小麦篇-中国农作物空间分布高分遥感制图 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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唐华俊等 著

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• 遥感
• 农业遥感
• 农作物制图
• 小麦
• 空间分布
• 中国农业
• 高分遥感
• 作物长势
• 精准农业
• 遥感应用

店铺： 玖创图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030453808

商品编码：29775830136

包装：平脊精装

出版时间：2016-12-01

基本信息

书名：小麦篇-中国农作物空间分布高分遥感制图

定价：98元

作者：唐华俊等

出版社：科学出版社

出版日期：2016-12-01

ISBN：9787030453808

字数：

页码：

版次：1

装帧：平脊精装

开本：

商品重量：0.4kg

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导语_点评_推荐词

内容提要

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近年来，我国农业遥感发展快速，但农作物分布遥感制图的关键技术相对滞后，虽然已开展区域作物遥感制图，但目前产品以中低分辨率为主，全国尺度作物精细制图关键技术亟待突破，高精度的全国作物分布图空白亟需填补。为了获得我国主要农作物高精度的空间分布信息，中国农业科学院农业资源与农业区划研究所从1998年开始利用各类遥感影像，采用全覆盖方式开展了中国主要农作物空间分布遥感调查工作。目前已完成了我国小麦空间分布遥感调查，建立了我国基于中高空间分辨率的小麦空间分布数据库。其中冬小麦分布区涉及北京、天津、河北、河南、山东、山西、陕西、甘肃、湖北、安徽、江苏、四川、重庆和新疆等省（市、自治区），春小麦分布区涉及黑龙江、内蒙古、甘肃、宁夏和新疆等省（自治区）。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《麦浪深处：中国北方麦田时空演变与产量预测研究》 一、背景与意义：丰饶背后的挑战 中国，作为世界人口最多的国家，其粮食安全始终是举国关注的重中之重。而小麦，作为中国北方地区最重要的粮食作物，其产量和分布直接关系到亿万人民的温饱。千百年来，麦田如同金色的海洋，滋养着中华民族的生生不息。然而，随着气候变化加剧、耕地资源日益紧张、病虫害侵袭的威胁以及市场需求的不断波动，中国北方麦田的稳定生产与精准监测面临着前所未有的挑战。 传统的农作物统计方式，依赖于田间普查和基层上报，存在时效性差、精度不足、人力成本高、覆盖范围受限等弊端，难以满足现代化农业管理和宏观决策的需求。尤其是在面对区域性极端天气事件、突发病虫害爆发或重大政策调整时，及时、准确地掌握麦田的空间分布、生长状况和潜在产量，对于及时启动应急预案、优化资源配置、稳定农产品市场至关重要。 因此，如何利用先进的科技手段，实现对中国北方麦田的时空动态演变进行全面、精细的监测，并在此基础上对产量进行科学预测，已成为当前农业科研和实践领域亟待解决的关键问题。这不仅是提升农业生产效率、保障国家粮食安全的必然要求，也是推动中国从农业大国迈向农业强国的重要科技支撑。 二、研究内容：洞悉麦田的生命律动 本书将目光聚焦于中国北方广袤的麦田，以期通过多源、多时相遥感数据的集成应用，揭示麦田在时间和空间上的演变规律，并在此基础上构建精准的产量预测模型。具体研究内容涵盖以下几个核心方面： 1. 麦田时空分布的精细绘制与动态监测： 高分辨率遥感影像解译与提取： 充分利用Landsat、Sentinel、GF系列等不同分辨率、不同波段的遥感卫星数据，结合高分辨率商业卫星影像（如WorldView、GeoEye等），通过先进的遥感图像处理和计算机视觉技术，实现对麦田区域的精确识别和边界勾勒。重点解决在复杂地貌、多种作物混种、小地块破碎化等条件下，如何提高麦田提取的准确性和完整性。 时序遥感数据分析与变化检测： 针对同一区域在不同生育期（播种、苗期、返青、拔节、孕穗、抽穗、灌浆、成熟）积累的时序遥感影像，利用时间序列分析方法，捕捉麦田在生长周期内的光谱特征变化。通过变化检测算法，识别新增麦田、减退麦田、作物类型转换等动态信息，绘制出麦田的年度和季度空间分布图。 多源数据融合与精度提升： 探索将不同类型遥感数据（光学、SAR等）进行有效融合，优势互补，克服单一数据源的局限性（如光学影像受云雨天气影响，SAR影像分辨率相对较低等），提升麦田提取的鲁棒性和精度。同时，结合地理信息系统（GIS）技术，整合土地利用数据、土壤类型数据、气象数据等，为麦田空间分布的精细化制图提供辅助支撑。 宏观与微观尺度研究： 既要宏观把握中国北方不同省份、不同区域麦田的总面积和空间格局，也要关注区域内部地块尺度上的分布特征，例如分析不同灌溉条件、不同耕作方式下麦田的空间聚集性与分散性。 2. 麦田长势与农田环境的遥感反演： 植被指数（VI）的应用与优化： 深入研究常用植被指数（如NDVI, EVI, SAVI等）与小麦冠层覆盖度、叶面积指数（LAI）、叶绿素含量等关键长势参数的关系，建立基于遥感反演的麦田长势监测模型。