作物病虫害遥感监测与预测 9787030458704 黄文江-RT pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄文江 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030458704

商品编码：29735519568

包装：平装

出版时间：2015-11-01

基本信息

书名：作物病虫害遥感监测与预测

定价：139.00元

作者：黄文江

出版社：科学出版社

出版日期：2015-11-01

ISBN：9787030458704

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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《作物病虫害遥感监测与预测》可供从事农业信息技术、“3S”技术应用、农业植物保护、农业气象及农业推广部门工作者参考，也可作为农林业等科学领域的科研和教学人员的参考书。

内容提要

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《作物病虫害遥感监测与预测》是作者多年来从事农作物病虫害研究与应用的成果。《作物病虫害遥感监测与预测》涉及的内容主要反映了2010年以来作者所在研究团队在中国科学院“百人计划”项目、遥感与数字地球研究所所长创新基金、国家863计划、国家自然科学基金、国家科技支撑计划、公益性行业（农业）科技专项、北京市自然科学基金等项目支持下，与多家科研、教学和应用示范单位通力合作取得的科研成果。《作物病虫害遥感监测与预测》系统介绍利用遥感、地理信息系统，结合农学、植物保护学、农业气象学和数学等学科对主要作物病虫害开展遥感监测与预测研究及构建遥感监测和预测系统。《作物病虫害遥感监测与预测》由五部分组成。**部分介绍作物病虫害遥感监测与预测研究意义与现状；第二部分介绍非成像光谱技术监测作物病虫害研究；第三部分介绍成像遥感技术监测作物病虫害研究；第四部分介绍作物病虫害遥感预测研究；第五部分介绍作物病虫害遥感监测与预测系统。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《遥感技术在农业生产中的应用：从精准识别到智慧管理》 内容简介 本书旨在深入探讨遥感技术在现代农业生产中所扮演的关键角色，重点聚焦于如何通过先进的遥感手段，实现对农作物健康状况的精准识别、病虫害的早期预警、长势的动态监测，以及最终指导农业生产走向智能化、精细化和可持续化的管理模式。全书内容涵盖了遥感技术的基本原理、在农业领域的具体应用方法、数据处理与分析的先进技术，以及其在提升农业生产效率、保障粮食安全、促进绿色农业发展等方面的巨大潜力。 第一章 遥感技术基础及其在农业领域的应用前景 本章首先系统性地介绍了遥感技术的概念、发展历程以及其作为一种非接触式、大范围、高时效的信息获取手段，在地球观测中的重要地位。我们将详细阐述电磁波与物质相互作用的基本原理，重点解析可见光、近红外、热红外等不同波段在探测农作物信息方面的独特性质。随后，本章将聚焦于遥感技术在农业领域的广阔应用前景，从宏观角度勾勒出其在作物监测、估产、环境评估、灾害预警等方面的巨大潜力，为后续章节的深入探讨奠定理论基础。我们将强调，遥感技术并非仅仅是一种观测工具，更是推动农业向信息化、智能化转型升级的核心驱动力。 第二章 遥感影像数据获取与预处理 本章将详细介绍用于农业监测的各类遥感平台及其搭载的传感器，包括但不限于卫星遥感（如Landsat、Sentinel系列、高光谱卫星等）和航空遥感（无人机、固定翼飞机等）。我们将分析不同平台和传感器在空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率方面的差异，以及它们各自适用的应用场景。 数据预处理是遥感影像分析的关键环节，本章将系统梳理从原始遥感影像到可用分析数据所需的各项预处理步骤。这包括： 辐射定标： 将传感器接收到的原始数字信号转化为具有物理意义的反射率或亮度值，消除传感器自身差异和大气影响。 几何校正： 消除影像因地形、传感器姿态等因素造成的几何畸变，将影像准确地投影到地理坐标系中。我们将介绍多种几何校正方法，如基于控制点的校正、地形校正等。 大气校正： 消除大气散射、吸收等对地表反射信号的影响，获取真实的地表反射率，这是进行定量遥感分析的基础。我们将探讨不同的大气校正模型及其适用性。 影像融合： 将不同分辨率（如高空间分辨率与高光谱分辨率）的遥感影像进行融合，以获得兼具高空间和高光谱信息的新影像，从而提高目标物体的识别精度。 影像镶嵌与裁剪： 将多景影像拼接成一个连续的覆盖区域，并根据研究区域范围进行裁剪，便于后续分析。 此外，本章还将介绍常用的遥感影像处理软件和工具，如ENVI, ERDAS IMAGINE, SNAP, Google Earth Engine等，并提供实际操作的指导，帮助读者掌握数据预处理的基本技能。 第三章 农作物长势监测与生物物理参数反演 农作物长势是衡量作物生长状况的关键指标。