黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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中国农业科学技术出版社 著

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• 遥感
• 夏玉米
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• 种植面积
• 空间分布
• 变化检测
• 农业遥感
• 作物监测
• 土地利用
• 时空分析

店铺： 北京大学图书专营店

出版社： 暂无

ISBN：9787511620224

商品编码：11866275828

包装：平装

出版时间：2015-04-01

基本信息

书名：黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究

：38.00元

作者：出版社:中国农业科学技术出版社

出版社：暂无

出版日期：2015-04-01

ISBN：9787511620224

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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内容提要

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玉米是重要的粮食作物，也是饲料和工业原料的主要来源。近年来，我国玉米种植面积不断增加。2011年，玉米已经超过小麦和水稻，成为我国大粮食作物。黄淮海是我国*的夏玉米集中产区，该区夏玉米种植变化对我国粮食安全、价格和玉米市场供需平衡有着直接和重大的影响。利用遥感技术不但可以及时准确地获取大区域范围内夏玉米种植面积和空间分布状况，而且可以掌握其年度间的动态变化信息，为指导我国农业生产和制定农业政策提供依据。本书以黄淮海为研究区，以夏玉米的识别提取为重点，以夏玉米种植信息动态变化检测为目的，基于MODIS EVI影像，采用以分类后比较为基础的变化检测方法，围绕夏玉米种植面积和空间分布的变化进行了系统的研究。

目录

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作者介绍

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刘珺，山西吕梁人。博士，硕士生导师。主要从事生态遥感及全球变化研究。2006年毕业于太原理工大学，获工学硕士学位，2012年毕业于南京大学，获理学博士学位。曾参与国家973计划项目“气候变化对我国粮食生产系统的影响机理及适应机制研究”，国家国防科工局课题“广西北部湾CBERS02B/HJ卫星植被识别与叶面积指数反演研究”等项目。发表论文十余篇。现主持山西省自然科学基金。作为主要编者参与编著《建筑施工测量》（北京理工大学出版社）教材和《建筑工程测量》（高等教育出版社），其中《建筑工程测量》被评为国家“十二五”规划教材。讲授的《建筑工程测量》课程，曾获2008年山西省精品课程。