根据小麦不同生育阶段的光谱特性，优化植被指数的选择和计算方法，提高反演精度。 生物物理参数的反演： 探索利用多光谱、高光谱遥感数据，结合辐射传输模型（RTM）或经验/半经验模型，反演出小麦的生物物理参数，如生物量、干重、含水量等，为产量预测提供更直接的依据。 农田环境信息提取： 监测与小麦生长密切相关的环境因素，例如土壤水分（利用SAR或微波遥感）、地表温度、光照强度等，分析这些环境因素对麦田长势的影响，为产量预测模型提供重要的输入变量。 病虫害早期监测与评估： 利用遥感影像中的光谱异常信号，结合地面调查数据，初步识别可能存在的病虫害迹象，为农业部门提供预警信息，降低病虫害对小麦产量的影响。 3. 麦田产量预测模型的研究与构建： 模型方法论的探讨： 系统梳理和评估现有的小麦产量预测模型，包括基于统计学的方法（如回归分析、时间序列模型）、基于过程模拟的方法（如作物生长模型）以及基于机器学习/深度学习的方法（如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等）。 遥感辅助的产量预测模型： 重点研究如何将遥感监测得到的麦田面积、长势参数、生物物理参数以及环境因素等作为关键输入变量，构建面向遥感数据的产量预测模型。例如，建立基于植被指数与产量的回归模型，或者利用机器学习模型学习遥感信息与产量之间的复杂非线性关系。 多时相数据融合与累积效应分析： 探索利用不同生育期获取的遥感数据，建立能够反映小麦全生育期生长累积效应的产量预测模型，避免仅依赖单一时间点的遥感信息。 地面数据与遥感数据的结合： 充分利用中国农业部门提供的国家和地方层面的小麦产量统计数据、田间调查数据以及气象观测数据，进行模型验证和校准，提高预测结果的可靠性。 预测不确定性评估： 对产量预测模型进行不确定性分析，量化预测结果的误差范围，为决策者提供更具参考价值的信息。 三、技术方法：科技赋能精准农业 本书将聚焦于一系列先进的遥感、地理信息系统和数据分析技术，以实现对麦田时空演变和产量预测的精准把控。 遥感影像预处理： 包括辐射定标、大气校正、几何校正、云掩膜等，确保遥感数据的质量和可比性。 图像分类与目标提取： 采用面向对象（OBIA）和基于深度学习的分类方法，提高麦田等农作物地类的提取精度，特别是在处理复杂地表覆盖时。 时间序列分析： 应用如Savitzky-Golay滤波、Phenology-based方法等，对时序遥感数据进行平滑处理，提取作物物候信息（如物候期、生长速率等）。 遥感模型与算法： 涵盖基于植被指数的估算模型、基于辐射传输模型的生物物理参数反演、SAR数据用于土壤湿度反演等。 机器学习与深度学习： 运用随机森林、支持向量机、极端学习机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，构建和优化产量预测模型，学习遥感特征与产量之间的复杂关系。 地理信息系统（GIS）： 用于数据的集成、空间分析、制图和可视化，支持对麦田分布、长势和产量预测结果的空间解读。 数据融合技术： 探索多源、多时相遥感数据的有效融合策略，提高监测信息的全面性和准确性。 四、应用价值：赋能农业发展与决策 本书的研究成果与技术方法，将为中国北方农业的可持续发展提供强有力的科技支撑，其应用价值体现在： 精准农业管理： 为农户提供精细化的麦田长势监测和产量预警，指导科学施肥、灌溉和病虫害防治，提高农业生产效率和资源利用率。 粮食安全监测与预警： 为国家和地方政府提供及时、准确的麦田面积、产量预测信息，为粮食收储、市场调控、价格稳定等宏观决策提供科学依据，有效保障国家粮食安全。 气候变化影响评估： 通过对麦田时空分布和产量的长期监测，分析气候变化（如干旱、洪涝、极端温度等）对小麦生产的影响，为制定适应性农业策略提供参考。 农业灾害监测与减损： 能够快速识别受灾麦田面积和潜在损失，为农业保险、灾后救助和损失评估提供数据支持。 土地利用规划与监测： 为优化农业用地布局、防止耕地非粮化提供科学参考，促进土地资源的合理利用。 农业科研与技术推广： 为相关科研人员提供最新的研究方法和技术工具，推动遥感技术在农业领域的深入应用和发展。 五、展望：面向未来的麦田智慧 随着遥感技术的不断发展和人工智能的深入应用，本书的研究将为构建面向未来的“智慧麦田”打下坚实的基础。未来的研究将更加关注： 更高时空分辨率的监测： 利用新一代高分辨率、高频次遥感卫星，实现对麦田更精细、更及时的监测。 集成多维度数据： 进一步融合无人机遥感、物联网传感器、气象雷达等数据，构建更全面的麦田信息感知体系。 更智能的产量预测： 结合大数据和深度学习，开发更具鲁棒性和预测能力的产量预测模型，实现区域性甚至地块级的精准预测。 气候变化适应性研究： 深入研究不同气候情景下麦田的适应性潜力，为培育抗逆性新品种和优化种植区域提供科学指导。 经济价值与政策联动： 将遥感监测和产量预测与市场信息、政策导向相结合，为农业经济发展提供更全面的服务。 《麦浪深处：中国北方麦田时空演变与产量预测研究》不仅是一部关于遥感技术的学术著作，更是一份对中国北方沃土深情的回响，是为保障国家粮食安全、推动农业现代化贡献智慧与力量的实践探索。通过深入洞悉麦田的生命律动，我们期望能够绘制出更加丰饶的麦浪图景，守护亿万人民的餐桌安全。

