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農(nóng)業(yè)遙感技術

農(nóng)業(yè)遙感技術

定 價:¥120.00

作 者: 譚昌偉 編
出版社: 中國農(nóng)業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 農(nóng)業(yè)/林業(yè) 農(nóng)業(yè)工程

ISBN: 9787109224568 出版時間: 2017-02-01 包裝: 精裝
開本: 16開 頁數(shù): 282 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《農(nóng)業(yè)遙感技術》主要內(nèi)容包括農(nóng)業(yè)定量遙感概述、實驗設計與數(shù)據(jù)測定規(guī)范、遙感數(shù)據(jù)源及其處理方法、作物光譜特征及其參數(shù)定量反演、作物長勢遙感監(jiān)測、作物品質(zhì)遙感預測、作物遙感估產(chǎn)、作物光合參數(shù)遙感監(jiān)測以及作物災害遙感監(jiān)測等。

作者簡介

暫缺《農(nóng)業(yè)遙感技術》作者簡介

圖書目錄

前言
第一章 農(nóng)業(yè)定量遙感概述
第一節(jié) 遙感概述
一、遙感的概念及特點
二、遙感的類別
第二節(jié) 農(nóng)業(yè)定量遙感發(fā)展歷程
第三節(jié) 農(nóng)業(yè)遙感定量監(jiān)測原理
一、遙感定量監(jiān)測地物基本原理
二、農(nóng)業(yè)定量遙感應用的農(nóng)學基礎
第四節(jié) 遙感技術在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)上的應用
一、遙感技術在作物生長動態(tài)監(jiān)測方面的應用
二、遙感技術在作物估產(chǎn)方面的應用
三、遙感技術在作物品質(zhì)預測上應用
四、農(nóng)田養(yǎng)分遙感與變量施肥決策
五、作物病蟲害監(jiān)測與預報
復習思考題
主要參考文獻
第二章 實驗設計與數(shù)據(jù)測量規(guī)范
第一節(jié) 地面遙感實驗
一、實驗目的及意義
二、遙感實驗方法
三、光譜數(shù)據(jù)獲取與分析
第二節(jié) 衛(wèi)星遙感地面實驗
一、遙感實驗設計原則
二、作物生長參數(shù)遙感監(jiān)測
三、地面主要設備
復習思考題
主要參考文獻
第三章 遙感數(shù)據(jù)源及其處理方法
第一節(jié) 遙感數(shù)據(jù)源
一、遙感數(shù)據(jù)分辨率
二、遙感數(shù)據(jù)源及其類別
第二節(jié) 地面遙感數(shù)據(jù)處理
一、數(shù)據(jù)整理
二、常用光譜數(shù)據(jù)處理方法
第三節(jié) 衛(wèi)星遙感影像處理
一、遙感軟件簡述
二、獲取影像途徑
三、ENVI影像處理
復習思考題
主要參考文獻
第四章 作物光譜特征及其參數(shù)定量反演
第一節(jié) 綠色植被典型光譜特征
一、光譜特征
二、綠色植被典型反射光譜特征
三、光譜特征變量
第二節(jié) 作物光譜特征變化規(guī)律
一、不同條件下作物冠層反射光譜特征變化規(guī)律
二、不同株型作物品種的光譜特征差異
三、作物單葉光譜特征
第三節(jié) 作物葉片營養(yǎng)狀況光譜診斷
一、作物葉片營養(yǎng)光譜診斷概述
二、作物葉片光譜特征與營養(yǎng)參數(shù)的相關分析
三、作物氮素營養(yǎng)高光譜遙感定量反演
四、基于原始及微分光譜的作物理化參數(shù)定量反演
五、基于紅邊參數(shù)的作物理化參數(shù)定量反演
第四節(jié) 作物生物物理參數(shù)遙感定量反演
一、基于紅端位置參數(shù)的作物營養(yǎng)參數(shù)遙感定量反演
二、基于光譜植被指數(shù)的作物LAI遙感定量反演
三、基于FD-Max的作物LAI遙感定量反演
第五節(jié) 光譜特征與作物BeerLambert定律結(jié)合應用
一、不同株型NDVI、LAI和K隨生育天數(shù)的變化
二、不同株型LAI和K與NDVI間的相關分析
三、模型檢驗
復習思考題
主要參考文獻
第五章 作物長勢遙感監(jiān)測
第一節(jié) 作物長勢遙感監(jiān)測概況
一、作物長勢概述
二、作物長勢遙感監(jiān)測概述
第二節(jié) 作物長勢遙感監(jiān)i貝0的方法
一、遙感監(jiān)測指標方法
二、遙感數(shù)據(jù)與作物生長模型結(jié)合方法
三、作物長勢遙感監(jiān)測流程
第三節(jié) 作物全生育期長勢遙感動態(tài)監(jiān)測
一、小麥返青期長勢遙感動態(tài)監(jiān)測
