作物病蟲害遙感監測與預測 9787030458704 黃文江-RT pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃文江 著

圖書標籤:

• 遙感
• 作物病蟲害
• 農業遙感
• 病蟲害監測
• 病蟲害預測
• 精準農業
• 植保
• 黃文江
• 農業科技
• 遙感應用

店鋪： 萬捲軒圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030458704

商品編碼：29735519568

包裝：平裝

齣版時間：2015-11-01

基本信息

書名：作物病蟲害遙感監測與預測

定價：139.00元

作者：黃文江

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2015-11-01

ISBN：9787030458704

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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《作物病蟲害遙感監測與預測》可供從事農業信息技術、“3S”技術應用、農業植物保護、農業氣象及農業推廣部門工作者參考，也可作為農林業等科學領域的科研和教學人員的參考書。

內容提要

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《作物病蟲害遙感監測與預測》是作者多年來從事農作物病蟲害研究與應用的成果。《作物病蟲害遙感監測與預測》涉及的內容主要反映瞭2010年以來作者所在研究團隊在中國科學院“百人計劃”項目、遙感與數字地球研究所所長創新基金、國傢863計劃、國傢自然科學基金、國傢科技支撐計劃、公益性行業（農業）科技專項、北京市自然科學基金等項目支持下，與多傢科研、教學和應用示範單位通力閤作取得的科研成果。《作物病蟲害遙感監測與預測》係統介紹利用遙感、地理信息係統，結閤農學、植物保護學、農業氣象學和數學等學科對主要作物病蟲害開展遙感監測與預測研究及構建遙感監測和預測係統。《作物病蟲害遙感監測與預測》由五部分組成。**部分介紹作物病蟲害遙感監測與預測研究意義與現狀；第二部分介紹非成像光譜技術監測作物病蟲害研究；第三部分介紹成像遙感技術監測作物病蟲害研究；第四部分介紹作物病蟲害遙感預測研究；第五部分介紹作物病蟲害遙感監測與預測係統。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《遙感技術在農業生産中的應用：從精準識彆到智慧管理》 內容簡介 本書旨在深入探討遙感技術在現代農業生産中所扮演的關鍵角色，重點聚焦於如何通過先進的遙感手段，實現對農作物健康狀況的精準識彆、病蟲害的早期預警、長勢的動態監測，以及最終指導農業生産走嚮智能化、精細化和可持續化的管理模式。全書內容涵蓋瞭遙感技術的基本原理、在農業領域的具體應用方法、數據處理與分析的先進技術，以及其在提升農業生産效率、保障糧食安全、促進綠色農業發展等方麵的巨大潛力。 第一章 遙感技術基礎及其在農業領域的應用前景 本章首先係統性地介紹瞭遙感技術的概念、發展曆程以及其作為一種非接觸式、大範圍、高時效的信息獲取手段，在地球觀測中的重要地位。我們將詳細闡述電磁波與物質相互作用的基本原理，重點解析可見光、近紅外、熱紅外等不同波段在探測農作物信息方麵的獨特性質。隨後，本章將聚焦於遙感技術在農業領域的廣闊應用前景，從宏觀角度勾勒齣其在作物監測、估産、環境評估、災害預警等方麵的巨大潛力，為後續章節的深入探討奠定理論基礎。我們將強調，遙感技術並非僅僅是一種觀測工具，更是推動農業嚮信息化、智能化轉型升級的核心驅動力。 第二章 遙感影像數據獲取與預處理 本章將詳細介紹用於農業監測的各類遙感平颱及其搭載的傳感器，包括但不限於衛星遙感（如Landsat、Sentinel係列、高光譜衛星等）和航空遙感（無人機、固定翼飛機等）。我們將分析不同平颱和傳感器在空間分辨率、時間分辨率、光譜分辨率和輻射分辨率方麵的差異，以及它們各自適用的應用場景。 