基于3S技术的云南省松材线虫病风险评估 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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石雷 著

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• 3S技术
• 松材线虫病
• 风险评估
• 云南省
• 遥感
• GIS
• 林业
• 病虫害
• 生态学
• 空间分析

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 中国林业出版社

ISBN：9787503859151

商品编码：29692124415

包装：精装

出版时间：2010-08-01

基本信息

书名:基于3S技术的云南省松材线虫病风险评估

：79.00元

售价：53.7元,便宜25.3元,折扣67

作者:石雷

出版社：中国林业出版社

出版日期：2010-08-01

ISBN：9787503859151

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：大16开

商品重量：1.103kg

编辑推荐

内容提要

　　《基于3S技术的云南省松材线虫病风险评估》：松材线虫（Bursaphelenchusxylophilus）是中国重要对外植物检疫线虫，可导致松属植物的一种毁灭性病害——松材线虫病（Pine wood nematodedisease），在国内外均被列为重要的植物检疫对象，其具有发病速度快，传播速度快，发病症状表现类型多，早期诊断难的特点，因此被称为“松树癌症”。松材线虫病的新发疫点区域分布相对集中，后期呈现大跨度、长距离、跳越式的扩散，外围新疫点相继增多的流行特点。2004年，松材线虫病开始在云南省德宏州瑞丽市畹町经济开发区发生，为云南省松材线虫病的防治敲响警钟。目前，云南共有针叶树种6科20个属，63种左右（包括变种）。其中大面积分布的松属（Pinus）树种有云南松（P.yunnanensis）、思茅松（P. kesiya Royle ex Gordon var.langbianensis）、高山松（P.densata）等，均为松材线虫寄主。开展松材线虫病的风险评估研究，消除或减少松材线虫病的危害，是保护云南生态环境、保障生态安全、保障林业产业健康发展的重要任务。
　　石雷所著的《基于3S技术的云南省松材线虫病风险评估》在100m空间尺度下，通过调查、采集、建模、模拟等手段，建立了林分结构、气象分布、环境因子分布、人为活动因子分布的地图层。在实现各个层次因子影响或作用的计算机模拟后，依据专家打分，建立基于各级指标多因子影响层次分析模型，并以100m的空间栅格表达这些因子，在GIS系统支持下，实现各个因子的风险概率分布地图的叠加计算，并进行可视化表达处理，后得到连续化、精细化的云南省松材线虫病风险评估模型。结果表明：云南省38.7%国土面积处于松材线虫病发生的较高风险区，34.51%针叶林分布区处于较高风险区。每个县级单位内，位于不同生态格局上的松林都有不同的风险值，这与松林离疫区、交通要道和居民区的距离有关，也与山地微气候等有关。利用云南省两个疫点发生的实例，通过计算验证本风险评估模型具有较高的准确性。由于本风险评估模型的风险值可计算到每一个栅格点（大约1hm2），这种风险测报值可以落实到具体林地，因此，该模型具有很强的实用性，对森防部门的预防方案制定、防治措施选择有重要的指导意义。