二、小麥拔節(jié)期長勢遙感動態(tài)監(jiān)測
三、小麥孕穗期長勢遙感動態(tài)監(jiān)測
四、小麥開花期長勢遙感動態(tài)監(jiān)測
五、小麥花后15d長勢遙感動態(tài)監(jiān)測
第四節(jié) 遙感變量組合監(jiān)測作物長勢參數(shù)
一、遙感變量歸一化組合對作物主要長勢參數(shù)的遙感監(jiān)測
二、遙感變量差值組合對小麥主要長勢參數(shù)變幅的遙感監(jiān)測
三、遙感變量比值組合對作物主要長勢參數(shù)的遙感監(jiān)測
第五節(jié) 基于優(yōu)化算法作物長勢遙感監(jiān)測
一、基于多核支持向量算法作物IAI遙感監(jiān)測
二、基于隨機森林回歸算法作物SPAD遙感監(jiān)測
三、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡作物生物量遙感監(jiān)測
第六節(jié) 衛(wèi)星遙感與作物調(diào)優(yōu)栽培技術集成應用
一、衛(wèi)星遙感與小麥調(diào)優(yōu)栽培技術集成
二、衛(wèi)星遙感與水稻調(diào)優(yōu)栽培技術集成
復習思考題
主要參考文獻
第六章 作物品質(zhì)遙感預測
第一節(jié) 作物品質(zhì)遙感預測概況
一、作物品質(zhì)遙感預測指標
二、作物品質(zhì)遙感預測進展
三、作物品質(zhì)遙感預測存在問題
第二節(jié) 作物品質(zhì)遙感預測原理與方法
一、作物品質(zhì)遙感預測原理
二、作物品質(zhì)遙感預測方法
第三節(jié) 遙感變量與作物主要品質(zhì)指標的定量關系
一、基于不同因子小麥籽粒蛋白質(zhì)含量遙感預測模型
二、基于不同因子小麥籽粒淀粉含量遙感預測模型
三、基于不同因子小麥籽粒濕面筋含量遙感預測模型
四、基于HJ-CCD影像小麥沉降值遙感預測模型
五、基于TM和PLS的冬小麥籽粒蛋白質(zhì)率預測
六、基于高光譜多參數(shù)的小麥GPC遙感預測模型
七、基于綜合光譜指數(shù)小麥GPC遙感預測模型
第四節(jié) 作物品質(zhì)遙感預測技術應用
復習思考題
主要參考文獻
第七章 作物產(chǎn)量遙感估測
第一節(jié) 作物產(chǎn)量遙感估測概述
一、主要作物產(chǎn)量構(gòu)成
二、作物遙感估產(chǎn)國內(nèi)外進展
三、作物遙感估產(chǎn)存在問題
第二節(jié) 作物遙感估產(chǎn)過程與方法
一、作物遙感估產(chǎn)流程
二、作物種植面積遙感統(tǒng)計
三、常用的遙感植被指數(shù)
四、遙感估產(chǎn)方法
第三節(jié) 作物產(chǎn)量遙感預測模型及應用
一、基于不同生育期TM影像小麥產(chǎn)量遙感預測
二、基于開花期HJ-CCD影像小麥產(chǎn)量遙感預測
三、基于花后15dHJ-CCD影像小麥產(chǎn)量遙感預測
四、小麥遙感估產(chǎn)不同變量模型比較
五、基于PLS算法和HJ-1A/1B影像的小麥遙感估產(chǎn)
復習思考題
主要參考文獻
第八章 作物光合參數(shù)遙感估算
第一節(jié) 作物光合遙感概述
一、作物光合遙感監(jiān)測的重要性
二、植被光合遙感監(jiān)測進展
第二節(jié) 作物冠層fAPAR遙感植被指數(shù)估算
第三節(jié) 葉綠素熒光參數(shù)Fv/Fm遙感植被指數(shù)監(jiān)測
復習思考題
主要參考文獻
第九章 作物災害遙感監(jiān)測
第一節(jié) 作物病害遙感監(jiān)測
一、作物病害遙感監(jiān)測優(yōu)勢
二、病情指數(shù)調(diào)查與嚴重度分級
三、常用遙感植被指數(shù)
四、作物病害遙感監(jiān)測進展
五、作物病害遙感監(jiān)測應用實例
第二節(jié) 作物蟲害遙感監(jiān)測
一、作物蟲害遙感監(jiān)測優(yōu)勢
二、蟲害危害程度調(diào)查與分級
三、作物蟲害遙感監(jiān)測進展
四、作物蟲害遙感監(jiān)測應用實例
第三節(jié) 作物倒伏遙感監(jiān)測
一、作物倒伏遙感監(jiān)測優(yōu)勢
二、作物倒伏遙感監(jiān)測進展
三、作物倒伏遙感監(jiān)測應用實例
第四節(jié) 作物凍害遙感監(jiān)測
一、作物凍害遙感監(jiān)測優(yōu)勢
二、作物凍害遙感監(jiān)測進展
三、作物病害遙感監(jiān)測應用實例
第五節(jié) 作物干旱遙感監(jiān)測
一、作物干旱遙感監(jiān)測優(yōu)勢
二、作物干旱遙感監(jiān)測進展
三、作物干旱遙感監(jiān)測應用實例
復習思考題
主要參考文獻

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