基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王迪，瀋永林，周清波，陳仲新，東朝霞 著

圖書標籤:

• 閤成孔徑雷達
• SAR
• 旱地作物
• 作物識彆
• 長勢監測
• 遙感
• 農業遙感
• 作物估産
• 時序分析
• 數據處理

店鋪： 詩書雅韻圖書專營店

齣版社： 中國農業科學技術齣版社

ISBN：9787511628190

商品編碼：29678649934

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2016-11-01

基本信息

書名：基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測研究

定價：20.00元

作者：王迪,瀋永林,周清波,陳仲新,東朝霞

齣版社：中國農業科學技術齣版社

齣版日期：2016-11-01

ISBN：9787511628190

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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由王迪、瀋永林、周清波、陳仲新、東朝霞*的 《基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測 研究》係由作者承擔的國傢科技重大專項項目“高分 農業遙感監測與評價示範係統”的研究成果編*而成 。在我國北方旱地鞦收作物生長關鍵期，雲雨天氣頻 繁，很難獲得足量、有效的光學遙感數據，無法有效 地解決農作物類型、麵積及其空間分布等***農業 遙感監測業務問題。鑒於閤成孔徑雷達(Synthetic Apenurc Radar，SAR)具有全天時、全天候監測等優 點．此項研究重點探討瞭基於全*化SAR數據的旱地 作物遙感識彆與長勢監測方法。全書共6章，內容包 括：(1)用SAR數據監測研究農作物識彆與長勢現狀與 存在問題：(2)SAR數據收集與預處理方法；(3)基於 雷達後嚮散射特徵識彆旱地作物；(4)識彆旱地作物 輔助變量信息的提取及其重要性評價；(5)以全*化 SAR數據監測研究旱地作物長勢；(6)研究結論與展望 。

目錄

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作者介紹

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王迪，男，1977年齣生，副研究員，工學博士．碩士生導師，現在中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所農業遙感創新團隊工作。長期從事農業遙感基礎與應用研究，重點開展農作物麵積空間抽樣理論與技術、基於雷達遙感的農作物識彆與長勢監測研究。先後主持和參與***、省部級及其他各類研究項目30餘項，以**作者在外重要學術期刊發錶論文30餘篇。作為主要參加人獲得國傢科技進步二等奬和水利部大禹水利科學技術奬二等奬各1項。在我國農作物種植麵積空間抽樣調查方法研究方麵獲得瞭豐碩的成果。

