Optical Monitoring of Fresh and Processed Agricultural Crops (Contemporary Food Engineering) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Zude, Manuela

出品人:

页数:537

译者:

出版时间:2008-10-29

价格:USD 169.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420054026

丛书系列:

图书标签:

农业光学
农产品质量检测
光学传感
食品工程
采后生理
农产品保鲜
无损检测
光谱分析
图像处理
食品安全

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具体描述

视觉哨兵：解码农作物生命体征的先进监测之道农作物，人类赖以生存的根基，其生长过程的每一个细微变化都牵动着全球的粮食安全与经济命脉。从种子破土而出的那一刻起，到收获累累的果实，作物始终处于动态的演变之中，受到光照、水分、养分、病虫害以及环境胁迫等多重因素的影响。传统的人工巡查与抽样检测，虽然在历史上扮演了重要角色，但其固有的局限性——效率低下、覆盖范围有限、难以捕捉瞬时变化，已越来越难以满足现代农业对精细化、智能化管理日益增长的需求。正是在这样的背景下，光学监测技术以前所未有的速度和深度，为我们打开了一扇透视农作物生命活动的新窗口。它不再仅仅依赖于人眼的主观判断，而是通过捕捉和分析作物在不同波段光谱下的反射、透射和荧光信号，以前所未有的精度和客观性，揭示出作物内在的生理生化状态、营养状况、水分胁迫程度、病害侵染早期迹象，乃至潜在的产量与品质信息。本书将深入探讨这一前沿技术在现代农业生产中的广泛应用，为作物监测和管理带来革命性的变革。第一部分：光学监测的基础原理与传感器技术要理解光学监测在农业领域的强大潜力，首先需要建立坚实的基础理论。本书将首先系统性地阐述可见光、近红外、热红外以及高光谱等不同电磁波谱段与植物生理活动的相互作用机理。我们将详细解析，为什么叶绿素在可见光区域会呈现绿色，又为何在近红外区域展现出极高的反射率；解释水分在近红外波段的吸收特性如何成为衡量作物水分含量的关键指标；以及植物在受到胁迫时释放出的荧光信号所蕴含的丰富信息。在此基础上，我们将深入剖析各种光学传感器的技术原理、优势与劣势。这包括：多光谱成像技术 (Multispectral Imaging): 重点介绍其工作原理，如何通过集成多个离散的、特定波段的滤光片或传感器来捕捉农作物在关键波段的光谱信息，并探讨其在作物长势监测、叶绿素含量估算、氮素营养诊断等方面的应用。高光谱成像技术 (Hyperspectral Imaging): 强调其超越多光谱的精细光谱分辨率，能够捕捉作物在数百个连续窄波段的光谱特征，从而实现更精细的物质成分识别和生理状态评估，例如早期病害检测、营养元素含量精确估算等。热成像技术 (Thermal Imaging): 讲解其如何通过测量作物表面的温度分布来反映其蒸腾作用和水分胁迫状况。我们将探讨叶片温度与环境温度、蒸腾速率之间的关系，以及热成像在识别缺水区域和评估灌溉需求中的作用。激光雷达 (LiDAR) 与三维成像技术: 虽然主要关注光学，但激光雷达提供的三维结构信息与光学数据相结合，能够更全面地理解作物的生长形态、冠层结构以及生物量估算。此外，本书还将讨论不同传感器平台的选择，从地面便携式传感器、无人机载高光谱相机，到航空航天器上的成像光谱仪，分析它们在空间分辨率、时间分辨率、成本效益和应用场景方面的差异，为读者选择最适合其监测需求的工具提供指导。第二部分：利用光学信号解析作物生理与健康状态光学监测最核心的价值在于其能够“看见”作物内部的生命信号。本书将聚焦于如何利用采集到的光学数据，转化为对作物生理健康状态的精准诊断。营养状况评估: 我们将详细介绍基于光谱特征的营养元素（如氮、磷、钾、镁、铁等）含量估算方法。分析不同营养元素对叶片光谱反射率的影响机理，并介绍常用的植被指数（Vegetation Indices, VIs）的构建原理和计算方法，如归一化植被指数 (NDVI)、叶绿素反射率指数 (CRI)、归一化差异水分指数 (NDWI) 等，以及它们在监测作物营养均衡方面的应用。水分胁迫监测: 深入探讨水分胁迫如何影响叶片结构、细胞膨压以及叶绿素荧光，进而改变其光谱响应。分析基于近红外反射率、热成像以及特定植被指数的变化，来早期预警和量化作物的水分亏缺程度，为精准灌溉提供决策依据。病虫害早期检测: 这是光学监测极具潜力的领域。