數據預處理是遙感影像分析的關鍵環節，本章將係統梳理從原始遙感影像到可用分析數據所需的各項預處理步驟。這包括： 輻射定標： 將傳感器接收到的原始數字信號轉化為具有物理意義的反射率或亮度值，消除傳感器自身差異和大氣影響。 幾何校正： 消除影像因地形、傳感器姿態等因素造成的幾何畸變，將影像準確地投影到地理坐標係中。我們將介紹多種幾何校正方法，如基於控製點的校正、地形校正等。 大氣校正： 消除大氣散射、吸收等對地錶反射信號的影響，獲取真實的地錶反射率，這是進行定量遙感分析的基礎。我們將探討不同的大氣校正模型及其適用性。 影像融閤： 將不同分辨率（如高空間分辨率與高光譜分辨率）的遙感影像進行融閤，以獲得兼具高空間和高光譜信息的新影像，從而提高目標物體的識彆精度。 影像鑲嵌與裁剪： 將多景影像拼接成一個連續的覆蓋區域，並根據研究區域範圍進行裁剪，便於後續分析。 此外，本章還將介紹常用的遙感影像處理軟件和工具，如ENVI, ERDAS IMAGINE, SNAP, Google Earth Engine等，並提供實際操作的指導，幫助讀者掌握數據預處理的基本技能。 第三章 農作物長勢監測與生物物理參數反演 農作物長勢是衡量作物生長狀況的關鍵指標。本章將聚焦於如何利用遙感技術對農作物長勢進行有效監測，並進一步反演關鍵的生物物理參數。 植被指數（Vegetation Indices, VIs）的應用： 我們將深入講解各類植被指數的原理、計算方法及其在指示植被覆蓋度、葉麵積指數（LAI）、葉綠素含量、生物量等方麵的作用。重點介紹常用的植被指數，如歸一化植被指數（NDVI）、增強型植被指數（EVI）、紅邊植被指數（Red-edge VI）等，並分析它們在不同作物和生長階段的應用特點。 作物長勢評價模型： 基於遙感數據和植被指數，我們將介紹構建作物長勢評價模型的不同思路和方法。這包括利用時間序列的遙感數據分析作物生長軌跡，識彆關鍵生長節點，以及與同期曆史數據進行對比，評估作物長勢的優劣。 生物物理參數反演： 本章將探討如何利用遙感數據反演作物更精細的生物物理參數，例如葉麵積指數（LAI）、葉綠素含量、植被含水量、生物量等。我們將介紹基於經驗模型、半經驗模型和機理模型（如輻射傳輸模型）的反演方法，並分析不同模型在精度和適用範圍上的優劣。 高光譜遙感在參數反演中的優勢： 特彆強調高光譜遙感在精細化反演生物物理參數方麵的獨特優勢，通過其連續的光譜麯綫，能夠更準確地捕捉植被的細微光譜特徵，為作物長勢監測提供更豐富的信息。 第四章 遙感技術在病蟲害早期識彆與監測中的應用 病蟲害是影響作物産量和品質的重要因素。本章將重點闡述遙感技術在病蟲害早期識彆與監測方麵的策略和技術。 病蟲害對作物光譜特徵的影響： 詳細分析不同病蟲害（如真菌病害、細菌病害、病毒病害、各類害蟲等）在不同發生階段對作物葉片生理功能、葉綠素含量、細胞結構、水分含量等産生的具體影響，以及這些影響如何在遙感光譜信號中得到體現。例如，病害導緻的葉綠素降解會引起可見光反射率的變化，水分脅迫會影響近紅外波段的反射。 基於植被指數的病蟲害監測： 介紹如何利用植被指數的時間序列變化來檢測作物健康狀況的異常，例如NDVI的下降或EVI的異常波動可能預示著病蟲害的發生。 光譜特徵分析與病蟲害識彆： 探討利用更精細的光譜特徵（如窄波段信息、光譜指數）來區分不同病蟲害種類，以及病蟲害的不同發生程度。我們將介紹如何構建光譜庫，利用機器學習或深度學習算法對病蟲害進行分類和識彆。 高光譜遙感在病蟲害監測中的關鍵作用： 再次強調高光譜遙感在識彆細微光譜差異方麵的優勢，能夠捕捉到肉眼難以察覺的早期病變信號，為病蟲害的早期預警提供強大的技術支持。 熱紅外遙感在水分脅迫與病蟲害監測中的應用： 分析熱紅外遙感數據如何反映作物葉麵溫度的變化，進而評估作物的蒸騰狀況，而水分脅迫是誘發多種病蟲害的重要因素。 多時相遙感影像分析： 強調利用連續的多時相遙感影像，追蹤病蟲害的發生、發展和擴散規律，為病蟲害的區域性預警和防治提供依據。 結閤地麵調查與模型驗證： 指齣遙感監測需要與地麵病蟲害調查相結閤，對遙感監測結果進行驗證和校準，提高監測的準確性和可靠性。 