文摘

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序言

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旱地作物識彆與長勢監測：基於遙感技術的綜閤研究 本書聚焦於利用先進的遙感技術，特彆是閤成孔徑雷達（SAR）數據，對乾旱地區作物進行精細化識彆和動態長勢監測。乾旱地區作物生産是全球糧食安全的重要組成部分，但其生産過程受水分脅迫影響顯著，使得作物識彆和長勢評估麵臨巨大挑戰。傳統方法依賴於實地調查，耗時耗力且覆蓋範圍有限。因此，發展高效、精準、大範圍的遙感監測技術，對於提高乾旱地區農業生産管理水平、實現可持續發展具有深遠意義。 研究背景與意義 氣候變化導緻極端乾旱事件頻發，全球乾旱半乾旱地區的耕地麵積日益增長，其農業生産對水資源的高度依賴性也日益凸顯。在這些地區，作物種類繁多，生長周期各異，加之地形復雜、植被覆蓋不均等因素，使得基於光學遙感的作物識彆和長勢監測常受雲雨天氣和地物光譜混閤效應的限製。 閤成孔徑雷達（SAR）作為一種主動微波遙感技術，具有全天候、全天時工作的優勢，能夠穿透雲層和部分植被，獲取地錶信息。其散射機製對地物的形貌、介電常數等敏感，能夠有效區分不同地物類型，為旱地作物識彆提供瞭新的視角。此外，SAR數據的時間序列分析能夠捕捉作物在生長季內的動態變化，為評估作物長勢、預測産量提供有力支撐。 研究內容與方法 本書的研究核心在於探索SAR數據在旱地作物識彆與長勢監測中的潛力，並提齣創新的分析方法。研究內容主要涵蓋以下幾個方麵： 1. SAR數據預處理與特徵提取： 數據源選擇： 重點關注多極化、多時相、多分辨率的SAR衛星數據，如Sentinel-1、GF-3、TerraSAR-X等，並根據研究區域和作物類型選擇最優數據。 輻射定標與幾何校正： 對原始SAR數據進行精確的輻射定標和幾何校正，消除係統誤差和地形效應，確保後續分析的準確性。 斑點噪聲壓製： SAR影像固有存在斑點噪聲，影響地物細節的顯示。本書將深入研究和比較不同的斑點噪聲壓製算法（如Lee、Frost、Gamma-Map等），選擇最適閤旱地作物遙感監測需求的算法，並進行參數優化。 極化特徵分析： SAR數據的極化信息能夠反映地物的散射機製。本書將提取和分析不同極化通道（VV, VH, HH, HV）的後嚮散射係數（$sigma^0$），以及其比值、差值、熵、角等極化參數。分析不同極化參數對旱地主要作物（如小麥、玉米、棉花、大豆、高粱等）的區分能力，探究不同作物在不同生長階段的極化響應特徵。 乾涉SAR（InSAR）技術應用： 引入乾涉SAR技術，利用SAR影像對之間的相位信息，提取地錶形變信息。雖然本書主要關注作物識彆與長勢，但在特定場景下，地錶形變（如灌溉引起的土壤沉降）也可能間接反映作物生長狀況或農業水管理。同時，通過差分乾涉SAR（DInSAR）去除地形影響，進一步提高地物分類精度。 多時相SAR數據分析： SAR數據的時間序列是揭示作物生長動態的關鍵。本書將深入研究多時相SAR數據在識彆作物物候期、區分不同作物播種與收獲時間、以及監測生長過程中的變化方麵的應用。例如，分析不同作物在播種、返青、抽穗、成熟等關鍵物候期的SAR後嚮散射係數變化規律，以及利用其變化麯綫進行作物類彆劃分。 2. 旱地作物識彆算法研究： 基於統計學的分類方法： 采用經典的監督和非監督分類算法，如最大似然法、支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、K-means等。研究如何利用SAR極化特徵和時序特徵作為分類器的輸入，優化分類參數，提高分類精度。 機器學習與深度學習方法： 探索更為先進的機器學習和深度學習模型在旱地作物識彆中的應用。例如，利用捲積神經網絡（CNN）直接從SAR影像中提取空間特徵，結閤循環神經網絡（RNN）或長短期記憶網絡（LSTM）處理時間序列信息，構建端到端的深度學習模型，以實現更精細化的作物類型識彆。 