草坪高光谱分析技术及其应用

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isbn号码:9787541631771
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  • 高光谱
  • 草坪
  • 遥感
  • 农业
  • 植物生理
  • 光谱分析
  • 植被监测
  • 精准农业
  • 生态学
  • 图像处理
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具体描述

数字化时代的农业信息前沿:高光谱遥感技术在作物监测与产量预测中的深度应用 本书简介 本书深入探讨了高光谱遥感技术在现代农业信息获取与决策支持中的前沿应用,聚焦于如何利用先进的遥感数据,实现对作物生长状态的精细化监测、病虫害的早期识别以及产量的精准预测。全书紧密围绕数字化农业的时代背景,力求构建一个从数据采集、光谱特征提取到农业模型集成的完整技术框架。 第一部分:高光谱遥感基础与数据获取 本部分详细阐述了高光谱遥感技术的基本原理,区别于传统的多光谱成像,高光谱技术能够捕获数百个连续、窄波段的光谱信息,极大地提升了对地物化学和生理特性的识别能力。 光谱物理基础与信息内涵: 详细解析了电磁波谱与植被相互作用的机理,重点讨论了叶绿素、水分、氮素、色素等关键生物物理参数在可见光、近红外和短波红外波段的独特光谱响应特征。 传感器技术与平台选择: 介绍了航空平台(无人机、载人飞机)和卫星平台(如PRISMA, EnMAP, AVIRIS-NG)上搭载的高光谱传感器的成像原理、分辨率特性及其在不同尺度农业监测中的适用性。讨论了辐射定标和大气校正的必要性与常用方法,确保获取的光谱数据具有可靠的物理意义。 数据预处理与降维技术: 高光谱数据具有“高维、海量”的特点,本书系统介绍了处理这类数据的关键技术。包括噪声去除、光谱维度的压缩与特征选择。重点阐述了主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)以及基于信息熵和相关性的波段选择算法,旨在提取最具代表性的光谱特征,为后续的分析奠定基础。 第二部分:光谱特征提取与植被生理参数反演 本部分是本书的核心内容之一,侧重于如何将原始光谱数据转化为可用于农业管理的有效信息。 植被指数的拓展与优化: 在传统归一化植被指数(NDVI)的基础上,本书系统梳理并介绍了针对特定生理指标优化的高光谱植被指数,例如用于叶绿素含量的Red-Edge指数系列、用于水分含量的短波红外指数等。特别探讨了如何构建多波段组合指数以提升对复杂环境的鲁棒性。 半经验模型与机理模型: 详细介绍了基于统计学原理的半经验模型(如多元线性回归、偏最小二乘回归PLS)在估算叶面积指数(LAI)、叶片含水率(LWC)和氮素含量方面的应用案例和模型构建步骤。同时,引入了基于辐射传输理论的机理模型(如PROSAIL模型),探讨了如何利用这些模型进行双向反演,实现对复杂冠层结构参数的精确估计。 机器学习在光谱反演中的应用: 鉴于高维数据的复杂性,本书重点介绍了支持向量机(SVM)、随机森林(RF)以及深度学习网络(如一维卷积神经网络CNN)在非线性光谱响应建模中的优势。通过大量的实测数据案例,展示了深度学习模型在提高关键生理参数反演精度方面的潜力。 第三部分:高光谱技术在作物健康监测与灾害预警中的应用 本部分将理论与实际应用紧密结合,展示了高光谱技术在农业生产管理中的实际价值。 早期病虫害诊断: 强调了高光谱技术在症状出现前的“隐性”检测能力。通过分析病害初期引起的细胞结构变化和次生代谢产物积累对光谱曲线的影响,构建了针对特定病原体(如真菌、细菌)的光谱判别模型。内容涵盖了如何利用高光谱特征分离早期病斑与健康植被的微小差异。 水分胁迫与营养缺乏的精细化评估: 阐述了如何利用特定波段对水分和氮素的敏感性,实现对农田尺度的水肥一体化决策支持。讨论了如何结合光谱数据与气象数据,建立动态的水分平衡模型,指导精准灌溉。 杂草与作物区分及田间管理: 介绍了利用高光谱数据区分不同物种的能力,为精准施药和变量播种提供了数据基础。重点分析了不同作物与优势杂草间的细微光谱差异,并介绍了基于光谱分类的田间精准除草策略。 第四部分:基于高光谱的产量预测与时空分析 本书最后一部分聚焦于如何将高光谱监测数据融入到宏观的产量评估和农业气候变化研究中。 高光谱与气象数据融合的产量模型: 探讨了如何将作物生长季内获取的连续高光谱数据(如NDVI的时间序列)作为关键输入变量,与气象要素(温度、降水)相结合,构建更具解释力和预测力的作物产量模型。分析了关键物候期(如抽穗期、灌浆期)高光谱信息的贡献度。 时空融合与尺度扩展: 针对单一高光谱数据空间分辨率不足的问题,本书介绍了利用时间序列数据进行空间尺度扩展的方法,如将高光谱数据与高分辨率多光谱数据进行数据融合,以实现从田块级到区域级的产量预测和监测。 案例分析与未来展望: 通过实际农业示范区的案例研究,量化了应用高光谱技术后在提高产量、节约资源方面的经济效益。展望了未来高光谱技术与人工智能、物联网(IoT)深度融合的发展趋势,特别是在构建完全自动化的智能农场管理系统中的角色。 本书结构严谨,理论阐述深入浅出,配有大量的实际案例和数据图表,旨在为农业科研人员、遥感工程师、农业管理决策者提供一本系统、实用的专业参考书。