第五章 遙感數據分析與模型構建 本章將深入探討遙感數據分析的技術方法和模型構建，以實現對農作物病蟲害的準確監測與預測。 遙感影像分類技術： 介紹常用的遙感影像分類方法，包括監督分類（如最大似然法、支持嚮量機SVM、隨機森林RF、神經網絡NN等）和非監督分類（如K-Means、ISODATA等）。我們將分析不同分類器在識彆農作物類型、病蟲害發生區域等方麵的適用性，並強調特徵選擇和模型優化的重要性。 機器學習與深度學習在遙感影像分析中的應用： 重點介紹機器學習和深度學習算法（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN等）在處理高維遙感數據、提取復雜特徵、實現病蟲害精準識彆與預測方麵的強大能力。我們將分享相關的研究案例和技術路徑。 時間序列遙感數據分析： 詳細闡述如何利用時間序列遙感數據分析農作物生長動態，識彆異常變化，從而為病蟲害的早期預警提供時間維度上的信息。我們將介紹趨勢分析、突變點檢測、異常值檢測等技術。 作物模型與遙感數據的結閤： 探討將遙感數據輸入到作物生長模型中，以實現對作物産量、長勢以及病蟲害發生概率的模擬和預測。我們將介紹各種類型作物模型的原理和應用，以及如何實現遙感數據與作物模型的耦閤。 空間統計學方法： 介紹空間自相關、空間插值等空間統計學方法，在分析病蟲害的空間分布格局、預測其擴散趨勢方麵的應用。 數據融閤技術： 討論多源遙感數據（如多光譜、高光譜、熱紅外、雷達數據）以及多尺度遙感數據（衛星、無人機）的融閤方法，以提高病蟲害監測與預測的精度和可靠性。 模型精度評估： 強調模型評估的重要性，介紹常用的精度評估指標，如總體精度、Kappa係數、生産者精度、用戶精度等，並指導讀者如何科學地評估模型的性能。 第六章 遙感技術在病蟲害預測預警與管理中的應用 本章將聚焦於如何將遙感監測結果轉化為實際的病蟲害預測預警信息，並最終指導農業生産實踐。 病蟲害發生規律與遙感監測指標的相關性分析： 深入研究特定病蟲害在不同環境條件下的發生、發展規律，並分析這些規律與遙感監測到的作物生理指標、光譜特徵之間的內在聯係。 預測模型的構建與驗證： 基於遙感數據、氣象數據、土壤數據以及曆史病蟲害發生數據，構建多元化的病蟲害預測模型。我們將介紹迴歸分析、時間序列預測、集成學習等多種建模方法，並強調模型的實時更新和動態調整。 預警信息發布與可視化： 探討如何將預測結果轉化為直觀易懂的預警信息，並通過多種渠道（如手機APP、網絡平颱、短信通知等）及時發布給農業生産者和管理部門。我們將介紹GIS技術在預警信息可視化方麵的應用，如生成病蟲害風險等級圖、預測分布圖等。 精準植保決策支持： 闡述如何利用遙感監測和預測結果，為精準植保提供決策支持。這包括指導農藥的精準施用、閤理規劃防治區域、優化防治時機等，從而減少農藥用量，降低環境汙染。 大數據與人工智能在病蟲害預測預警中的發展趨勢： 展望大數據技術和人工智能在海量遙感數據和相關環境數據分析中的應用，以及如何通過深度學習模型實現更智能、更精準的病蟲害預測預警。 應用案例分析： 結閤具體的作物種類和典型病蟲害，展示遙感技術在病蟲害預測預警與管理中的成功應用案例，分析其在提升防治效果、降低經濟損失、保障農産品質量安全方麵的顯著成效。 第七章 遙感技術在智慧農業中的角色與未來發展 本章將站在更高的視角，探討遙感技術在構建智慧農業體係中的核心地位，並展望其未來的發展方嚮。 智慧農業的內涵與特徵： 介紹智慧農業的概念，即以信息技術為核心，實現農業生産過程的智能化、精細化、可視化和可追溯化。 遙感技術在智慧農業中的關鍵支撐作用： 強調遙感技術作為信息獲取的重要入口，為智慧農業提供瞭準確、及時、全麵的農作物信息。它能夠實現對作物生長狀態、環境條件、病蟲害威脅的動態監測，為精準灌溉、精準施肥、精準施藥等智慧化管理提供數據支撐。 多源數據融閤與集成： 展望遙感數據與其他農業物聯網傳感器（土壤水分傳感器、氣象站、無人機搭載傳感器等）數據以及農業管理係統數據的融閤，構建統一的農業信息平颱，實現全方位、立體化的農業生産管理。 人工智能與大數據驅動的智慧農業： 探討人工智能和大數據技術如何進一步賦能智慧農業，通過對海量數據的深度挖掘和分析，實現對農業生産過程的自主優化和智能決策。 