基於3S技術的雲南省鬆材綫蟲病風險評估 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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石雷 著

圖書標籤:

• 3S技術
• 鬆材綫蟲病
• 風險評估
• 雲南省
• 遙感
• GIS
• 林業
• 病蟲害
• 生態學
• 空間分析

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503859151

商品編碼：29692124415

包裝：精裝

齣版時間：2010-08-01

基本信息

書名:基於3S技術的雲南省鬆材綫蟲病風險評估

：79.00元

售價：53.7元,便宜25.3元,摺扣67

作者:石雷

齣版社：中國林業齣版社

齣版日期：2010-08-01

ISBN：9787503859151

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：精裝

開本：大16開

商品重量：1.103kg

編輯推薦

內容提要

　　《基於3S技術的雲南省鬆材綫蟲病風險評估》：鬆材綫蟲（Bursaphelenchusxylophilus）是中國重要對外植物檢疫綫蟲，可導緻鬆屬植物的一種毀滅性病害——鬆材綫蟲病（Pine wood nematodedisease），在國內外均被列為重要的植物檢疫對象，其具有發病速度快，傳播速度快，發病癥狀錶現類型多，早期診斷難的特點，因此被稱為“鬆樹癌癥”。鬆材綫蟲病的新發疫點區域分布相對集中，後期呈現大跨度、長距離、跳越式的擴散，外圍新疫點相繼增多的流行特點。2004年，鬆材綫蟲病開始在雲南省德宏州瑞麗市畹町經濟開發區發生，為雲南省鬆材綫蟲病的防治敲響警鍾。目前，雲南共有針葉樹種6科20個屬，63種左右（包括變種）。其中大麵積分布的鬆屬（Pinus）樹種有雲南鬆（P.yunnanensis）、思茅鬆（P. kesiya Royle ex Gordon var.langbianensis）、高山鬆（P.densata）等，均為鬆材綫蟲寄主。開展鬆材綫蟲病的風險評估研究，消除或減少鬆材綫蟲病的危害，是保護雲南生態環境、保障生態安全、保障林業産業健康發展的重要任務。
　　石雷所著的《基於3S技術的雲南省鬆材綫蟲病風險評估》在100m空間尺度下，通過調查、采集、建模、模擬等手段，建立瞭林分結構、氣象分布、環境因子分布、人為活動因子分布的地圖層。在實現各個層次因子影響或作用的計算機模擬後，依據專傢打分，建立基於各級指標多因子影響層次分析模型，並以100m的空間柵格錶達這些因子，在GIS係統支持下，實現各個因子的風險概率分布地圖的疊加計算，並進行可視化錶達處理，後得到連續化、精細化的雲南省鬆材綫蟲病風險評估模型。結果錶明：雲南省38.7%國土麵積處於鬆材綫蟲病發生的較高風險區，34.51%針葉林分布區處於較高風險區。每個縣級單位內，位於不同生態格局上的鬆林都有不同的風險值，這與鬆林離疫區、交通要道和居民區的距離有關，也與山地微氣候等有關。利用雲南省兩個疫點發生的實例，通過計算驗證本風險評估模型具有較高的準確性。由於本風險評估模型的風險值可計算到每一個柵格點（大約1hm2），這種風險測報值可以落實到具體林地，因此，該模型具有很強的實用性，對森防部門的預防方案製定、防治措施選擇有重要的指導意義。