目录

作者介绍

文摘

序言

《现代病虫害监测与预警：以大数据与遥感技术为例》 内容简介 本书深入探讨了现代病虫害监测与预警领域的前沿技术与实践应用，特别侧重于如何有效整合大数据分析、遥感技术、地理信息系统（GIS）以及物联网（IoT）等先进手段，构建全方位、高效率的病虫害预测与防控体系。全书围绕“数据驱动决策，技术赋能防控”的核心理念，旨在为农业、林业以及生态环境保护等相关领域的科研人员、技术推广人员、政策制定者以及广大从业者提供一套系统的理论框架和实用的操作指南。 第一部分：理论基础与技术概览 本部分首先对现代病虫害监测与预警的宏观背景、发展趋势及其重要性进行了阐述。在全球气候变化、生物多样性加速丧失以及病原体与害虫抗药性日益增强的挑战下，传统的监测方法已显滞后，迫切需要科技革新来提升应对能力。我们将深入剖析病虫害发生发展的基本规律，包括其发生机理、传播途径、影响因素（如环境因子、宿主状况、生物防治潜力等），以及不同病虫害类型的监测难点与重点。 随后，我们将聚焦于支撑现代监测体系的关键技术。其中，大数据分析部分将详细介绍如何从海量、多源、异构的数据集中提取有价值的信息。这包括各类传感器采集的环境监测数据（气象、土壤、湿度等）、历史病虫害发生记录、作物长势遥感影像、基因组学与转录组学数据、农业生产活动数据、社交媒体信息以及专家知识等。我们将探讨数据清洗、预处理、特征提取、模式识别、统计建模、机器学习（如决策树、支持向量机、神经网络、深度学习）以及数据可视化等核心技术，阐明如何利用这些技术发现病虫害发生扩散的潜在规律和预警信号。 遥感技术作为本书的核心技术之一，将进行详尽的介绍。我们将讲解不同类型的遥感平台（卫星、无人机、地面传感器）及其搭载的传感器（可见光、红外、微波、高光谱等）如何捕捉地表信息。重点将放在遥感影像在病虫害监测中的应用，包括： 作物健康状况监测： 利用植被指数（NDVI、EVI等）、叶绿素荧光、热红位移等遥感参数，评估植被受损程度、生理胁迫以及早期病变迹象。 害虫种群动态监测： 通过遥感影像分析植被损失的空间分布和演替规律，间接推断害虫发生范围和密度。 病害识别与扩散预警： 结合多光谱、高光谱影像的细节信息，尝试区分不同病害的“光谱指纹”，并监测病害传播的范围和速度。 宿主适宜性评估： 利用遥感数据分析植被覆盖度、密度、健康度，评估病虫害的潜在寄主数量和生存环境。 灾害损失评估： 在重大病虫害爆发后，利用遥感影像快速评估受灾面积和损失程度，为后续的恢复和补偿提供依据。 我们将详细介绍常用遥感数据处理流程，包括影像几何校正、辐射定标、大气校正、地物分类以及专题信息提取等，并结合实际案例展示遥感数据在病虫害监测中的应用效果。 地理信息系统（GIS）则为病虫害信息的空间化分析和管理提供了平台。本书将阐述GIS在病虫害监测中的关键作用，包括： 空间数据库构建： 整合各类空间数据，如地形、土壤、水文、交通、行政区划、植被类型、历史病虫害分布点以及遥感监测数据等。 空间分析： 利用缓冲区分析、叠加分析、网络分析、空间插值、密度分析等方法，研究病虫害的空间分布特征、传播路径、潜在扩散区域以及受影响的关键区域。 风险区划： 结合多种影响因子（如环境条件、宿主分布、人为活动等）的空间信息，构建病虫害发生风险等级区划图，为精准防控提供决策支持。 可视化展示： 通过地图、三维模型等直观形式，展示病虫害的空间分布、发展趋势、监测点位以及风险预警信息。 物联网（IoT）技术的应用，则为实现病虫害监测的实时化、智能化和精细化提供了可能。我们将探讨如何部署各类物联网传感器（如温湿度传感器、光照传感器、土壤水分传感器、CO2传感器、甚至基于图像识别的昆虫监测器），实时采集环境和作物生理数据，并通过无线网络（如NB-IoT, LoRa, 5G）传输至云平台。在云平台上，这些海量实时数据将与大数据分析模型相结合，实现病虫害发生趋势的即时预警和诊断。 第二部分：集成应用与模型构建 在掌握了各项关键技术的基础上，本部分将重点阐述如何将大数据、遥感、GIS和IoT等技术有机融合，构建集成化的病虫害监测与预警系统。我们将详细介绍系统架构设计、数据集成流程、平台开发以及关键模型构建。 模型构建部分将是本书的核心亮点。我们将介绍多种应用于病虫害预测与预警的模型： 统计学模型： 基于历史数据和统计学原理，建立病虫害发生数量与环境因子之间的回归模型、时间序列模型（如ARIMA模型），用于预测未来发生趋势。 过程模型/机理模型： 基于生物学原理，模拟病原体或害虫的生命周期、繁殖速度、潜育期、传播能力等，并考虑环境条件的影响，预测其发生发展。 机器学习模型： 利用大量已有的监测数据和相关的环境、生物学数据，训练机器学习模型（如随机森林、梯度提升树、深度神经网络），以识别复杂的非线性关系，并实现高精度的预测。我们将特别关注如何利用遥感数据作为特征输入，提升模型性能。 