文摘

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序言

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《黄淮海区夏玉米种植面积与空间分布变化遥感研究》图书简介 概述： 本书深入探讨了黄淮海海区夏玉米种植面积及空间分布在近二十年来的动态变化，并详细阐述了如何运用遥感技术这一强有力的工具对这些变化进行科学、精准的监测与分析。黄淮海海区作为我国重要的商品粮基地，其夏玉米的产量和种植结构直接关系到国家粮食安全和区域经济发展。然而，受多种因素影响，该区域的夏玉米种植面积和空间格局并非一成不变，而是呈现出复杂而动态的演变趋势。本书聚焦于这一关键农业区域，借助遥感影像的宏观视角和时序监测能力，揭示了夏玉米种植面积的变化规律、空间分布特征及其驱动机制，为农业生产规划、资源优化配置以及可持续发展战略的制定提供了重要的科学依据。 研究背景与意义： 黄淮海海区地处我国华北平原东部，气候条件优越，土壤肥沃，是国家重要的粮食产区之一，尤其在夏玉米种植方面占据举足轻重的地位。夏玉米不仅是该区域重要的粮食作物，也是重要的饲料粮和经济作物，其产量变化对区域乃至全国的农产品市场和价格波动有着显著影响。 然而，近年来，随着城镇化进程的加速、工业化水平的提高、农业结构调整以及国家农业政策的调整，黄淮海海区的农业生产面临着前所未有的挑战与机遇。耕地面积的减少、优势作物品种的更替、种植模式的转变等都可能引起夏玉米种植面积和空间分布的显著变化。精准掌握这些变化趋势，对于科学评估粮食生产能力、预测未来产量、制定合理的农业发展规划、应对气候变化对农业生产的影响、以及加强耕地保护和可持续农业发展具有至关重要的意义。 传统的农业统计方法虽然能提供一定的宏观数据，但在空间分辨率、时效性以及精细化监测方面存在不足。遥感技术以其宏观性、时效性、经济性和信息丰富的特点，为农业面积监测和作物分布研究提供了全新的技术手段。通过对不同时期遥感影像数据的获取、处理和分析，能够实现对夏玉米种植区域的精确识别、面积量化和空间格局的动态描绘，从而弥补传统方法的局限性。 本书内容详述： 本书系统性地梳理了黄淮海海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究的理论基础、技术方法、数据处理、结果分析以及应用前景，主要内容涵盖以下几个方面： 第一部分：研究区域概况与研究背景 黄淮海海区自然地理环境特征： 详细介绍研究区的地理位置、气候条件（光照、降水、温度、积温等）、土壤类型、地形地貌以及水文特征等，这些自然因素对夏玉米的生长和种植布局有着直接的影响。 黄淮海海区农业发展概况： 阐述该区域的农业生产结构、主要农作物类型、耕地利用现状、以及夏玉米在区域农业经济中的地位和作用。 夏玉米种植的现状与挑战： 分析当前黄淮海海区夏玉米种植面临的主要问题，如种植效益、病虫害防治、水资源短缺、以及耕地质量退化等，以及这些问题对种植面积和空间分布可能产生的影响。 遥感技术在农业监测中的优势与必要性： 强调遥感技术在农业面积监测、作物识别、产量估算等方面的独特优势，以及其在黄淮海海区夏玉米种植变化研究中的不可替代性。 第二部分：遥感技术方法与数据处理 遥感数据获取与预处理： 详细介绍本研究采用的遥感影像类型（如Landsat、Sentinel、MODIS等）、数据来源、获取时间以及影像预处理的关键步骤，包括辐射校正、几何校正、大气校正等，确保数据质量和可比性。 夏玉米遥感信息提取技术： 重点阐述用于夏玉米信息提取的关键遥感技术和算法，包括： 光谱特征分析： 分析夏玉米在不同生育期（播种、苗期、抽雄吐丝期、成熟期等）的光谱响应特征，特别是其在可见光、近红外和短波红外波段的反射率变化规律。 植被指数应用： 介绍常用植被指数（如NDVI、EVI、SAVI等）在识别和量化夏玉米生长状况、覆盖度方面的应用，以及如何利用植被指数的时间序列数据进行变化监测。 分类算法： 详细介绍用于遥感影像分类的常用算法，如最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、面向对象分类（OBIA）等，并对比分析其在夏玉米提取中的优劣。 时序分析方法： 阐述如何利用多时相遥感影像进行时间序列分析，例如趋势分析、突变检测、异常值分析等，以捕捉夏玉米种植面积和空间格局的动态变化。 混合像元分解技术： 探讨在存在混合像元的情况下，如何利用混合像元分解技术更精确地估算夏玉米的种植面积。 空间尺度与精度评估： 讨论研究的空间分辨率选择、不同空间尺度对分析结果的影响，以及如何通过实地调查数据对遥感反演结果进行精度评估，包括总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等。 第三部分：黄淮海区夏玉米种植面积变化检测 研究时段内的夏玉米种植面积总量变化： 通过多期遥感影像的分析，量化研究时段内黄淮海海区夏玉米种植总面积的变化情况，识别面积增加或减少的年份，并对其变化幅度进行统计分析。 面积变化趋势分析： 运用统计学方法，分析夏玉米种植总面积在研究时段内的长期变化趋势，是线性增长、线性下降、还是存在波动性变化，并识别出关键的变化节点。 不同区域或行政单元的面积变化对比： 将研究区划分为若干子区域（如省、市、县）或按照农业生产潜力进行划分，对比分析不同区域的夏玉米种植面积变化差异，揭示区域性差异的成因。 面积变化的影响因素分析（初步）： 结合已有的统计数据和文献资料，对观察到的夏玉米种植面积变化进行初步的归因分析，例如与农业政策、市场价格、自然灾害、城镇化等因素的关系。 第四部分：黄淮海区夏玉米空间分布格局演变 夏玉米空间分布格局特征： 刻画研究时段内不同年份黄淮海海区夏玉米的Spatial Distribution Pattern，例如集聚性、分散性、优势分布区域等。 空间分布格局的变化分析： 详细分析夏玉米种植空间分布格局的动态演变过程，包括： 优势区域的转移与消长： 识别夏玉米种植由某些区域向另一些区域的转移，或某些优势区域面积的扩大与缩小。 