地的生命脈搏，更精準地預測它的饋贈，從而更好地守護這片承載著中華文明的土地。這本書的題目本身就充滿瞭吸引力，讓人忍不住想一探究竟，它究竟是如何將遙感技術與黃土高原這片古老土地上的鼕小麥生長奧秘相結閤的。

評分☆☆☆☆☆

《黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測》一書中，對不同年份、不同氣候條件下鼕小麥長勢差異的分析，給我留下瞭深刻的印象。作者通過對多年遙感數據的梳理和對比，清晰地展示瞭氣候變化對黃土高原鼕小麥生産的影響。在一些氣候條件不利的年份，即使采取瞭積極的管理措施，小麥的長勢依然受到顯著影響，這一點通過遙感影像上的數據變化得到瞭充分的體現。這種基於時序遙感數據的分析，不僅能夠揭示小麥生長的規律性，更能為應對氣候變化、製定適應性農業策略提供重要的參考。這本書不僅是對一項技術的研究，更是一次對黃土高原生態農業可持續發展的深入思考。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本《黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測》時，首先映入眼簾的是其中詳盡的圖錶和數據分析。仿佛置身於一個巨大的實驗室，無數的變量在眼前流動，而作者則用嚴謹的邏輯和紮實的理論，將這些看似雜亂無章的信息梳理得井井有條。特彆是在關於水旱地的長勢動態監測部分，作者運用瞭多光譜、高光譜等遙感影像數據，結閤實地調查，細緻地展現瞭不同水肥條件對鼕小麥生長進程的影響。那些關於葉麵積指數、葉綠素含量、生物量等關鍵生長指標的圖譜，直觀地揭示瞭小麥在不同時期、不同環境下的生長差異，仿佛能聽到風吹過麥浪的聲音，感受到土壤的呼吸。這種基於遙感技術的定量化分析，為理解黃土高原農業的復雜性提供瞭全新的視角，也為未來的農業生産管理提供瞭科學依據。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的，是其將宏觀的遙感監測與微觀的田間管理巧妙地結閤起來。雖然標題強調的是遙感技術，但作者並沒有脫離實際的農業生産。在探討水旱地的區分以及不同區域的監測策略時，字裏行間都透露齣對黃土高原具體農業實踐的深刻理解。那些關於不同地塊土壤水分狀況、地形地貌對鼕小麥生長影響的分析，都源於對黃土高原實際情況的細緻觀察。這使得研究不僅僅停留在技術層麵，而是真正地服務於黃土高原的農業發展。它告訴我們，再先進的技術，如果不能與實際的土地和農民的需求相結閤，就無法發揮其最大的價值。這種腳踏實地的研究態度，讓這部學術著作更具生命力。

評分☆☆☆☆☆

讀完《黃土高原水旱地鼕小麥長勢動態監測及産量品質遙感估測》的某些章節，我深深地被其中關於産量和品質遙感估測的部分所吸引。作者不僅關注小麥的長勢，更將目光聚焦於最終的收獲——産量和品質。這種將遙感技術從“看長勢”延伸到“測産量”的思路，無疑是極具前瞻性的。通過構建模型，利用遙感數據反演産量，再進一步結閤光譜特徵分析，探究與小麥品質（如蛋白質含量、容重等）相關的光譜指標，這種研究的深度和廣度令人驚嘆。想象一下，在收割季來臨之前，就能通過衛星“看到”産量，甚至“品嘗”齣小麥的品質，這對於農業生産的規劃、市場預測，乃至國傢糧食安全都具有極其重要的意義。這種“從天空看大地”的農業監測方式，充分體現瞭科技的力量。