我们将阐述病虫害侵染初期，即使在肉眼难以察觉的情况下，也会引起叶片生理生化成分（如叶绿素含量、细胞结构、次级代谢物等）的微妙变化，这些变化在光谱上留下了独特的“指纹”。本书将详细介绍利用高光谱成像技术，识别不同病害（如真菌性病害、细菌性病害）和虫害（如蚜虫、螨虫）的早期迹象，实现无损、非接触式的病虫害监测与预警。作物长势与生物量估算: 通过分析作物冠层的反射率和结构信息，可以有效地监测作物的生长速率、叶面积指数 (LAI) 和生物量。本书将介绍如何利用不同波段的光谱数据和植被指数，结合作物生长模型，来预测作物的生长潜力，从而指导施肥和产量预测。第三部分：光学监测在不同农作物和生长阶段的应用实例本书将不再局限于理论，而是通过大量的实际案例，展示光学监测技术在不同农作物和生长阶段的落地应用。粮谷类作物 (如小麦、玉米、水稻): 重点关注其营养管理、病虫害监测、干旱胁迫预警以及产量预测。例如，如何通过无人机高光谱监测，在苗期识别氮素缺乏区域，指导变量施肥；如何通过早期识别条锈病等重大病害，实现精准防治，减少农药使用。蔬菜类作物 (如番茄、辣椒、叶菜类): 强调其品质评估、水分管理以及对环境变化的快速响应。例如，如何利用光谱特征预测番茄的糖度和酸度，指导采摘；如何通过热成像监测，及时发现育苗期土壤过干或过湿的问题。果树类作物 (如苹果、葡萄、柑橘): 关注其树体健康监测、成熟度判断以及病害早期诊断。例如，如何通过高光谱成像，在果实转色初期就判断其成熟度，优化采摘时间；如何监测柑橘树的黄龙病等毁灭性病害的早期信号。经济作物 (如棉花、大豆、茶叶): 探讨其生长发育监测、产量估算以及品质控制。例如，如何利用多光谱卫星影像，大范围监测棉花的生长状况，评估长势差异。此外，本书还将涵盖如何将光学监测数据应用于作物生长周期的各个阶段，从播种育苗、田间管理，到成熟收获，以及收获后的品质评估，展现其全生命周期的价值。第四部分：数据处理、分析与集成应用光学监测技术产生海量的遥感数据，如何有效地处理、分析并从中提取有用的信息，是技术应用的关键。图像预处理技术: 介绍常用的图像校正方法，包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以消除传感器自身和环境因素对原始光谱信号的影响，确保数据的准确性。光谱特征提取与分析: 探讨各种光谱指数、主成分分析 (PCA)、偏最小二乘回归 (PLSR) 等多元统计分析方法，用于从复杂的高光谱数据中提取与目标参数（如叶绿素含量、水分含量、病害指数等）相关的关键光谱特征。机器学习与深度学习在遥感数据分析中的应用: 介绍如何利用支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF)、卷积神经网络 (CNN) 等人工智能算法，对光学影像进行分类、识别和预测，例如实现作物类型识别、病害自动诊断、产量预测模型等。时空数据融合与集成: 讨论如何将来自不同传感器平台（如无人机、卫星）和不同时间点的数据进行融合，构建连续、高分辨率的作物监测时空数据集，以全面追踪作物生长发育的动态过程。与GIS和物联网技术的结合: 强调将光学监测数据与其他地理信息系统 (GIS) 数据（如土壤类型、地形、气象数据）以及物联网传感器数据（如土壤湿度、CO2浓度、光照强度）进行集成，构建更全面、智能的农业监测和管理平台。第五部分：挑战、机遇与未来展望尽管光学监测技术在农业领域展现出巨大的潜力，但其推广和应用仍面临一些挑战。技术成本与可及性: 高光谱相机等先进传感器仍然价格不菲，限制了其在小农户中的普及。数据处理与解读能力: 大量数据的处理和专业解读需要专业知识和计算资源。模型泛化性: 针对不同作物、不同环境条件下的监测模型需要不断优化和验证。标准化与互操作性: 缺乏统一的数据格式和分析标准，制约了不同系统之间的信息共享。然而，随着技术的不断进步和成本的下降，光学监测的未来充满机遇。本书将探讨以下发展趋势：低成本、高分辨率传感器的发展: 推动光谱成像技术向更经济、更易用的方向发展。人工智能与大数据分析的深度融合: 进一步提升数据处理的自动化水平和预测模型的精度。云平台与移动应用的普及: 使数据获取、分析和应用更加便捷，触达更多用户。与其他先进技术的协同发展: 如与基因组学、精准农业装备的结合，构建更全面的智慧农业生态系统。本书旨在为农业科学家、作物工程师、农技推广人员、政策制定者以及对智慧农业感兴趣的各界人士，提供一个全面、深入、实用的光学监测技术指南。通过掌握这些先进的视觉监测工具和方法，我们能够更准确地理解农作物的生命语言，更有效地应对农业生产中的挑战，最终为构建可持续、高效、安全的未来农业做出贡献。