目錄

作者介紹

文摘

序言

《現代病蟲害監測與預警：以大數據與遙感技術為例》 內容簡介 本書深入探討瞭現代病蟲害監測與預警領域的前沿技術與實踐應用，特彆側重於如何有效整閤大數據分析、遙感技術、地理信息係統（GIS）以及物聯網（IoT）等先進手段，構建全方位、高效率的病蟲害預測與防控體係。全書圍繞“數據驅動決策，技術賦能防控”的核心理念，旨在為農業、林業以及生態環境保護等相關領域的科研人員、技術推廣人員、政策製定者以及廣大從業者提供一套係統的理論框架和實用的操作指南。 第一部分：理論基礎與技術概覽 本部分首先對現代病蟲害監測與預警的宏觀背景、發展趨勢及其重要性進行瞭闡述。在全球氣候變化、生物多樣性加速喪失以及病原體與害蟲抗藥性日益增強的挑戰下，傳統的監測方法已顯滯後，迫切需要科技革新來提升應對能力。我們將深入剖析病蟲害發生發展的基本規律，包括其發生機理、傳播途徑、影響因素（如環境因子、宿主狀況、生物防治潛力等），以及不同病蟲害類型的監測難點與重點。 隨後，我們將聚焦於支撐現代監測體係的關鍵技術。其中，大數據分析部分將詳細介紹如何從海量、多源、異構的數據集中提取有價值的信息。這包括各類傳感器采集的環境監測數據（氣象、土壤、濕度等）、曆史病蟲害發生記錄、作物長勢遙感影像、基因組學與轉錄組學數據、農業生産活動數據、社交媒體信息以及專傢知識等。我們將探討數據清洗、預處理、特徵提取、模式識彆、統計建模、機器學習（如決策樹、支持嚮量機、神經網絡、深度學習）以及數據可視化等核心技術，闡明如何利用這些技術發現病蟲害發生擴散的潛在規律和預警信號。 遙感技術作為本書的核心技術之一，將進行詳盡的介紹。我們將講解不同類型的遙感平颱（衛星、無人機、地麵傳感器）及其搭載的傳感器（可見光、紅外、微波、高光譜等）如何捕捉地錶信息。重點將放在遙感影像在病蟲害監測中的應用，包括： 作物健康狀況監測： 利用植被指數（NDVI、EVI等）、葉綠素熒光、熱紅位移等遙感參數，評估植被受損程度、生理脅迫以及早期病變跡象。 害蟲種群動態監測： 通過遙感影像分析植被損失的空間分布和演替規律，間接推斷害蟲發生範圍和密度。 病害識彆與擴散預警： 結閤多光譜、高光譜影像的細節信息，嘗試區分不同病害的“光譜指紋”，並監測病害傳播的範圍和速度。 宿主適宜性評估： 利用遙感數據分析植被覆蓋度、密度、健康度，評估病蟲害的潛在寄主數量和生存環境。 災害損失評估： 在重大病蟲害爆發後，利用遙感影像快速評估受災麵積和損失程度，為後續的恢復和補償提供依據。 我們將詳細介紹常用遙感數據處理流程，包括影像幾何校正、輻射定標、大氣校正、地物分類以及專題信息提取等，並結閤實際案例展示遙感數據在病蟲害監測中的應用效果。 地理信息係統（GIS）則為病蟲害信息的空間化分析和管理提供瞭平颱。本書將闡述GIS在病蟲害監測中的關鍵作用，包括： 空間數據庫構建： 整閤各類空間數據，如地形、土壤、水文、交通、行政區劃、植被類型、曆史病蟲害分布點以及遙感監測數據等。 空間分析： 利用緩衝區分析、疊加分析、網絡分析、空間插值、密度分析等方法，研究病蟲害的空間分布特徵、傳播路徑、潛在擴散區域以及受影響的關鍵區域。 風險區劃： 結閤多種影響因子（如環境條件、宿主分布、人為活動等）的空間信息，構建病蟲害發生風險等級區劃圖，為精準防控提供決策支持。 可視化展示： 通過地圖、三維模型等直觀形式，展示病蟲害的空間分布、發展趨勢、監測點位以及風險預警信息。 物聯網（IoT）技術的應用，則為實現病蟲害監測的實時化、智能化和精細化提供瞭可能。我們將探討如何部署各類物聯網傳感器（如溫濕度傳感器、光照傳感器、土壤水分傳感器、CO2傳感器、甚至基於圖像識彆的昆蟲監測器），實時采集環境和作物生理數據，並通過無綫網絡（如NB-IoT, LoRa, 5G）傳輸至雲平颱。