本章将聚焦于如何利用遥感技术对农作物长势进行有效监测，并进一步反演关键的生物物理参数。 植被指数（Vegetation Indices, VIs）的应用： 我们将深入讲解各类植被指数的原理、计算方法及其在指示植被覆盖度、叶面积指数（LAI）、叶绿素含量、生物量等方面的作用。重点介绍常用的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、红边植被指数（Red-edge VI）等，并分析它们在不同作物和生长阶段的应用特点。 作物长势评价模型： 基于遥感数据和植被指数，我们将介绍构建作物长势评价模型的不同思路和方法。这包括利用时间序列的遥感数据分析作物生长轨迹，识别关键生长节点，以及与同期历史数据进行对比，评估作物长势的优劣。 生物物理参数反演： 本章将探讨如何利用遥感数据反演作物更精细的生物物理参数，例如叶面积指数（LAI）、叶绿素含量、植被含水量、生物量等。我们将介绍基于经验模型、半经验模型和机理模型（如辐射传输模型）的反演方法，并分析不同模型在精度和适用范围上的优劣。 高光谱遥感在参数反演中的优势： 特别强调高光谱遥感在精细化反演生物物理参数方面的独特优势，通过其连续的光谱曲线，能够更准确地捕捉植被的细微光谱特征，为作物长势监测提供更丰富的信息。 第四章 遥感技术在病虫害早期识别与监测中的应用 病虫害是影响作物产量和品质的重要因素。本章将重点阐述遥感技术在病虫害早期识别与监测方面的策略和技术。 病虫害对作物光谱特征的影响： 详细分析不同病虫害（如真菌病害、细菌病害、病毒病害、各类害虫等）在不同发生阶段对作物叶片生理功能、叶绿素含量、细胞结构、水分含量等产生的具体影响，以及这些影响如何在遥感光谱信号中得到体现。例如，病害导致的叶绿素降解会引起可见光反射率的变化，水分胁迫会影响近红外波段的反射。 基于植被指数的病虫害监测： 介绍如何利用植被指数的时间序列变化来检测作物健康状况的异常，例如NDVI的下降或EVI的异常波动可能预示着病虫害的发生。 光谱特征分析与病虫害识别： 探讨利用更精细的光谱特征（如窄波段信息、光谱指数）来区分不同病虫害种类，以及病虫害的不同发生程度。我们将介绍如何构建光谱库，利用机器学习或深度学习算法对病虫害进行分类和识别。 高光谱遥感在病虫害监测中的关键作用： 再次强调高光谱遥感在识别细微光谱差异方面的优势，能够捕捉到肉眼难以察觉的早期病变信号，为病虫害的早期预警提供强大的技术支持。 热红外遥感在水分胁迫与病虫害监测中的应用： 分析热红外遥感数据如何反映作物叶面温度的变化，进而评估作物的蒸腾状况，而水分胁迫是诱发多种病虫害的重要因素。 多时相遥感影像分析： 强调利用连续的多时相遥感影像，追踪病虫害的发生、发展和扩散规律，为病虫害的区域性预警和防治提供依据。 结合地面调查与模型验证： 指出遥感监测需要与地面病虫害调查相结合，对遥感监测结果进行验证和校准，提高监测的准确性和可靠性。 第五章 遥感数据分析与模型构建 本章将深入探讨遥感数据分析的技术方法和模型构建，以实现对农作物病虫害的准确监测与预测。 遥感影像分类技术： 介绍常用的遥感影像分类方法，包括监督分类（如最大似然法、支持向量机SVM、随机森林RF、神经网络NN等）和非监督分类（如K-Means、ISODATA等）。我们将分析不同分类器在识别农作物类型、病虫害发生区域等方面的适用性，并强调特征选择和模型优化的重要性。 机器学习与深度学习在遥感影像分析中的应用： 重点介绍机器学习和深度学习算法（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等）在处理高维遥感数据、提取复杂特征、实现病虫害精准识别与预测方面的强大能力。我们将分享相关的研究案例和技术路径。 时间序列遥感数据分析： 详细阐述如何利用时间序列遥感数据分析农作物生长动态，识别异常变化，从而为病虫害的早期预警提供时间维度上的信息。我们将介绍趋势分析、突变点检测、异常值检测等技术。 作物模型与遥感数据的结合： 探讨将遥感数据输入到作物生长模型中，以实现对作物产量、长势以及病虫害发生概率的模拟和预测。我们将介绍各种类型作物模型的原理和应用，以及如何实现遥感数据与作物模型的耦合。 空间统计学方法： 介绍空间自相关、空间插值等空间统计学方法，在分析病虫害的空间分布格局、预测其扩散趋势方面的应用。 数据融合技术： 讨论多源遥感数据（如多光谱、高光谱、热红外、雷达数据）以及多尺度遥感数据（卫星、无人机）的融合方法，以提高病虫害监测与预测的精度和可靠性。 模型精度评估： 强调模型评估的重要性，介绍常用的精度评估指标，如总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度等，并指导读者如何科学地评估模型的性能。 第六章 遥感技术在病虫害预测预警与管理中的应用 本章将聚焦于如何将遥感监测结果转化为实际的病虫害预测预警信息，并最终指导农业生产实践。 病虫害发生规律与遥感监测指标的相关性分析： 深入研究特定病虫害在不同环境条件下的发生、发展规律，并分析这些规律与遥感监测到的作物生理指标、光谱特征之间的内在联系。 预测模型的构建与验证： 基于遥感数据、气象数据、土壤数据以及历史病虫害发生数据，构建多元化的病虫害预测模型。