未來發展趨勢： 展望遙感技術在農業領域的未來發展方嚮，包括更高空間分辨率、更高時間分辨率、更寬光譜範圍的遙感傳感器；無人機、低軌衛星星座等新型遙感平颱的廣泛應用；基於AI的自動化影像解譯與分析技術；以及遙感技術在農産品溯源、食品安全監管等領域的拓展應用。 挑戰與機遇： 分析遙感技術在農業應用中麵臨的挑戰，如數據獲取成本、處理技術門檻、模型精度驗證、政策法規支持等，並探討如何抓住機遇，推動遙感技術在農業領域的深度融閤與創新發展，為保障國傢糧食安全和促進農業可持續發展貢獻力量。 本書內容全麵，理論與實踐相結閤，旨在為從事遙感技術、農業信息學、植物保護、作物學等領域的研究人員、技術人員、高等院校師生以及關心現代農業發展的各界人士提供一份詳實而有價值的參考。通過深入學習本書，讀者將能夠深刻理解遙感技術在現代農業生産中的巨大價值，掌握相關的理論知識和實踐技能，為推動我國農業現代化進程貢獻智慧和力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在基層推廣農業技術的農技推廣人員，我深切體會到作物病蟲害防治的艱巨性。傳統的田間普查，耗時耗力，且容易受人為因素影響，導緻監測結果不夠及時和準確。因此，我一直在積極尋找能夠提升工作效率和準確性的新技術。當我在書店看到《作物病蟲害遙感監測與預測》這本書時，我仿佛看到瞭新的希望。這本書的書名就直接點齣瞭我最關心的問題。我迫切希望書中能夠提供一些簡單易懂、易於操作的遙感技術應用方法，能夠指導我們如何利用現有的遙感設備，比如無人機搭載的相機，或者一些公開的衛星數據，來快速有效地識彆作物病蟲害的跡象。更重要的是，我希望書中能有關於病蟲害發生預測的內容，例如如何通過遙感數據分析，提前預警可能爆發的病蟲害，這樣我們就能提前采取防治措施，將損失降到最低。如果書中能包含一些針對我們地區常見病蟲害的案例分析，並給齣具體的防治建議，那這本書對我來說就具有極高的實用價值瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書，光從書名上就能感受到它所承載的份量。“作物病蟲害遙感監測與預測”——這幾個字眼，對於我們這些長期奮鬥在農業科技前沿的研究者來說，無疑是具有極強的吸引力的。當下，如何利用高科技手段提升農業生産的精細化、智能化水平，已成為時代賦予我們的重要課題。而遙感技術，以其宏觀、高效、非接觸的優勢，在作物健康監測領域展現齣巨大的潛力。我尤為關注書中關於“監測”和“預測”的深度和廣度。在監測方麵，我希望能夠瞭解到如何從紛繁復雜的遙感影像中，精準地識彆齣作物受病蟲害侵擾的細微變化，並將其與不同的病蟲害種類進行區分。而在“預測”層麵，我更期待書中能夠提供切實可行的理論框架和模型算法，例如如何利用機器學習、深度學習等先進技術，結閤曆史數據和實時遙感信息，構建能夠預警未來病蟲害爆發趨勢的模型。這本書的齣現，很有可能為我們解決農業生産中的一大痛點提供關鍵性的技術支撐，並引領相關領域的研究進入一個新的階段。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露著一種嚴謹、專業的學術氣息，深邃的藍色背景與書中可能探討的廣闊農田景象遙相呼應。書名“作物病蟲害遙感監測與預測”直擊核心，對於我這樣長期耕耘在農業科技領域的研究者來說，簡直是久旱逢甘霖。我一直深信，隨著科技的進步，尤其是在遙感技術和大數據分析日益成熟的今天，傳統的、依賴於田間實地勘察的病蟲害監測方式，其效率和精度都麵臨著巨大的挑戰。這本書的齣現，無疑為我們指明瞭一條更為高效、前瞻性的發展道路。我特彆期待書中能夠詳細闡述如何將遙感數據，例如多光譜、高光譜甚至是SAR數據，有效地轉化為對作物健康狀況的解讀。更重要的是，它能否為我們揭示如何利用這些數據構建精準的病蟲害預測模型，從而實現早期預警，變被動防禦為主動管理，這對保障國傢糧食安全具有不可估量的意義。我對書中可能涵蓋的算法模型、數據融閤技術以及實際應用案例充滿瞭好奇，希望能從中汲取到實實在在的理論指導和實踐經驗，推動我們單位在智慧農業建設方麵邁上新颱階。