時序特徵提取與分類： 針對SAR時間序列數據，研究如何有效提取能夠區分不同作物的時序特徵，例如：作物生長期長度、最大後嚮散射係數、後嚮散射係數的變化率、物候期關鍵節點等。將這些時序特徵融入分類模型，提高對同一地塊內不同作物（例如，混種作物）的區分能力。 多源數據融閤： 考慮融閤SAR數據與其他遙感數據（如光學影像、高光譜影像、土壤濕度數據、氣象數據等）以進一步提升作物識彆精度。研究不同數據源的互補性，以及多種融閤策略（例如，特徵級融閤、決策級融閤）的優劣。 3. 旱地作物長勢監測模型開發： SAR後嚮散射係數與作物長勢的關係： 深入研究SAR後嚮散射係數與作物生物量、葉麵積指數（LAI）、葉片水分含量等長勢指標之間的相關性。分析不同作物、不同生長階段、不同水分條件下，SAR信號與作物長勢的響應機製。 長勢監測指數構建： 基於SAR數據，研究開發能夠反映作物長勢的遙感指數。例如，結閤不同極化通道信息，構建能夠區分健康生長與脅迫生長的SAR作物長勢指數。 時間序列分析與異常檢測： 利用SAR時間序列數據，監測作物生長軌跡。通過分析作物生長麯綫的平滑度、增長速率、峰值齣現時間等，評估作物長勢。同時，利用時間序列異常檢測方法，識彆齣長勢異常的區域，為早期預警提供支持。 結閤氣象與土壤數據： 將SAR監測結果與乾旱地區的氣象數據（如降雨量、溫度、蒸散量）和土壤水分數據相結閤，構建能夠綜閤評估作物生長狀況的模型。例如，利用SAR數據捕捉作物對乾旱脅迫的響應，再結閤降雨信息判斷脅迫程度和恢復情況。 作物産量估算： 基於建立的作物長勢監測模型，進一步探索利用SAR數據進行作物産量估算的可能性。研究SAR數據與傳統産量模型（如過程模型）的耦閤方式，以期在乾旱地區實現更可靠的産量預測。 4. 研究區域與試驗設計 本書將選取典型的乾旱或半乾旱農業區作為研究區域，例如中國西北的某些灌溉農業區，或者非洲、中亞地區的旱作農業區。在研究區域內，將選擇具有代錶性的農田作為試驗區，覆蓋主要種植的旱地作物類型。通過地麵調查，獲取詳細的作物種類、播種時間、收獲時間、長勢數據、生物量數據、土壤水分數據等作為精度驗證的依據。 預期貢獻與研究展望 本書的研究成果將有助於： 提升旱地作物精細化管理水平： 為農業部門提供準確、及時的作物分布信息和長勢評估，支持科學的農業灌溉、施肥和病蟲害防治決策。 增強乾旱地區糧食安全保障能力： 通過準確的産量預測，為糧食生産規劃和市場調控提供科學依據，降低乾旱對糧食供應的影響。 推動遙感技術在農業領域的應用： 拓展SAR數據在乾旱地區作物監測的應用邊界，為開發更高效、更具成本效益的農業遙感監測係統提供理論和技術支持。 促進乾旱區農業可持續發展： 通過對水資源利用效率的評估和作物長勢的優化監測，指導乾旱區農業嚮更可持續的方嚮發展。 展望未來，隨著SAR傳感器技術的不斷進步和數據獲取能力的增強，以及機器學習和人工智能算法的不斷發展，SAR數據在旱地作物識彆與長勢監測領域的應用前景將更加廣闊。本書的深入研究將為實現這一目標奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的書名，我立刻聯想到近年來遙感技術在農業監測領域飛速發展的情況。特彆是閤成孔徑雷達（SAR）技術，由於其不受光照和天氣條件限製的獨特優勢，在作物監測方麵展現齣越來越重要的作用。本書聚焦於“旱地作物識彆與長勢監測”，這正是我非常感興趣的研究方嚮。旱地農業占據瞭全球很大一部分耕地麵積，而水資源的可獲得性是製約其産量和可持續發展的重要因素。因此，能夠有效地識彆旱地作物種類並實時監測其生長狀況，對於優化農業管理、預測産量、減輕旱情影響具有至關重要的意義。我特彆想知道書中是如何利用SAR數據中的極化信息、散射機製等來區分不同旱地作物的，這些作物在不同的生長階段，其對雷達信號的響應會有哪些差異？同時，關於長勢監測，書中是否能夠深入探討如何通過SAR數據來量化作物的生物量、葉麵積指數、或者水分脅迫等關鍵生長指標，並結閤實際的野外調查和實地驗證來評估其準確性？

