基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王迪，沈永林，周清波，陈仲新，东朝霞 著

图书标签:

• 合成孔径雷达
• SAR
• 旱地作物
• 作物识别
• 长势监测
• 遥感
• 农业遥感
• 作物估产
• 时序分析
• 数据处理

店铺： 诗书雅韵图书专营店

出版社： 中国农业科学技术出版社

ISBN：9787511628190

商品编码：29678649934

包装：平装-胶订

出版时间：2016-11-01

基本信息

书名：基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究

定价：20.00元

作者：王迪,沈永林,周清波,陈仲新,东朝霞

出版社：中国农业科学技术出版社

出版日期：2016-11-01

ISBN：9787511628190

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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由王迪、沈永林、周清波、陈仲新、东朝霞*的 《基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测 研究》系由作者承担的国家科技重大专项项目“高分 农业遥感监测与评价示范系统”的研究成果编*而成 。在我国北方旱地秋收作物生长关键期，云雨天气频 繁，很难获得足量、有效的光学遥感数据，无法有效 地解决农作物类型、面积及其空间分布等***农业 遥感监测业务问题。鉴于合成孔径雷达(Synthetic Apenurc Radar，SAR)具有全天时、全天候监测等优 点．此项研究重点探讨了基于全*化SAR数据的旱地 作物遥感识别与长势监测方法。全书共6章，内容包 括：(1)用SAR数据监测研究农作物识别与长势现状与 存在问题：(2)SAR数据收集与预处理方法；(3)基于 雷达后向散射特征识别旱地作物；(4)识别旱地作物 辅助变量信息的提取及其重要性评价；(5)以全*化 SAR数据监测研究旱地作物长势；(6)研究结论与展望 。

目录

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作者介绍

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王迪，男，1977年出生，副研究员，工学博士．硕士生导师，现在中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队工作。长期从事农业遥感基础与应用研究，重点开展农作物面积空间抽样理论与技术、基于雷达遥感的农作物识别与长势监测研究。先后主持和参与***、省部级及其他各类研究项目30余项，以**作者在外重要学术期刊发表论文30余篇。作为主要参加人获得国家科技进步二等奖和水利部大禹水利科学技术奖二等奖各1项。在我国农作物种植面积空间抽样调查方法研究方面获得了丰硕的成果。

