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虚拟作物三维建模与可视化，ISBN：9787121056765，作者：周淑秋
《现代农业遥感技术与应用》 图书简介 本书系统阐述了现代农业遥感技术的原理、方法及其在农业生产管理中的广泛应用。全书内容涵盖了遥感基础理论、传感器技术、数据处理与分析，以及在作物监测、估产、病虫害预警等领域的具体实践。旨在为农业科研人员、技术推广人员以及相关专业的学生提供一部全面、深入且具有实践指导意义的参考著作。 第一章 遥感基础理论与历史沿革 本章首先回顾了遥感技术的发展历程，从早期的航空摄影测量到如今多源卫星遥感时代的飞跃。详细介绍了电磁波谱的基本概念，特别是可见光、近红外、短波红外和热红外波段在区分植被、土壤和水体等不同地物方面的光谱特性。深入探讨了被动遥感与主动遥感（如激光雷达LIDAR）的工作机理、优缺点及适用场景。此外，本章还着重讲解了遥感图像的几何校正与辐射定标等基础预处理流程，确保后续分析的准确性。 第二章 农业遥感传感器与数据源 本章聚焦于农业领域常用的遥感传感器及其获取的数据产品。系统介绍了多光谱、高光谱遥感仪器的设计原理和技术指标，例如Landsat、Sentinel系列以及商业卫星如WorldView、Pleiades等。特别分析了它们的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率如何影响农业监测的精度和尺度。对于中低分辨率影像，如MODIS和VIIRS，则详细阐述了它们在区域尺度作物长势大范围监测中的优势。同时，本书也引入了无人机（UAV）遥感技术，讨论了其在田块尺度高精度监测中的应用潜力，包括搭载的RGB、多光谱和热红外相机的配置与应用规范。 第三章 植被指数与作物生理参数反演 植被指数是遥感数据应用于农业分析的核心工具之一。本章详细解析了包括归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、叶面积指数（LAI）、叶绿素含量指数等在内的数十种常用植被指数的计算方法、物理意义及其适用性限制。随后，本书深入探讨了如何利用这些指数与其他环境因子（如气温、降水）结合，建立统计模型或机器学习模型，反演作物的生物量、冠层温度、水分状况等关键生理参数。重点阐释了如何应对大气校正对指数准确性的影响。 第四章 作物分类与种植面积监测 准确掌握不同作物的空间分布和种植面积是制定农业政策和进行产量预估的基础。本章系统介绍了基于遥感影像的作物识别技术。内容包括基于像元、面向对象（OBIA）以及面向对象与机器学习结合的分类方法。详细对比了支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和深度学习（如卷积神经网络CNN）在复杂农业景观中实现高精度作物分类的效能。此外，还针对季节性变化（如作物生长期差异）设计了时间序列分析方法，以提高易混淆作物的区分率。 第五章 作物长势监测与产量预测 本章是本书实践应用的核心部分。首先阐述了如何利用遥感数据监测作物在不同生长阶段的生长状态，包括出苗率、冠层覆盖度变化等。随后，重点讲解了作物产量预测的遥感模型构建。从基于生物物理模型（如WOFOST、DSSAT与遥感数据融合）到纯统计回归模型，本书提供了多种模型的理论框架、参数设置及模型验证方法。特别强调了在特定气候区和特定作物（如水稻、玉米、小麦）上的模型优化策略。 第六章 农业灾害监测与精准管理 遥感技术在农业灾害的快速响应和精准管理中发挥着不可替代的作用。本章涵盖了水稻渍涝、干旱胁迫、病虫害早期识别等方面的遥感监测技术。针对病虫害，重点介绍了基于高光谱数据的病害敏感特征波段识别和早期预警模型。在精准农业方面，本书讲解了如何利用遥感数据生成变量施肥图、变量灌溉图，实现农田管理要素的空间差异化投入，从而提高资源利用效率。 第七章 农业遥感数据融合与不确定性分析 为了克服单一传感器分辨率的限制，数据融合成为提升监测精度的重要手段。本章介绍了空间-时间融合技术（如STARFM、ESTARFM），用以生成高时间分辨率的高清影像。同时，探讨了遥感数据与其他地面观测数据（如气象站数据、土壤数据）进行多源数据融合的方法，以构建更具鲁棒性的农业模型。最后，对遥感反演结果中存在的不确定性来源（如传感器噪声、模型误差、大气效应）进行了深入剖析，并提供了量化评估不确定性的方法。 第八章 展望：未来农业遥感的发展趋势 本章对未来农业遥感技术的发展方向进行了展望。内容涉及低成本立方星（CubeSats）星座的应用潜力、人工智能（AI）在海量农业遥感数据挖掘中的前沿应用、以及遥感与物联网（IoT）技术在构建实时、闭环农业管理系统中的集成趋势。 本书结构严谨，图文并茂，结合大量国内外典型案例分析，确保读者不仅能掌握遥感理论，更能熟练运用这些技术解决实际农业生产中的复杂问题。
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