破碎化与集聚化趋势： 分析夏玉米种植区域的破碎化程度或集聚化程度的变化，例如耕地分散化种植或向适宜区域集中。 空间异质性分析： 运用空间统计方法（如 Moran's I, Getis-Ord Gi等）分析夏玉米种植的空间自相关性及其变化，识别出热点区（高密度种植区）和冷点区（低密度种植区）。 空间分布变化驱动机制探讨： 深入分析导致夏玉米空间分布格局变化的关键驱动因素，包括： 自然环境因素： 如气候变化、水资源分配、土壤适宜性等。 社会经济因素： 如城镇化进程对耕地占用、农业结构调整、市场需求变化、农业投入（化肥、农药、机械化）的影响、土地流转、农民种植意愿等。 政策与制度因素： 如国家和地方的农业补贴政策、粮食生产政策、耕地保护政策、产业结构调整政策等。 第五部分：研究成果的应用与展望 研究成果的科学应用价值： 服务于国家粮食安全战略： 为国家宏观调控和粮食生产布局提供精准的空间信息。 指导区域农业生产规划： 为地方政府制定夏玉米种植结构调整、优势区域规划、新品种推广等提供科学依据。 促进农业资源优化配置： 帮助优化水、肥、耕地等农业资源的配置，提高利用效率。 支持可持续农业发展： 为评估农业发展对环境的影响，制定可持续农业发展策略提供数据支持。 辅助灾害监测与评估： 为农作物估产、灾情评估提供基础数据。 研究的局限性与不足： 客观分析本研究在数据获取、方法选择、因素分析等方面存在的不足，为未来的研究指明方向。 未来研究展望： 提出未来在黄淮海海区夏玉米种植变化监测方面的研究方向，例如： 高分辨率遥感数据的应用： 进一步提高监测精度和空间细节。 多源遥感数据融合： 结合不同类型遥感数据，提升信息提取能力。 人工智能与机器学习在信息提取中的深入应用： 提高自动化程度和预测能力。 更精细化的驱动机制研究： 结合大数据分析，深入揭示复杂驱动因素。 模型耦合研究： 将遥感监测结果与作物生长模型、生态模型等进行耦合，进行更深层次的分析。 本书的特点： 理论与实践相结合： 既有扎实的遥感理论基础，又有详细的实践操作过程和真实数据分析。 方法体系全面： 涵盖了从数据获取、预处理到信息提取、变化分析、精度评估的完整技术流程。 研究内容深入： 不仅关注面积变化，更深入探讨了空间分布格局的演变及其背后的驱动机制。 应用价值突出： 研究成果对国家和区域农业生产、政策制定具有重要的参考价值。 图文并茂： 包含大量的遥感影像图、变化图、统计图表，直观展示研究成果。 适合读者： 本书适合农业、地理学、遥感科学、环境科学、资源管理等相关领域的科研人员、高校教师、研究生、以及从事农业管理、政策制定、区域规划等工作的专业人士阅读。 结论： 通过对黄淮海海区夏玉米种植面积和空间分布变化进行长期的、系统的遥感监测与研究，本书不仅为理解该区域农业生产的动态演变提供了重要的实证数据，更为制定科学有效的农业发展政策、保障国家粮食安全、促进区域经济可持续发展提供了坚实的研究基础和重要的决策参考。本书的研究成果将为未来黄淮海海区乃至我国其他重要粮食产区的农业监测与管理工作提供宝贵的经验和启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的惊喜远不止于理论的探讨。作为一名农技推广人员，我深切体会到将科研成果转化为实际生产力是多么重要。因此，我在阅读《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》时，尤其关注其研究方法的实用性和成果的可操作性。书中是否详细介绍了如何利用遥感数据来识别和量化夏玉米的种植区域？例如，在识别过程中，是否考虑了不同作物之间的光谱差异、玉米生长周期内的光谱特征变化、以及土壤背景和植被覆盖的干扰？我特别好奇书中在案例研究中，是否提供了具体的遥感影像处理流程，从影像获取、辐射定标、大气校正、几何校正，到面向对象的分类、支持向量机、随机森林等算法的应用，乃至最终的精度评价指标（如总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等）。更重要的是，书中对于“空间分布变化”的分析，是否能够将宏观的变化趋势与具体的地理空间单元（如乡镇、村庄）联系起来？是否能够揭示出哪些区域的夏玉米种植在增加，哪些在减少，并且分析其背后的原因？我希望书中能够提供一些可视化成果，例如不同年份的夏玉米种植面积分布图、变化累积图、空间转移矩阵等，这些图表将极大地帮助我理解研究结论，并指导我如何在基层工作中推广适宜的种植技术、优化种植布局。这本书的价值在于它将高科技的遥感技术与重要的农业生产实践紧密结合，为我们一线工作者提供了宝贵的工具和思路，让我看到了科技赋能农业的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名农业政策研究领域的从业者，我始终关注政策的落地效果以及对区域发展的影响。《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书，在我看来，是理解国家农业政策在黄淮海地区具体实施情况的一个重要窗口。黄淮海地区是中国重要的粮食生产区域，国家在该区域实施了大量的农业支持和发展政策，例如对玉米生产的补贴、对耕地保护的要求、以及对农业结构的调整等。我希望书中能够通过遥感数据监测到的夏玉米种植面积和空间分布的变化，来评估这些政策的实际效果。例如，是否能够发现，在实施了相关补贴政策的年份，夏玉米的种植面积出现了预期的增长？或者，是否存在一些政策，虽然初衷是好的，但由于各种原因，并未能有效改变农民的种植行为，甚至导致了意想不到的后果？书中对“空间分布变化”的分析，是否能够揭示出，政策在不同区域、不同类型的农户之间，产生了怎样的差异化影响？例如，是否会发现，政策对规模化经营的农场更有利，而对小农户的影响相对较小？我期待书中能够提供一些客观的数据和分析，来帮助我们更准确地评估现有农业政策的优劣，并为未来政策的制定和优化提供参考。这本书的研究，如果能够将遥感技术监测到的土地利用变化与政策分析相结合，将具有重要的实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

