GIS Applications in Agriculture pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:J., Pierce

出品人:

页数:224

译者:

出版时间:2007-2

价格:$ 142.32

装帧:HRD

isbn号码:9780849375262

丛书系列:

图书标签:

• GIS
• Agriculture
• Remote Sensing
• Precision Farming
• Crop Monitoring
• Yield Prediction
• Spatial Analysis
• Agricultural Technology
• Farm Management
• Environmental Science

现代农业遥感与精准种植技术：理论、方法与实践 本书导言 随着全球人口的持续增长和气候变化带来的严峻挑战，农业正站在一个关键的转型十字路口。传统的、依赖经验的粗放式种植模式已难以持续支撑粮食安全和环境可持续发展的双重需求。现代农业正加速向数据驱动、精准高效的智慧农业迈进。本书旨在为农业科学研究人员、技术推广人员、农业企业管理者以及高等院校师生提供一本全面、深入且具有高度实践指导意义的参考书，聚焦于如何利用最前沿的遥感技术、地理信息系统（GIS）的理论基础，结合先进的作物模型和人工智能算法，实现农业生产的精细化管理和效益最大化。 本书的核心理念是建立“数据采集—信息提取—决策支持”的闭环系统，彻底革新农田管理流程。我们强调的不是单一技术的应用，而是多源异构数据融合、空间分析与时间序列监测相结合的综合解决方案。 --- 第一部分：现代农业监测的技术基础与数据源 本部分奠定理解精准农业监测的理论基石，深入剖析当前可获取的各类遥感数据及其在农业领域的独特价值。 第一章：遥感技术在农业中的基本原理与发展脉络 本章首先回顾电磁波谱与植被相互作用的基本物理学原理，详细解释了可见光（VIS）、近红外（NIR）和短波红外（SWIR）波段在区分健康植被、水分含量和土壤背景中的作用。重点阐述了植被指数（如NDVI、EVI、LAI的计算基础和局限性）。随后，章节深入探讨了多光谱、高光谱、热红外以及合成孔径雷达（SAR）的成像机制、数据特性（如分辨率、重访周期、穿透性）。尤其针对SAR数据，分析了其在全天候、穿透云层监测作物冠层结构和淹涝情况的独特优势。最后，本章梳理了遥感技术从航空摄影到卫星遥感，再到无人机（UAV）遥感平台的发展历程，并探讨了不同平台在空间分辨率和时间分辨率上的权衡取舍。 第二章：高分辨率对地观测数据获取与预处理 本章聚焦于实际数据操作。详细介绍了当前主流的商业和公益卫星数据源（如Landsat系列、Sentinel系列、Planet Scope、高分系列等）的获取流程、数据格式（Level-0至Level-3的含义）和产品特性。预处理是实现定量反演的关键，本章将详尽讲解大气校正（辐射定标、气溶胶和水汽校正的常用模型，如FLAASH、6S模型）、几何校正（地面控制点选择与正射纠正）的规范操作。此外，针对UAV影像，本章专门讨论了倾斜摄影测量原理、密集匹配算法以及如何构建高精度的三维点云模型和正射影像（DOM）。 第三章：农业空间分析的理论框架：地理信息系统核心功能 尽管本书不专注于GIS软件操作手册，但本章系统阐述了GIS在农业空间分析中的核心理论框架。这包括空间数据的结构（矢量与栅格）、拓扑关系建立、空间查询（属性查询与空间关系查询）的逻辑。重点探讨了空间插值技术（如IDW、Kriging）在处理离散采样点数据（如土壤养分点）时对空间连续性的模拟。同时，深入分析了空间分析中的邻域分析、缓冲区分析和叠加分析在农田管理分区、划定隔离带等实际问题中的应用方法。 --- 第二部分：基于遥感的作物生长监测与状态评估 本部分将遥感数据转化为有意义的农业信息，实现对作物生长过程的量化监测和健康诊断。 第四章：作物生物物理参数的反演模型 本章是连接遥感光谱信息与实际作物状态的关键。详细介绍了如何利用辐射传输模型（如PROSAIL模型）反演叶面积指数（LAI）、冠层叶绿素含量（Cab）、比叶面积（SLA）等关键生物物理参数。针对水分胁迫监测，本章重点阐述了热惯量模型和地表能量平衡模型（如SEBAL/METRIC模型）如何利用地表温度（LST）估算作物蒸散量（ETa），并将其转化为作物水分利用效率（WUE）。本章强调了模型参数的本地化校准和不确定性分析的重要性。 第五章：作物表型与产量预测 产量预测是农业管理决策的核心目标之一。本章系统梳理了基于遥感和过程模型的产量估算方法。首先，介绍了利用时序遥感数据（如Sentinel-2的10米分辨率）构建作物生长曲线（如NDVI时间序列），并通过特定生长阶段的峰值和累积量与历史产量进行回归分析的方法。其次，深入探讨了将遥感获取的实时参数（如LAI、作物光合有效辐射吸收率fAPAR）耦合到作物生长模型（如DSSAT、WOFOST）中的同化技术。本章还涵盖了基于深度学习的时间序列分类与回归模型在早期产量预测中的应用潜力。 第六章：杂草与病虫害的空谱识别技术 精准施药的前提是准确识别“异常区域”。本章专门针对杂草与病虫害监测技术进行论述。针对杂草，重点分析了其在光谱特征、冠层结构（粗糙度）以及时间动态上与目标作物之间的细微差异，并详细介绍了基于高分辨率UAV影像和深度学习卷积神经网络（CNN）的杂草精确定位与分类算法。对于病虫害，本章侧重于早期生理胁迫的光谱响应，分析了叶绿素荧光遥感（虽然仍处于前沿研究阶段，但具有巨大潜力）和热红外温度升高的早期指标。并讨论了如何利用空间统计方法识别病虫害的聚集性和扩散趋势。 --- 第三部分：从监测到决策：精准农田管理的应用场景 本部分将前述的技术手段集成，应用于实际的农田管理操作，实现资源优化配置。 第七章：可变速率施肥（VRF）的空间规划与实施 可变速率施肥是精准农业的标志性应用之一。本章详细讲解了如何基于空间变异性图件生成施肥处方图。这包括结合土壤电导率（EC）图、作物长势监测图以及历史产量图，采用聚类分析或专家系统方法确定不同的管理区（Management Zones）。本章详细论述了如何将这些空间图件转换为农机可识别的格式（如Shapefile或ISOXML），并探讨了GPS/RTK导航技术在实现处方图实时精准执行中的技术要求和误差控制。 第八章：精准灌溉与水资源优化调度 水资源短缺是全球性挑战。本章聚焦于基于遥感的需水评估与灌溉决策。重点解析了遥感估算作物蒸散量（ETa）的精度提升方法，尤其是如何利用UAV热红外数据进行小尺度的精细化田间水分平衡。本章阐述了构建“灌溉需求图”的流程，并探讨了将这些空间数据与天气预报模型、土壤持水能力模型相结合，制定出最优的灌溉时间点和灌溉量，实现“按需供水”的目标。 第九章：数据融合、集成平台与未来趋势 现代精准农业依赖于多源数据的协同工作。本章探讨了如何有效地融合不同分辨率和不同时间尺度的卫星、无人机和地面传感器（物联网IoT）数据。介绍了数据同化技术在提高模型预测精度中的作用。最后，本章展望了未来农业监测技术的发展方向，包括：更高光谱分辨率传感器、AI驱动的自动化特征提取、区块链技术在农产品溯源中的应用，以及构建面向服务的农业决策支持系统（DSS）的架构设计。本书强调，未来的农业技术不仅是工具的组合，更是数据生态系统的构建。

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