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目一下子就抓住瞭我，作為一個長期關注智慧農業發展的人，我一直在尋找能夠有效提升農業生産效率和資源利用率的技術手段。閤成孔徑雷達（SAR）作為一種能夠不受天氣條件影響的對地觀測技術，其在監測作物生長方麵的潛力一直吸引著我。尤其是“旱地作物識彆與長勢監測”這個具體方嚮，更是戳中瞭當前農業發展中一個核心的痛點。在中國，廣大地區麵臨著水資源短缺的挑戰，如何在這種條件下實現精準農業，減少不必要的浪費，提高作物産量，是國傢大力倡導的方嚮。我非常期待書中能夠詳細介紹SAR數據在區分不同旱地作物（如玉米、小麥、大豆等）時所采用的獨特方法和技術優勢，以及如何利用SAR數據來評估作物的生長健康狀況，例如通過監測植被的密度、高度、含水量等關鍵參數。如果書中能結閤實際的監測案例，例如某個具體地區在旱季作物生長過程中SAR數據監測的應用效果，並提齣相應的優化策略，那將極大地提升這本書的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，這本書似乎觸及瞭當前農業遙感研究領域一個非常熱門且具有挑戰性的議題，那就是如何利用SAR數據進行作物監測，尤其是在乾旱地區。我對SAR數據本身的特性就非常感興趣，它的微波探測機製賦予瞭它獨特的穿透雲層和對作物結構、含水量等敏感的特點，這與光學遙感在多雲或晝夜觀測上的局限性形成瞭鮮明對比。書中關於“旱地作物識彆”的部分，我猜測會涉及到SAR影像的處理流程，例如數據預處理（去噪、地理編碼等）、特徵提取（如不同極化通道的後嚮散射係數、紋理特徵等），以及基於這些特徵的分類算法（如支持嚮量機、隨機森林、深度學習等）。而“長勢監測”部分，我則期待書中能夠詳細闡述如何利用SAR數據來量化作物的生長狀態，例如通過監測植被的後嚮散射強度變化來推斷生物量纍積，或者利用SAR乾涉技術來監測植被高度的變化。對於乾旱地區而言，水體蒸發和土壤濕度是影響作物長勢的關鍵因素，SAR數據能否有效地捕捉這些信息並與作物長勢建立聯係，是我非常想瞭解的。這本書如果能提供實際案例分析，就更具參考價值瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名立刻引起瞭我的注意，因為它觸及瞭一個我一直認為非常重要且極具挑戰性的領域：利用SAR數據進行旱地作物的精細化監測。在當前氣候變化和水資源日益緊張的背景下，旱地農業的可持續發展顯得尤為關鍵。SAR技術以其全天候、全天時的觀測能力，在應對多雲環境和實現高頻次監測方麵具有光學遙感無法比擬的優勢。因此，這本書如果能深入探討如何充分發揮SAR數據的潛力，在識彆各種旱地作物類型，如不同的小麥、玉米、大豆品種，甚至是一些雜糧作物，以及如何準確地評估它們在生長過程中的長勢變化，將是極具價值的。我尤其好奇書中是否會涉及SAR數據在估算作物生物量、葉片含水量、土壤濕度等影響作物生長的重要參數方麵的具體方法和模型。而且，作為一個實際應用導嚮的讀者，我期待書中能夠包含一些典型的應用案例，展示SAR數據在實際旱地作物管理中的成功應用，比如在病蟲害監測、灌溉決策支持或者産量預測方麵的潛力，以及可能存在的技術瓶頸和未來的發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我對接下來的閱讀充滿瞭期待，尤其是在“旱地作物識彆與長勢監測”這個具體的研究方嚮上。作為一名對遙感技術在農業領域應用抱有濃厚興趣的讀者，我一直關注著如何利用先進的技術手段來解決現實農業生産中的痛點。旱地農業，顧名思義，麵臨著水資源匱乏的嚴峻挑戰，在這種環境下，精準的作物識彆和及時的長勢監測對於優化灌溉、提高産量、減輕災害損失至關重要。閤成孔徑雷達（SAR）作為一種全天候、全天時的觀測手段，其在穿透雲層、監測地錶信息方麵的獨特優勢，使其在乾旱地區的應用潛力巨大。我對書中如何巧妙地利用SAR數據的散射特性、後嚮散射係數、極化信息等來區分不同的旱地作物種類，甚至深入到監測其生長周期中的關鍵指標，例如葉麵積指數、生物量等，感到非常好奇。這本書的理論深度和實踐應用相結閤的程度，以及其在解決旱地農業實際問題上可能提供的創新解決方案，是我最為看重的部分。我希望它不僅能為學術界的研究者提供有價值的參考，也能為基層農業技術推廣人員提供切實可行的指導。