文摘

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序言

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旱地作物识别与长势监测：基于遥感技术的综合研究 本书聚焦于利用先进的遥感技术，特别是合成孔径雷达（SAR）数据，对干旱地区作物进行精细化识别和动态长势监测。干旱地区作物生产是全球粮食安全的重要组成部分，但其生产过程受水分胁迫影响显著，使得作物识别和长势评估面临巨大挑战。传统方法依赖于实地调查，耗时耗力且覆盖范围有限。因此，发展高效、精准、大范围的遥感监测技术，对于提高干旱地区农业生产管理水平、实现可持续发展具有深远意义。 研究背景与意义 气候变化导致极端干旱事件频发，全球干旱半干旱地区的耕地面积日益增长，其农业生产对水资源的高度依赖性也日益凸显。在这些地区，作物种类繁多，生长周期各异，加之地形复杂、植被覆盖不均等因素，使得基于光学遥感的作物识别和长势监测常受云雨天气和地物光谱混合效应的限制。 合成孔径雷达（SAR）作为一种主动微波遥感技术，具有全天候、全天时工作的优势，能够穿透云层和部分植被，获取地表信息。其散射机制对地物的形貌、介电常数等敏感，能够有效区分不同地物类型，为旱地作物识别提供了新的视角。此外，SAR数据的时间序列分析能够捕捉作物在生长季内的动态变化，为评估作物长势、预测产量提供有力支撑。 研究内容与方法 本书的研究核心在于探索SAR数据在旱地作物识别与长势监测中的潜力，并提出创新的分析方法。研究内容主要涵盖以下几个方面： 1. SAR数据预处理与特征提取： 数据源选择： 重点关注多极化、多时相、多分辨率的SAR卫星数据，如Sentinel-1、GF-3、TerraSAR-X等，并根据研究区域和作物类型选择最优数据。 辐射定标与几何校正： 对原始SAR数据进行精确的辐射定标和几何校正，消除系统误差和地形效应，确保后续分析的准确性。 斑点噪声压制： SAR影像固有存在斑点噪声，影响地物细节的显示。本书将深入研究和比较不同的斑点噪声压制算法（如Lee、Frost、Gamma-Map等），选择最适合旱地作物遥感监测需求的算法，并进行参数优化。 极化特征分析： SAR数据的极化信息能够反映地物的散射机制。本书将提取和分析不同极化通道（VV, VH, HH, HV）的后向散射系数（$sigma^0$），以及其比值、差值、熵、角等极化参数。分析不同极化参数对旱地主要作物（如小麦、玉米、棉花、大豆、高粱等）的区分能力，探究不同作物在不同生长阶段的极化响应特征。 干涉SAR（InSAR）技术应用： 引入干涉SAR技术，利用SAR影像对之间的相位信息，提取地表形变信息。虽然本书主要关注作物识别与长势，但在特定场景下，地表形变（如灌溉引起的土壤沉降）也可能间接反映作物生长状况或农业水管理。同时，通过差分干涉SAR（DInSAR）去除地形影响，进一步提高地物分类精度。 多时相SAR数据分析： SAR数据的时间序列是揭示作物生长动态的关键。本书将深入研究多时相SAR数据在识别作物物候期、区分不同作物播种与收获时间、以及监测生长过程中的变化方面的应用。例如，分析不同作物在播种、返青、抽穗、成熟等关键物候期的SAR后向散射系数变化规律，以及利用其变化曲线进行作物类别划分。 2. 旱地作物识别算法研究： 基于统计学的分类方法： 采用经典的监督和非监督分类算法，如最大似然法、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K-means等。研究如何利用SAR极化特征和时序特征作为分类器的输入，优化分类参数，提高分类精度。 机器学习与深度学习方法： 探索更为先进的机器学习和深度学习模型在旱地作物识别中的应用。例如，利用卷积神经网络（CNN）直接从SAR影像中提取空间特征，结合循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）处理时间序列信息，构建端到端的深度学习模型，以实现更精细化的作物类型识别。 时序特征提取与分类： 针对SAR时间序列数据，研究如何有效提取能够区分不同作物的时序特征，例如：作物生长期长度、最大后向散射系数、后向散射系数的变化率、物候期关键节点等。将这些时序特征融入分类模型，提高对同一地块内不同作物（例如，混种作物）的区分能力。 多源数据融合： 考虑融合SAR数据与其他遥感数据（如光学影像、高光谱影像、土壤湿度数据、气象数据等）以进一步提升作物识别精度。研究不同数据源的互补性，以及多种融合策略（例如，特征级融合、决策级融合）的优劣。 3. 旱地作物长势监测模型开发： SAR后向散射系数与作物长势的关系： 深入研究SAR后向散射系数与作物生物量、叶面积指数（LAI）、叶片水分含量等长势指标之间的相关性。分析不同作物、不同生长阶段、不同水分条件下，SAR信号与作物长势的响应机制。 长势监测指数构建： 基于SAR数据，研究开发能够反映作物长势的遥感指数。例如，结合不同极化通道信息，构建能够区分健康生长与胁迫生长的SAR作物长势指数。 时间序列分析与异常检测： 利用SAR时间序列数据，监测作物生长轨迹。通过分析作物生长曲线的平滑度、增长速率、峰值出现时间等，评估作物长势。同时，利用时间序列异常检测方法，识别出长势异常的区域，为早期预警提供支持。 结合气象与土壤数据： 将SAR监测结果与干旱地区的气象数据（如降雨量、温度、蒸散量）和土壤水分数据相结合，构建能够综合评估作物生长状况的模型。例如，利用SAR数据捕捉作物对干旱胁迫的响应，再结合降雨信息判断胁迫程度和恢复情况。 作物产量估算： 基于建立的作物长势监测模型，进一步探索利用SAR数据进行作物产量估算的可能性。研究SAR数据与传统产量模型（如过程模型）的耦合方式，以期在干旱地区实现更可靠的产量预测。 4. 研究区域与试验设计 本书将选取典型的干旱或半干旱农业区作为研究区域，例如中国西北的某些灌溉农业区，或者非洲、中亚地区的旱作农业区。在研究区域内，将选择具有代表性的农田作为试验区，覆盖主要种植的旱地作物类型。通过地面调查，获取详细的作物种类、播种时间、收获时间、长势数据、生物量数据、土壤水分数据等作为精度验证的依据。 预期贡献与研究展望 本书的研究成果将有助于： 提升旱地作物精细化管理水平： 为农业部门提供准确、及时的作物分布信息和长势评估，支持科学的农业灌溉、施肥和病虫害防治决策。 增强干旱地区粮食安全保障能力： 通过准确的产量预测，为粮食生产规划和市场调控提供科学依据，降低干旱对粮食供应的影响。 推动遥感技术在农业领域的应用： 拓展SAR数据在干旱地区作物监测的应用边界，为开发更高效、更具成本效益的农业遥感监测系统提供理论和技术支持。 促进干旱区农业可持续发展： 通过对水资源利用效率的评估和作物长势的优化监测，指导干旱区农业向更可持续的方向发展。 展望未来，随着SAR传感器技术的不断进步和数据获取能力的增强，以及机器学习和人工智能算法的不断发展，SAR数据在旱地作物识别与长势监测领域的应用前景将更加广阔。本书的深入研究将为实现这一目标奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的书名，我立刻联想到近年来遥感技术在农业监测领域飞速发展的情况。特别是合成孔径雷达（SAR）技术，由于其不受光照和天气条件限制的独特优势，在作物监测方面展现出越来越重要的作用。本书聚焦于“旱地作物识别与长势监测”，这正是我非常感兴趣的研究方向。旱地农业占据了全球很大一部分耕地面积，而水资源的可获得性是制约其产量和可持续发展的重要因素。因此，能够有效地识别旱地作物种类并实时监测其生长状况，对于优化农业管理、预测产量、减轻旱情影响具有至关重要的意义。我特别想知道书中是如何利用SAR数据中的极化信息、散射机制等来区分不同旱地作物的，这些作物在不同的生长阶段，其对雷达信号的响应会有哪些差异？同时，关于长势监测，书中是否能够深入探讨如何通过SAR数据来量化作物的生物量、叶面积指数、或者水分胁迫等关键生长指标，并结合实际的野外调查和实地验证来评估其准确性？