评分☆☆☆☆☆

《小麦篇-中国农作物空间分布高分遥感制图》这个书名本身就充满了科学的严谨和对土地的深情。我一直对农业生产背后的精细化管理和科学决策非常感兴趣，尤其是在当今科技飞速发展的时代，如何利用高科技手段来描绘农作物的“画像”，这简直是令人着迷的事情。想象一下，通过高分遥感影像，我们可以看到中国广袤的土地上，小麦是如何如同绿色的潮水般蔓延开来的，哪里的产量高，哪里的种植结构正在发生变化，甚至可以预测未来的丰收与否。这本书，我觉得它一定不仅仅是一本枯燥的学术专著，更像是一幅宏大的中国农业版图的立体画卷。它可能详细讲述了遥感技术的原理，从卫星的运行轨道到数据的采集和处理，再到最终形成可视化地图的整个过程，这本身就充满了技术挑战和创新。同时，书中对小麦的关注，又赋予了它一层人文关怀的色彩。小麦，作为中国最重要的粮食作物之一，它的分布图承载着亿万人民的温饱，也反映着中国农业发展的脉络和国家粮食安全的战略。我期待在这本书中，能看到作者是如何将冰冷的遥感数据转化为生动的农业信息，如何通过这些信息来解读中国农业的现状，并为未来的发展提供科学依据。这对于我们这些非专业读者来说，也是一次了解中国农业，认识我们脚下土地的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《小麦篇-中国农作物空间分布高分遥感制图》这个书名的时候，我感觉自己仿佛打开了一扇通往微观农业世界的窗户。我一直认为，农业不仅仅是耕种和收获，更是一种与土地、气候、科技紧密相连的复杂系统。而“高分遥感制图”这个词，更是让我联想到了无与伦比的精度和广度。我设想，这本书一定深入浅出地介绍了如何运用最前沿的遥感技术，来绘制一幅幅关于中国小麦种植的“热力图”。这其中可能包含了如何从浩瀚的卫星数据中提取出有效信息，比如，如何区分出小麦和其它农作物，如何精确地测量种植面积，甚至如何评估小麦的健康状况。我好奇，书中是否会详细讲解一些具体的遥感应用案例，比如，某一年特定地区的小麦遭遇了干旱，这本书是否能通过遥感影像直观地呈现出受灾范围和程度？又或者，在推广某种新型小麦品种时，通过遥感制图来监测其种植面积的变化，从而评估其推广效果。我期待在这本书中，不仅仅是看到静态的地图，更能理解地图背后所蕴含的动态信息，以及这些信息如何能够被用于指导农业生产，比如优化种植布局、合理配置水资源、提前预警病虫害等。这本书的价值，或许就在于它能够将遥感技术这种高大上的科学工具，真正地落地应用于我们最关切的民生领域，让农业生产更加科学、高效、可持续。