空间统计模型： 结合GIS的空间分析能力，构建能够考虑空间自相关性、空间异质性的病虫害预测模型，例如地理加权回归（GWR）、Kriging插值等。 集成模型与混合模型： 探讨如何结合不同模型的优势，例如将机理模型与数据驱动模型相结合，以提高预测的鲁棒性和准确性。 我们将结合具体的病虫害案例，如某一特定区域的森林病虫害（如松材线虫病、杨树蛀干害虫等）或农作物病虫害（如小麦锈病、玉米螟等），详细演示模型构建、参数优化、模型验证以及不确定性评估的全过程。 第三部分：实际案例分析与应用推广 本部分将通过多个典型案例，生动地展示3S技术（遥感、GIS、GPS/GNSS，虽然GPS/GNSS在这里更多是作为一个定位和数据采集的辅助工具，是实现精确空间信息的基础）在病虫害监测与预警中的实际应用效果。我们将选取不同地理区域、不同类型的病虫害，分析其发生特点，以及如何利用上述技术手段构建有效的监测预警方案。 例如，我们将深入分析某区域森林病虫害的遥感监测与GIS空间风险评估。这部分会详细介绍： 如何利用高分辨率卫星影像或无人机影像，对森林健康状况进行大范围、高精度的监测，识别受损区域。 如何结合地表调查数据，训练遥感影像分类模型，实现对特定病虫害（如早期枯叶、树皮变色等）的遥感识别。 如何整合气象数据、土壤数据、地形数据、植被类型数据以及历史病虫害发生数据，构建GIS空间数据库。 如何利用GIS空间分析工具，研究病虫害的空间传播格局，分析关键的传播廊道和潜在扩散方向。 如何基于多因子耦合分析，构建基于GIS的病虫害风险区划图，识别高风险区域和易感区域。 如何与物联网传感器数据相结合，实现对关键风险区域的实时监测和预警。 我们还将探讨农作物病虫害的智能监测与精准施策。这包括： 如何利用无人机搭载多光谱或高光谱相机，对农田进行巡检，早期发现病斑或虫害迹象。 如何利用地面传感器网络（IoT），实时监测农田微环境气候参数，为病虫害发生提供数据支持。 如何将遥感和IoT数据输入到机器学习模型中，预测病虫害的发生概率和发展趋势。 如何利用GIS将预测结果可视化，并结合农田管理单元，生成精准的施药建议图，实现靶向施药，减少农药使用量，降低环境污染。 此外，本书还将讨论病虫害预警信息发布的机制与应用，包括如何构建信息发布平台、制定预警等级标准、以及如何将预警信息有效地传递给农户、林业管护人员和相关政府部门，指导其采取及时有效的防控措施。 第四部分：挑战与展望 最后，本书将对当前病虫害监测与预警技术所面临的挑战进行梳理，包括数据获取的成本与连续性、模型精度与泛化能力、技术应用的标准化与普及化、以及跨部门的协作与信息共享等问题。同时，我们将展望未来发展趋势，例如人工智能在病虫害诊断与预测中的更深层次应用、区块链技术在病虫害溯源与信息安全中的潜力、以及多学科交叉融合（如生态学、遗传学、信息科学）将如何进一步推动病虫害监测与预警技术的进步。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解并掌握利用现代信息技术应对病虫害挑战的强大能力，推动农业和林业的可持续发展，保障国家生态安全。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，就像在扑朔迷离的生态环境中投下了一束清晰的光，让我看到了应对松材线虫病这一严峻挑战的希望。“3S技术”——遥感、地理信息系统、全球定位系统——这几个词汇本身就充满了科技感和前沿性，而将它们应用于“云南省松材线虫病风险评估”这样一个具体且紧迫的问题，则更显其重要性和实用性。我是一名对环境保护和科技应用交叉领域充满兴趣的读者，我迫切希望了解书中是如何将这些高科技手段转化为解决实际问题的利器。比如，我非常好奇书中会如何具体阐述遥感技术在监测松材线虫病初发病灶、评估病害发生程度、以及分析其空间分布规律等方面的应用。地理信息系统在整合多源异构数据（如气象、地形、土壤、林分结构、交通网络等）进行病害传播风险建模和预测方面，又会有怎样的创新之处？而全球定位系统，在辅助野外调查、精确采集疫情数据、以及为GIS分析提供空间基准方面，将扮演何种关键角色？更令我期待的是，“风险评估”部分。它是否能够提供一套严谨的评估框架，不仅能识别出高风险区域，还能深入分析导致风险的驱动因子，并为制定有针对性的防控策略提供科学依据？我希望这本书能够提供详实的数据支持、清晰的技术路线图以及富有启发性的案例分析，让我们能够更全面、更系统地认识和应对云南省松材线虫病的威胁，为守护这片宝贵的森林资源贡献智慧和力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就仿佛一道神秘的密码，揭示了隐藏在云南壮丽山川背后的一场看不见的战争——松材线虫病的威胁。作为一名关心国家生态安全和生物多样性的普通读者，我怀着一份沉甸甸的责任感和好奇心翻开了它。