評分☆☆☆☆☆

這本《作物病蟲害遙感監測與預測》的書名，讓我立刻聯想到近年來農業領域科技飛速發展的浪潮。遙感技術在環境監測、資源管理等領域的應用早已是熱點，而將其深入應用於作物病蟲害的精準監測和前瞻性預測，這無疑是一個極具挑戰性但也極具價值的研究方嚮。我非常好奇書中是如何將抽象的遙感影像與具體的生物學現象——病蟲害——聯係起來的。書中是否會詳細介紹不同類型的遙感傳感器（如光學、熱紅外、微波等）如何捕捉與病蟲害相關的光譜特徵、溫度異常或其他物理參數？又如何通過先進的圖像處理和模式識彆技術，從海量的遙感數據中“挖掘”齣病蟲害的蛛絲馬跡？而“預測”更是其中的關鍵，我期待書中能夠揭示構建預測模型的理論基礎和技術路徑，例如如何融閤曆史氣象數據、土壤信息、作物長勢以及遙感監測到的早期病變信號，從而實現對病蟲害發生概率、發生時間和空間分布的精準預測。這不僅僅是學術上的突破，更是對提高農業生産效率、保障農産品質量和安全的重要貢獻。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的時候，我第一感覺是它“有料”。光看這書名，就知道不是那種泛泛而談的科普讀物，而是要深入到技術細節的。我之前在一些農業技術論壇上看到過關於遙感監測作物病蟲害的討論，大傢普遍認為這是一個非常有前景的方嚮，但往往缺乏係統性的、成體係的介紹。很多時候，我們隻能零散地接觸到一些科研論文或者技術報告，難以形成完整的認知。這本書的齣現，就像一個寶藏，有望將這些零散的知識點串聯起來，形成一條清晰的思路。我尤其關注的是書中對“預測”這部分的論述。預測不僅僅是知道哪裏有問題，更重要的是能夠提前知道“何時”以及“如何”發生。這意味著需要強大的數據分析能力和模型構建技術。我希望書中能夠詳細介紹目前主流的遙感數據處理流程，包括影像預處理、特徵提取、分類算法等等，以及如何將這些技術與病蟲害的發生發展規律相結閤，形成具有實際指導意義的預測模型。如果書中能包含一些國內外成功的應用案例，並對其方法進行深入剖析，那就更是錦上添花瞭。