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我对接下来的阅读充满了期待，尤其是在“旱地作物识别与长势监测”这个具体的研究方向上。作为一名对遥感技术在农业领域应用抱有浓厚兴趣的读者，我一直关注着如何利用先进的技术手段来解决现实农业生产中的痛点。旱地农业，顾名思义，面临着水资源匮乏的严峻挑战，在这种环境下，精准的作物识别和及时的长势监测对于优化灌溉、提高产量、减轻灾害损失至关重要。合成孔径雷达（SAR）作为一种全天候、全天时的观测手段，其在穿透云层、监测地表信息方面的独特优势，使其在干旱地区的应用潜力巨大。我对书中如何巧妙地利用SAR数据的散射特性、后向散射系数、极化信息等来区分不同的旱地作物种类，甚至深入到监测其生长周期中的关键指标，例如叶面积指数、生物量等，感到非常好奇。这本书的理论深度和实践应用相结合的程度，以及其在解决旱地农业实际问题上可能提供的创新解决方案，是我最为看重的部分。我希望它不仅能为学术界的研究者提供有价值的参考，也能为基层农业技术推广人员提供切实可行的指导。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，这本书似乎触及了当前农业遥感研究领域一个非常热门且具有挑战性的议题，那就是如何利用SAR数据进行作物监测，尤其是在干旱地区。我对SAR数据本身的特性就非常感兴趣，它的微波探测机制赋予了它独特的穿透云层和对作物结构、含水量等敏感的特点，这与光学遥感在多云或昼夜观测上的局限性形成了鲜明对比。书中关于“旱地作物识别”的部分，我猜测会涉及到SAR影像的处理流程，例如数据预处理（去噪、地理编码等）、特征提取（如不同极化通道的后向散射系数、纹理特征等），以及基于这些特征的分类算法（如支持向量机、随机森林、深度学习等）。而“长势监测”部分，我则期待书中能够详细阐述如何利用SAR数据来量化作物的生长状态，例如通过监测植被的后向散射强度变化来推断生物量累积，或者利用SAR干涉技术来监测植被高度的变化。对于干旱地区而言，水体蒸发和土壤湿度是影响作物长势的关键因素，SAR数据能否有效地捕捉这些信息并与作物长势建立联系，是我非常想了解的。这本书如果能提供实际案例分析，就更具参考价值了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名立刻引起了我的注意，因为它触及了一个我一直认为非常重要且极具挑战性的领域：利用SAR数据进行旱地作物的精细化监测。在当前气候变化和水资源日益紧张的背景下，旱地农业的可持续发展显得尤为关键。SAR技术以其全天候、全天时的观测能力，在应对多云环境和实现高频次监测方面具有光学遥感无法比拟的优势。因此，这本书如果能深入探讨如何充分发挥SAR数据的潜力，在识别各种旱地作物类型，如不同的小麦、玉米、大豆品种，甚至是一些杂粮作物，以及如何准确地评估它们在生长过程中的长势变化，将是极具价值的。我尤其好奇书中是否会涉及SAR数据在估算作物生物量、叶片含水量、土壤湿度等影响作物生长的重要参数方面的具体方法和模型。而且，作为一个实际应用导向的读者，我期待书中能够包含一些典型的应用案例，展示SAR数据在实际旱地作物管理中的成功应用，比如在病虫害监测、灌溉决策支持或者产量预测方面的潜力，以及可能存在的技术瓶颈和未来的发展方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目一下子就抓住了我，作为一个长期关注智慧农业发展的人，我一直在寻找能够有效提升农业生产效率和资源利用率的技术手段。合成孔径雷达（SAR）作为一种能够不受天气条件影响的对地观测技术，其在监测作物生长方面的潜力一直吸引着我。尤其是“旱地作物识别与长势监测”这个具体方向，更是戳中了当前农业发展中一个核心的痛点。在中国，广大地区面临着水资源短缺的挑战，如何在这种条件下实现精准农业，减少不必要的浪费，提高作物产量，是国家大力倡导的方向。我非常期待书中能够详细介绍SAR数据在区分不同旱地作物（如玉米、小麦、大豆等）时所采用的独特方法和技术优势，以及如何利用SAR数据来评估作物的生长健康状况，例如通过监测植被的密度、高度、含水量等关键参数。如果书中能结合实际的监测案例，例如某个具体地区在旱季作物生长过程中SAR数据监测的应用效果，并提出相应的优化策略，那将极大地提升这本书的实用价值。