评分☆☆☆☆☆

《小麦篇-中国农作物空间分布高分遥感制图》这个书名，让我对这本书所蕴含的科学力量感到无比的敬畏。我脑海中立刻联想到的是，通过高科技的手段，我们能够以前所未有的精度和广度来“看见”中国大地上的麦浪。我坚信，这本书绝非仅仅是堆砌数据和图表，它更是一种对中国农业现状的深刻洞察和对未来发展方向的科学指引。我非常期待书中能够详细阐述，如何利用先进的高分遥感技术，精准地捕捉到小麦的生长信息。这其中可能涉及到对不同时期小麦的遥感影像进行对比分析，识别出不同品种、不同生长阶段的小麦，甚至能够监测到小麦的产量潜力。我设想，本书的制图工作一定是一个复杂而精密的系统工程，它需要整合海量的遥感数据，运用先进的图像处理和地理信息系统技术，最终生成一系列精细化、可视化的空间分布图。我尤其好奇，这些地图能够为我们揭示出哪些关键性的信息。比如，中国不同区域的小麦种植结构是怎样的？哪些地区的产量在稳步增长，哪些地区可能面临产量波动？甚至，是否能够通过这些数据来预测未来粮食的供需状况，为国家的粮食安全提供决策支持。这本书的出现，无疑是对中国农业科学研究的一次重要贡献，它将极大地推动我们对农业生产的认知，并为可持续农业的发展提供坚实的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《小麦篇-中国农作物空间分布高分遥感制图》这个书名时，我的脑海里立刻浮现出一幅幅精美的地图，上面点缀着代表小麦种植区域的绿色色块，它们在中国辽阔的土地上连绵起伏，勾勒出中国农业的脉络。我猜想这本书不仅仅是简单地展示地图，它更像是一本深度解读中国小麦产业的百科全书，只不过它的语言是遥感数据和空间信息。我特别好奇作者是如何将抽象的遥感数据转化为我们能够理解的地理信息。比如说，书中是否会介绍不同季节、不同气候条件下，小麦在遥感影像上呈现出怎样的“光谱指纹”，以及如何利用这些“指纹”来准确地识别和区分小麦？我设想，这本书的制图过程一定充满了科学的严谨和艺术的美感，从原始的卫星影像到最终的专题地图，每一步都凝聚着作者的智慧和汗水。我更关心的是，这些制图成果能够为我们揭示出哪些关于中国小麦生产的深层信息。例如，是否能看到不同省份、不同地市的小麦产量对比，哪些区域是传统的小麦优势产区，而哪些新兴的区域正在崛起？是否能通过这些地图来分析地形、土壤、水源等自然条件对小麦分布的影响？以及，在高分辨率的遥感影像下，是否能监测到病虫害的发生区域，从而为农业病虫害的防治提供科学依据？这本书的出现，无疑将为我们提供一个前所未有的视角来审视中国的小麦产业。

评分☆☆☆☆☆

我最近对地理信息科学和遥感技术在农业领域的应用产生了浓厚的兴趣，这本书的题目《小麦篇-中国农作物空间分布高分遥感制图》一下子就抓住了我的眼球。我个人理解，这本书的核心内容应该就是利用高分辨率的遥感卫星影像，对中国范围内的不同地区的小麦种植情况进行精确的空间分布描绘和制图。这背后涉及到的技术应该是相当复杂的，比如如何从复杂的遥感影像中区分出小麦，如何量化种植面积，如何识别小麦的生长状况，甚至可能还涉及到利用多源数据进行交叉验证，以确保制图的精度和可靠性。我猜测书中可能会详细介绍所使用的遥感平台和传感器，例如是哪颗卫星、哪种载荷，它们的光谱分辨率、空间分辨率和时间分辨率对制图结果有什么影响。另外，我也很想知道作者是如何进行数据预处理、影像解译、作物识别模型建立以及最终的制图过程的。不同区域的小麦种植模式、成熟时间存在差异，如何将这些差异体现在地图上，让读者一目了然，这其中的挑战可想而知。我非常好奇书中会展示哪些具体的小麦空间分布图，这些图又如何反映出中国不同区域的农业特点，比如南方的小麦种植与北方有什么不同，哪些地方是优势产区，哪些地方可能面临种植挑战等等。这本书的实用价值应该非常高，对于农业科研、政策制定、市场分析等方面都具有重要的参考意义。