在信息爆炸的时代，能够找到一本真正有深度、有启发性的书籍并非易事。《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书，从其严谨的题目和研究方向来看，无疑是具备这种潜力的。我非常好奇书中是否能够深入探讨不同类型的遥感数据（如光学遥感、雷达遥感）在夏玉米种植面积和空间分布监测中的互补性。例如，光学遥感在信息丰富度上具有优势，但在云雨天气下容易受限；而雷达遥感则不受天气影响，但其数据处理和信息提取难度可能较大。书中是否会对比不同遥感技术在黄淮海区夏玉米监测中的优势和局限性，并提出最优的数据获取和处理策略？我希望书中能够对“变化检测”这一核心技术进行深入的解析，不仅仅是算法的罗列，更重要的是对算法的适用性、鲁棒性以及在实际应用中的挑战进行详细的论述。例如，如何有效应对由于传感器差异、成像条件变化、地物本身的非线性变化等因素带来的误差？书中对“空间分布”的分析，是否会深入到乡镇甚至村庄的尺度，并利用GIS技术进行空间统计和可视化，揭示出夏玉米种植在不同地理单元上的斑块状分布、迁移路径以及集聚效应？这本书的价值，在于它能够将遥感技术的最新进展与黄淮海区夏玉米这一具体的研究对象相结合，为我们提供一个全面、深入的视角，来理解区域农业生产和土地利用格局的动态变化。