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关于土壤微生物群落多样性与生态系统碳循环的章节,是全书中最具前瞻性的部分,它清晰地勾勒出了当前微生物组学研究的前沿动态。作者大量引用了近年来在《自然》和《科学》上发表的重磅论文,对宏基因组测序技术如何揭示土壤中特定功能基因的丰度进行了深入浅出的解读。我尤其欣赏作者对“功能冗余性”概念的阐述,他指出,在面对环境压力变化时,不同的微生物群落结构可能维持相似的生态功能,而这正是评估生态系统稳定性的关键指标。书中还对比了不同保护性耕作措施对土壤呼吸速率的影响,并将其归因于特定菌群的代谢活动变化,这种多尺度、多层次的分析框架,极大地拓宽了我对土壤生态系统复杂性的认知。可以说,这本书不仅总结了既有成就,更重要的是,它勇敢地指出了未来十年该领域可能突破的方向,为正在进行相关研究的学者提供了宝贵的战略参考。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮,硬壳封面采用了一种低调的哑光处理,触感温润,正面烫印的书名和作者信息简洁有力,透露出一种专业而沉稳的气质。内页的纸张选择也颇为考究,厚实且不反光,使得阅读体验非常舒适,即便是长时间在灯光下研读,眼睛也不会感到疲劳。特别值得称赞的是,书中大量的图表和插图,无论是光谱曲线的细节展示还是实验设备的示意图,都印制得异常清晰锐利,色彩还原度极高,这对于理解复杂的技术原理至关重要。排版上,作者似乎对读者的阅读习惯有着深刻的理解,正文的行距和字号都把握得恰到好处,段落之间的留白也处理得十分得当,使得整体版式既显得紧凑又不失疏朗。就连章节的标题设计,也采用了略微倾斜的字体,增添了一丝设计感,打破了纯技术书籍可能带来的刻板印象。可以说,从触觉到视觉,这本书在物理层面上就已经为读者提供了一场高水准的阅读享受,这种对细节的极致追求,也反衬出内容本身的严谨性,让人忍不住想立刻翻开阅读。

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我最近读完这本关于植物生理学的专著后,对其中关于光合作用效率与叶绿素含量关系的探讨,留下了极其深刻的印象。作者并没有停留在教科书式的描述,而是引入了大量的田间实测数据,通过对比不同生长阶段和胁迫环境下植物对特定波段光能的吸收与反射差异,构建了一个精细的能量转化模型。尤其是在论述“光抑制”现象时,书中详尽地分析了不同光谱组合如何影响气孔导度和非光化学猝灭(NPQ)的动态平衡,这一点对于农业生产中的精准灌溉和遮阳策略制定具有极强的指导意义。其中一个案例分析,讲述了在干旱胁迫下,特定红边(Red Edge)反射率的变化如何精确预示了作物产量的下降阈值,这部分的论述逻辑严密,数据支撑充分,让人不得不佩服作者在跨学科研究上的深厚功底。这本书的价值,绝不仅仅在于罗列知识点,更在于它提供了一种观察和量化生命过程的全新视角,它将抽象的生理过程与可测量的物理信号紧密地链接起来,对于科研工作者而言,无疑是一部极具启发性的工具书。

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读完全书后,最让我感到震撼的是作者在论述“景观尺度下的植被健康指数构建”时所体现出的系统化思维。他没有将健康指标视为单一变量的函数,而是构建了一个包含形态指标(如叶面积指数)、生理指标(如水分利用效率的代理指标)和热力学指标(如地表温度)的多元综合评价体系。在处理这些异构数据时,书中详尽介绍了主成分分析(PCA)和因子分析(FA)是如何被巧妙地应用于降维和特征提取的,保证了最终指数的解释性和鲁棒性。更令人称道的是,作者在评估该指数的有效性时,采用了一种非常严谨的交叉验证方法,将不同地理区域的验证结果进行对比,清晰地展示了该指数在不同气候带间的普适性。这种对方法学严苛的自我审视和对结果有效性的反复确认,展现了作者极高的学术素养和对研究结果负责任的态度,让人对书中提供的所有结论都抱有极大的信心。

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这本书的叙事风格极为罕见,它成功地将一篇本应枯燥的遥感数据处理流程,描述得如同侦探小说般引人入胜。作者似乎有一种魔力,能够将繁复的辐射传输方程和大气校正算法,转化为一系列逻辑清晰、充满悬念的“解谜”步骤。例如,在介绍如何从原始数据中剥离出植被自身的信号时,作者没有直接给出公式,而是先描述了“噪音”是如何一步步侵蚀真实信息的,然后再优雅地展示“滤波”技术的登场,每一步都有明确的动机和明确的预期效果。这种“先提出问题,再展示解决方案”的写作手法,极大地增强了读者的代入感和求知欲。我发现自己不仅仅是在学习技术,更是在跟随作者的思维导轨,体验从原始数据到清晰图像的蜕变过程。这种教学方法无疑是成功的,它让原本高高在上的专业知识变得平易近人,即便是初次接触遥感领域的朋友,也能轻松跟上节奏,体会到数据处理的乐趣与挑战。

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