我们将介绍回归分析、时间序列预测、集成学习等多种建模方法，并强调模型的实时更新和动态调整。 预警信息发布与可视化： 探讨如何将预测结果转化为直观易懂的预警信息，并通过多种渠道（如手机APP、网络平台、短信通知等）及时发布给农业生产者和管理部门。我们将介绍GIS技术在预警信息可视化方面的应用，如生成病虫害风险等级图、预测分布图等。 精准植保决策支持： 阐述如何利用遥感监测和预测结果，为精准植保提供决策支持。这包括指导农药的精准施用、合理规划防治区域、优化防治时机等，从而减少农药用量，降低环境污染。 大数据与人工智能在病虫害预测预警中的发展趋势： 展望大数据技术和人工智能在海量遥感数据和相关环境数据分析中的应用，以及如何通过深度学习模型实现更智能、更精准的病虫害预测预警。 应用案例分析： 结合具体的作物种类和典型病虫害，展示遥感技术在病虫害预测预警与管理中的成功应用案例，分析其在提升防治效果、降低经济损失、保障农产品质量安全方面的显著成效。 第七章 遥感技术在智慧农业中的角色与未来发展 本章将站在更高的视角，探讨遥感技术在构建智慧农业体系中的核心地位，并展望其未来的发展方向。 智慧农业的内涵与特征： 介绍智慧农业的概念，即以信息技术为核心，实现农业生产过程的智能化、精细化、可视化和可追溯化。 遥感技术在智慧农业中的关键支撑作用： 强调遥感技术作为信息获取的重要入口，为智慧农业提供了准确、及时、全面的农作物信息。它能够实现对作物生长状态、环境条件、病虫害威胁的动态监测，为精准灌溉、精准施肥、精准施药等智慧化管理提供数据支撑。 多源数据融合与集成： 展望遥感数据与其他农业物联网传感器（土壤水分传感器、气象站、无人机搭载传感器等）数据以及农业管理系统数据的融合，构建统一的农业信息平台，实现全方位、立体化的农业生产管理。 人工智能与大数据驱动的智慧农业： 探讨人工智能和大数据技术如何进一步赋能智慧农业，通过对海量数据的深度挖掘和分析，实现对农业生产过程的自主优化和智能决策。 未来发展趋势： 展望遥感技术在农业领域的未来发展方向，包括更高空间分辨率、更高时间分辨率、更宽光谱范围的遥感传感器；无人机、低轨卫星星座等新型遥感平台的广泛应用；基于AI的自动化影像解译与分析技术；以及遥感技术在农产品溯源、食品安全监管等领域的拓展应用。 挑战与机遇： 分析遥感技术在农业应用中面临的挑战，如数据获取成本、处理技术门槛、模型精度验证、政策法规支持等，并探讨如何抓住机遇，推动遥感技术在农业领域的深度融合与创新发展，为保障国家粮食安全和促进农业可持续发展贡献力量。 本书内容全面，理论与实践相结合，旨在为从事遥感技术、农业信息学、植物保护、作物学等领域的研究人员、技术人员、高等院校师生以及关心现代农业发展的各界人士提供一份详实而有价值的参考。通过深入学习本书，读者将能够深刻理解遥感技术在现代农业生产中的巨大价值，掌握相关的理论知识和实践技能，为推动我国农业现代化进程贡献智慧和力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书，光从书名上就能感受到它所承载的份量。“作物病虫害遥感监测与预测”——这几个字眼，对于我们这些长期奋斗在农业科技前沿的研究者来说，无疑是具有极强的吸引力的。当下，如何利用高科技手段提升农业生产的精细化、智能化水平，已成为时代赋予我们的重要课题。而遥感技术，以其宏观、高效、非接触的优势，在作物健康监测领域展现出巨大的潜力。我尤为关注书中关于“监测”和“预测”的深度和广度。在监测方面，我希望能够了解到如何从纷繁复杂的遥感影像中，精准地识别出作物受病虫害侵扰的细微变化，并将其与不同的病虫害种类进行区分。而在“预测”层面，我更期待书中能够提供切实可行的理论框架和模型算法，例如如何利用机器学习、深度学习等先进技术，结合历史数据和实时遥感信息，构建能够预警未来病虫害爆发趋势的模型。这本书的出现，很有可能为我们解决农业生产中的一大痛点提供关键性的技术支撑，并引领相关领域的研究进入一个新的阶段。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我第一感觉是它“有料”。光看这书名，就知道不是那种泛泛而谈的科普读物，而是要深入到技术细节的。我之前在一些农业技术论坛上看到过关于遥感监测作物病虫害的讨论，大家普遍认为这是一个非常有前景的方向，但往往缺乏系统性的、成体系的介绍。很多时候，我们只能零散地接触到一些科研论文或者技术报告，难以形成完整的认知。这本书的出现，就像一个宝藏，有望将这些零散的知识点串联起来，形成一条清晰的思路。我尤其关注的是书中对“预测”这部分的论述。预测不仅仅是知道哪里有问题，更重要的是能够提前知道“何时”以及“如何”发生。这意味着需要强大的数据分析能力和模型构建技术。我希望书中能够详细介绍目前主流的遥感数据处理流程，包括影像预处理、特征提取、分类算法等等，以及如何将这些技术与病虫害的发生发展规律相结合，形成具有实际指导意义的预测模型。如果书中能包含一些国内外成功的应用案例，并对其方法进行深入剖析，那就更是锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