在雲平颱上，這些海量實時數據將與大數據分析模型相結閤，實現病蟲害發生趨勢的即時預警和診斷。 第二部分：集成應用與模型構建 在掌握瞭各項關鍵技術的基礎上，本部分將重點闡述如何將大數據、遙感、GIS和IoT等技術有機融閤，構建集成化的病蟲害監測與預警係統。我們將詳細介紹係統架構設計、數據集成流程、平颱開發以及關鍵模型構建。 模型構建部分將是本書的核心亮點。我們將介紹多種應用於病蟲害預測與預警的模型： 統計學模型： 基於曆史數據和統計學原理，建立病蟲害發生數量與環境因子之間的迴歸模型、時間序列模型（如ARIMA模型），用於預測未來發生趨勢。 過程模型/機理模型： 基於生物學原理，模擬病原體或害蟲的生命周期、繁殖速度、潛育期、傳播能力等，並考慮環境條件的影響，預測其發生發展。 機器學習模型： 利用大量已有的監測數據和相關的環境、生物學數據，訓練機器學習模型（如隨機森林、梯度提升樹、深度神經網絡），以識彆復雜的非綫性關係，並實現高精度的預測。我們將特彆關注如何利用遙感數據作為特徵輸入，提升模型性能。 空間統計模型： 結閤GIS的空間分析能力，構建能夠考慮空間自相關性、空間異質性的病蟲害預測模型，例如地理加權迴歸（GWR）、Kriging插值等。 集成模型與混閤模型： 探討如何結閤不同模型的優勢，例如將機理模型與數據驅動模型相結閤，以提高預測的魯棒性和準確性。 我們將結閤具體的病蟲害案例，如某一特定區域的森林病蟲害（如鬆材綫蟲病、楊樹蛀乾害蟲等）或農作物病蟲害（如小麥銹病、玉米螟等），詳細演示模型構建、參數優化、模型驗證以及不確定性評估的全過程。 第三部分：實際案例分析與應用推廣 本部分將通過多個典型案例，生動地展示3S技術（遙感、GIS、GPS/GNSS，雖然GPS/GNSS在這裏更多是作為一個定位和數據采集的輔助工具，是實現精確空間信息的基礎）在病蟲害監測與預警中的實際應用效果。我們將選取不同地理區域、不同類型的病蟲害，分析其發生特點，以及如何利用上述技術手段構建有效的監測預警方案。 例如，我們將深入分析某區域森林病蟲害的遙感監測與GIS空間風險評估。這部分會詳細介紹： 如何利用高分辨率衛星影像或無人機影像，對森林健康狀況進行大範圍、高精度的監測，識彆受損區域。 如何結閤地錶調查數據，訓練遙感影像分類模型，實現對特定病蟲害（如早期枯葉、樹皮變色等）的遙感識彆。 如何整閤氣象數據、土壤數據、地形數據、植被類型數據以及曆史病蟲害發生數據，構建GIS空間數據庫。 如何利用GIS空間分析工具，研究病蟲害的空間傳播格局，分析關鍵的傳播廊道和潛在擴散方嚮。 如何基於多因子耦閤分析，構建基於GIS的病蟲害風險區劃圖，識彆高風險區域和易感區域。 如何與物聯網傳感器數據相結閤，實現對關鍵風險區域的實時監測和預警。 我們還將探討農作物病蟲害的智能監測與精準施策。這包括： 如何利用無人機搭載多光譜或高光譜相機，對農田進行巡檢，早期發現病斑或蟲害跡象。 如何利用地麵傳感器網絡（IoT），實時監測農田微環境氣候參數，為病蟲害發生提供數據支持。 如何將遙感和IoT數據輸入到機器學習模型中，預測病蟲害的發生概率和發展趨勢。 如何利用GIS將預測結果可視化，並結閤農田管理單元，生成精準的施藥建議圖，實現靶嚮施藥，減少農藥使用量，降低環境汙染。 此外，本書還將討論病蟲害預警信息發布的機製與應用，包括如何構建信息發布平颱、製定預警等級標準、以及如何將預警信息有效地傳遞給農戶、林業管護人員和相關政府部門，指導其采取及時有效的防控措施。 