我了解到，松材线虫病是近年来对我国松林造成毁灭性破坏的重大林业有害生物，而云南，作为我国西南的生态屏障，其脆弱的森林生态系统面临着严峻的考验。我非常想知道，书中是否能够用通俗易懂的语言，向我这样的非专业人士解释清楚，为什么松材线虫病会如此可怕？它的传播途径是什么？对云南的森林生态系统又会产生哪些深远的影响？特别是“风险评估”这个概念，我希望能看到书中对其进行详细的解读。它究竟是如何衡量的？哪些因素会被考虑进去？有没有具体的案例研究，能够让我直观地感受到风险评估的实际意义？我对书中“3S技术”的应用也充满期待。它是否能为我们提供更早、更精准的预警，让我们能够提前布局，将损失降到最低？我希望这本书能够不仅仅停留在理论层面，更能提供一些切实可行的建议，比如政府部门、科研机构、乃至我们普通民众，应该如何参与到这场抗击松材线虫病的斗争中来，共同守护好云南的绿水青山。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目实在太有吸引力了！“3S技术”、“云南省”、“松材线虫病”、“风险评估”，这些关键词组合在一起，立刻勾勒出一个非常具体、也非常紧迫的科研场景。作为一名对生态保护和地理信息技术都略有了解的读者，我毫不犹豫地选择了这本书。我尤其好奇的是，作者将如何把遥感（RS）、地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）这三大“3S”技术，融会贯通地应用到松材线虫病这样一个棘手的病害治理上来。云南省的地理环境复杂多样，高原、山地、盆地交织，这无疑为3S技术的应用带来了挑战，但也可能带来更精细化的监测和预警。我非常期待书中能够详细阐述具体的3S技术应用方法，比如如何利用卫星遥感数据识别病害早期迹象，如何通过GIS平台构建空间数据库和进行风险模型分析，以及GPS如何在野外实地调查和数据采集中发挥作用。此外，对于“风险评估”这一核心内容，书中会采用哪些模型和指标？是基于单因子还是多因子耦合？评估结果又将如何指导实际的防治工作？这些都是我迫切想要知道的。如果这本书能够深入浅出地讲解这些技术细节，并结合云南省的实际情况给出具有操作性的建议，那它绝对是一部非常有价值的参考书，无论是对于林业科研人员、病虫害防治工作者，还是对地方生态环境保护感兴趣的普通读者，都能从中获得深刻的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本《基于3S技术的云南省松材线虫病风险评估》给我一种强烈的时代感和使命感。在生态文明建设日益受到重视的今天，如何科学有效地防治重大林业有害生物，守护我们的绿色家园，是摆在我们面前的重要课题。松材线虫病以其强大的破坏力和快速的传播性，给我国的松林生态系统带来了巨大的威胁，尤其是在生物多样性丰富、生态系统敏感的云南省，其防控更是刻不容缓。我非常好奇，这本书是如何将尖端的3S技术（遥感、地理信息系统、全球定位系统）与传统的植物保护和林业管理相结合，构建起一套全新的风险评估体系的。我期待书中能够详细阐述3S技术在松材线虫病监测、预警、传播路径分析以及疫情扩散风险评估等方面的具体应用方法和技术路线。例如，如何利用遥感影像捕捉病害发生后的光谱变化？如何通过GIS平台整合多源数据，如气象、地形、林分信息等，构建精细化的风险评估模型？GPS在野外实地调查中的作用又有多大？此外，我更关注书中关于“风险评估”的内涵和外延。它是否能够超越简单的“发生”与“不发生”的判断，更深入地揭示疫情传播的驱动因素、易感区域的分布特征以及潜在的生态和社会经济影响？我希望这本书能够为我们提供一套科学、高效、可操作的风险评估框架，为云南省乃至全国的松材线虫病防治工作提供有力的技术支撑和决策参考。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，当我看到这本书的书名时，我的第一反应是“又是一本硬核的科研专著”。作为一名长期在基层林业部门工作的一线人员，我每天面对的都是实实在在的病虫害防治问题，很多时候，高深的理论和技术离我们的实际操作还有些距离。但“松材线虫病”这个关键词，立刻让我警觉起来，这可是我们心头的一块大石。而“3S技术”和“风险评估”，又让我看到了解决问题的希望。我非常期待这本书能够成为连接理论与实践的桥梁。书中会不会详细介绍3S技术在松材线虫病监测和预警方面的具体应用案例？比如，如何利用高分辨率卫星影像来识别早期病灶？如何通过GIS平台构建动态的疫情传播模型？GPS在巡查和数据采集中的具体操作流程是怎样的？这些细节对于我们一线人员来说至关重要。我也很关注“风险评估”的部分，希望书中能够提供一些切实可行的风险评估方法和工具，能够帮助我们更好地识别高风险区域，并根据评估结果制定差异化的防治策略。我们需要的不是虚无缥缈的理论，而是能够直接指导我们工作的实操性强的技术和方法。如果这本书能够做到这一点，那么它将是我们基层林业工作者手中不可多得的宝贵财富。