这本《作物病虫害遥感监测与预测》的书名，让我立刻联想到近年来农业领域科技飞速发展的浪潮。遥感技术在环境监测、资源管理等领域的应用早已是热点，而将其深入应用于作物病虫害的精准监测和前瞻性预测，这无疑是一个极具挑战性但也极具价值的研究方向。我非常好奇书中是如何将抽象的遥感影像与具体的生物学现象——病虫害——联系起来的。书中是否会详细介绍不同类型的遥感传感器（如光学、热红外、微波等）如何捕捉与病虫害相关的光谱特征、温度异常或其他物理参数？又如何通过先进的图像处理和模式识别技术，从海量的遥感数据中“挖掘”出病虫害的蛛丝马迹？而“预测”更是其中的关键，我期待书中能够揭示构建预测模型的理论基础和技术路径，例如如何融合历史气象数据、土壤信息、作物长势以及遥感监测到的早期病变信号，从而实现对病虫害发生概率、发生时间和空间分布的精准预测。这不仅仅是学术上的突破，更是对提高农业生产效率、保障农产品质量和安全的重要贡献。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在基层推广农业技术的农技推广人员，我深切体会到作物病虫害防治的艰巨性。传统的田间普查，耗时耗力，且容易受人为因素影响，导致监测结果不够及时和准确。因此，我一直在积极寻找能够提升工作效率和准确性的新技术。当我在书店看到《作物病虫害遥感监测与预测》这本书时，我仿佛看到了新的希望。这本书的书名就直接点出了我最关心的问题。我迫切希望书中能够提供一些简单易懂、易于操作的遥感技术应用方法，能够指导我们如何利用现有的遥感设备，比如无人机搭载的相机，或者一些公开的卫星数据，来快速有效地识别作物病虫害的迹象。更重要的是，我希望书中能有关于病虫害发生预测的内容，例如如何通过遥感数据分析，提前预警可能爆发的病虫害，这样我们就能提前采取防治措施，将损失降到最低。如果书中能包含一些针对我们地区常见病虫害的案例分析，并给出具体的防治建议，那这本书对我来说就具有极高的实用价值了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露着一种严谨、专业的学术气息，深邃的蓝色背景与书中可能探讨的广阔农田景象遥相呼应。书名“作物病虫害遥感监测与预测”直击核心，对于我这样长期耕耘在农业科技领域的研究者来说，简直是久旱逢甘霖。我一直深信，随着科技的进步，尤其是在遥感技术和大数据分析日益成熟的今天，传统的、依赖于田间实地勘察的病虫害监测方式，其效率和精度都面临着巨大的挑战。这本书的出现，无疑为我们指明了一条更为高效、前瞻性的发展道路。我特别期待书中能够详细阐述如何将遥感数据，例如多光谱、高光谱甚至是SAR数据，有效地转化为对作物健康状况的解读。更重要的是，它能否为我们揭示如何利用这些数据构建精准的病虫害预测模型，从而实现早期预警，变被动防御为主动管理，这对保障国家粮食安全具有不可估量的意义。我对书中可能涵盖的算法模型、数据融合技术以及实际应用案例充满了好奇，希望能从中汲取到实实在在的理论指导和实践经验，推动我们单位在智慧农业建设方面迈上新台阶。