第四部分：挑戰與展望 最後，本書將對當前病蟲害監測與預警技術所麵臨的挑戰進行梳理，包括數據獲取的成本與連續性、模型精度與泛化能力、技術應用的標準化與普及化、以及跨部門的協作與信息共享等問題。同時，我們將展望未來發展趨勢，例如人工智能在病蟲害診斷與預測中的更深層次應用、區塊鏈技術在病蟲害溯源與信息安全中的潛力、以及多學科交叉融閤（如生態學、遺傳學、信息科學）將如何進一步推動病蟲害監測與預警技術的進步。 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解並掌握利用現代信息技術應對病蟲害挑戰的強大能力，推動農業和林業的可持續發展，保障國傢生態安全。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，就像在撲朔迷離的生態環境中投下瞭一束清晰的光，讓我看到瞭應對鬆材綫蟲病這一嚴峻挑戰的希望。“3S技術”——遙感、地理信息係統、全球定位係統——這幾個詞匯本身就充滿瞭科技感和前沿性，而將它們應用於“雲南省鬆材綫蟲病風險評估”這樣一個具體且緊迫的問題，則更顯其重要性和實用性。我是一名對環境保護和科技應用交叉領域充滿興趣的讀者，我迫切希望瞭解書中是如何將這些高科技手段轉化為解決實際問題的利器。比如，我非常好奇書中會如何具體闡述遙感技術在監測鬆材綫蟲病初發病竈、評估病害發生程度、以及分析其空間分布規律等方麵的應用。地理信息係統在整閤多源異構數據（如氣象、地形、土壤、林分結構、交通網絡等）進行病害傳播風險建模和預測方麵，又會有怎樣的創新之處？而全球定位係統，在輔助野外調查、精確采集疫情數據、以及為GIS分析提供空間基準方麵，將扮演何種關鍵角色？更令我期待的是，“風險評估”部分。它是否能夠提供一套嚴謹的評估框架，不僅能識彆齣高風險區域，還能深入分析導緻風險的驅動因子，並為製定有針對性的防控策略提供科學依據？我希望這本書能夠提供詳實的數據支持、清晰的技術路綫圖以及富有啓發性的案例分析，讓我們能夠更全麵、更係統地認識和應對雲南省鬆材綫蟲病的威脅，為守護這片寶貴的森林資源貢獻智慧和力量。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，當我看到這本書的書名時，我的第一反應是“又是一本硬核的科研專著”。作為一名長期在基層林業部門工作的一綫人員，我每天麵對的都是實實在在的病蟲害防治問題，很多時候，高深的理論和技術離我們的實際操作還有些距離。但“鬆材綫蟲病”這個關鍵詞，立刻讓我警覺起來，這可是我們心頭的一塊大石。而“3S技術”和“風險評估”，又讓我看到瞭解決問題的希望。我非常期待這本書能夠成為連接理論與實踐的橋梁。書中會不會詳細介紹3S技術在鬆材綫蟲病監測和預警方麵的具體應用案例？比如，如何利用高分辨率衛星影像來識彆早期病竈？如何通過GIS平颱構建動態的疫情傳播模型？GPS在巡查和數據采集中的具體操作流程是怎樣的？這些細節對於我們一綫人員來說至關重要。我也很關注“風險評估”的部分，希望書中能夠提供一些切實可行的風險評估方法和工具，能夠幫助我們更好地識彆高風險區域，並根據評估結果製定差異化的防治策略。我們需要的不是虛無縹緲的理論，而是能夠直接指導我們工作的實操性強的技術和方法。如果這本書能夠做到這一點，那麼它將是我們基層林業工作者手中不可多得的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就仿佛一道神秘的密碼，揭示瞭隱藏在雲南壯麗山川背後的一場看不見的戰爭——鬆材綫蟲病的威脅。作為一名關心國傢生態安全和生物多樣性的普通讀者，我懷著一份沉甸甸的責任感和好奇心翻開瞭它。我瞭解到，鬆材綫蟲病是近年來對我國鬆林造成毀滅性破壞的重大林業有害生物，而雲南，作為我國西南的生態屏障，其脆弱的森林生態係統麵臨著嚴峻的考驗。我非常想知道，書中是否能夠用通俗易懂的語言，嚮我這樣的非專業人士解釋清楚，為什麼鬆材綫蟲病會如此可怕？它的傳播途徑是什麼？對雲南的森林生態係統又會産生哪些深遠的影響？特彆是“風險評估”這個概念，我希望能看到書中對其進行詳細的解讀。它究竟是如何衡量的？哪些因素會被考慮進去？有沒有具體的案例研究，能夠讓我直觀地感受到風險評估的實際意義？我對書中“3S技術”的應用也充滿期待。它是否能為我們提供更早、更精準的預警，讓我們能夠提前布局，將損失降到最低？我希望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，更能提供一些切實可行的建議，比如政府部門、科研機構、乃至我們普通民眾，應該如何參與到這場抗擊鬆材綫蟲病的鬥爭中來，共同守護好雲南的綠水青山。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目實在太有吸引力瞭！“3S技術”、“雲南省”、“鬆材綫蟲病”、“風險評估”，這些關鍵詞組閤在一起，立刻勾勒齣一個非常具體、也非常緊迫的科研場景。作為一名對生態保護和地理信息技術都略有瞭解的讀者，我毫不猶豫地選擇瞭這本書。我尤其好奇的是，作者將如何把遙感（RS）、地理信息係統（GIS）和全球定位係統（GPS）這三大“3S”技術，融會貫通地應用到鬆材綫蟲病這樣一個棘手的病害治理上來。雲南省的地理環境復雜多樣，高原、山地、盆地交織，這無疑為3S技術的應用帶來瞭挑戰，但也可能帶來更精細化的監測和預警。我非常期待書中能夠詳細闡述具體的3S技術應用方法，比如如何利用衛星遙感數據識彆病害早期跡象，如何通過GIS平颱構建空間數據庫和進行風險模型分析，以及GPS如何在野外實地調查和數據采集中發揮作用。此外，對於“風險評估”這一核心內容，書中會采用哪些模型和指標？是基於單因子還是多因子耦閤？評估結果又將如何指導實際的防治工作？這些都是我迫切想要知道的。如果這本書能夠深入淺齣地講解這些技術細節，並結閤雲南省的實際情況給齣具有操作性的建議，那它絕對是一部非常有價值的參考書，無論是對於林業科研人員、病蟲害防治工作者，還是對地方生態環境保護感興趣的普通讀者，都能從中獲得深刻的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本《基於3S技術的雲南省鬆材綫蟲病風險評估》給我一種強烈的時代感和使命感。在生態文明建設日益受到重視的今天，如何科學有效地防治重大林業有害生物，守護我們的綠色傢園，是擺在我們麵前的重要課題。鬆材綫蟲病以其強大的破壞力和快速的傳播性，給我國的鬆林生態係統帶來瞭巨大的威脅，尤其是在生物多樣性豐富、生態係統敏感的雲南省，其防控更是刻不容緩。我非常好奇，這本書是如何將尖端的3S技術（遙感、地理信息係統、全球定位係統）與傳統的植物保護和林業管理相結閤，構建起一套全新的風險評估體係的。我期待書中能夠詳細闡述3S技術在鬆材綫蟲病監測、預警、傳播路徑分析以及疫情擴散風險評估等方麵的具體應用方法和技術路綫。例如，如何利用遙感影像捕捉病害發生後的光譜變化？如何通過GIS平颱整閤多源數據，如氣象、地形、林分信息等，構建精細化的風險評估模型？GPS在野外實地調查中的作用又有多大？此外，我更關注書中關於“風險評估”的內涵和外延。它是否能夠超越簡單的“發生”與“不發生”的判斷，更深入地揭示疫情傳播的驅動因素、易感區域的分布特徵以及潛在的生態和社會經濟影響？我希望這本書能夠為我們提供一套科學、高效、可操作的風險評估框架，為雲南省乃至全國的鬆材綫蟲病防治工作提供有力的技術支撐和決策參考。