评分☆☆☆☆☆

作为一名环境科学的研究生，我一直对人地关系和区域可持续发展课题充满兴趣。因此，《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书的出现，对我来说无疑是一个重要的研究资料。黄淮海地区是中国人口稠密、经济活跃的区域，农业生产活动在这里扮演着举足轻重的角色。夏玉米作为该地区重要的农作物，其种植面积和空间分布的任何变化，都可能对区域的土地利用结构、水资源消耗、生态环境产生深远的影响。我希望书中能够深入分析这些变化背后的驱动因素。例如，是否探讨了气候变化（如气温升高、降水模式改变）对夏玉米适宜种植区的影响？是否考虑了灌溉条件、土壤肥力等自然因素的空间异质性？在社会经济层面，书中是否分析了市场需求、农业政策（如补贴、限产政策）、地租变化、非农产业发展对农民种植决策的影响？我很期待书中能够通过遥感数据分析，将这些复杂的驱动因素与夏玉米种植面积的空间变化联系起来，形成一个多维度的分析框架。此外，书中对于“变化检测”的深入研究，是否能够揭示出区域内是否存在由玉米种植面积减少导致的耕地撂荒问题，或者因玉米种植面积增加而挤占其他生态用地的现象？这些对于区域生态环境保护和可持续发展战略的制定至关重要。这本书的研究，如果能够提供关于这些方面的详细数据和分析，将对我未来的研究方向提供非常有益的启发和支撑。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对地理信息系统（GIS）和遥感技术有浓厚兴趣的爱好者，平时喜欢阅读与这些技术在不同领域应用相关的书籍。因此，《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书吸引了我，因为它将遥感技术与一个具体的农业应用场景结合起来。从这本书的题目来看，我预想它应该会详细介绍遥感数据在监测农作物种植方面的具体方法。我想了解书中是否会介绍不同卫星遥感平台（如Landsat、Sentinel-2、GF系列等）的特点，以及它们各自在夏玉米监测中的适用性。例如，不同传感器的空间分辨率、光谱分辨率和重访周期，会对最终的监测精度产生怎样的影响？在数据处理方面，书中是否会提及数据预处理的常用流程，如影像下载、质量控制、几何校正、辐射定标、大气校正等？我尤其感兴趣的是书中关于“变化检测”的部分，通常这类研究会涉及到多种变化检测算法，例如图像差值法、变化向量分析、主成分分析、Post-classification Comparison等。我希望书中能够详细介绍这些算法的原理、优缺点，以及在黄淮海区夏玉米监测中的具体应用案例。此外，书中对“空间分布”的描述，是否会利用GIS技术，将监测到的玉米种植区域进行空间可视化，并分析其在不同行政区划、不同地形地貌单元上的分布特征？这本书的深度和广度，有望让我更全面地理解遥感技术在农业监测领域的强大能力。

评分☆☆☆☆☆

从一个普通读者的角度来说，一本好书应该能够让非专业人士也能读懂其核心内容，并从中获得启发。《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书，虽然名字听起来非常专业，但我相信它一定蕴含着丰富的信息。我特别好奇书中是否会通过生动形象的语言，来解释遥感技术是如何“看到”田地里的玉米的。例如，书中是否会用通俗易懂的比喻来解释遥感影像的原理，或者通过图文并茂的方式来展示不同时期玉米生长状态的光谱特征差异？我期待书中能够用清晰的逻辑，介绍夏玉米种植面积是如何在不同年份发生变化的，以及这些变化在地图上看起来是什么样子的。例如，书中是否会展示出，在过去十年里，哪些地方的玉米地变多了，哪些地方的玉米地变少了，或者玉米地从一个地方“搬家”到了另一个地方。这些直观的展示，对于我理解黄淮海地区农业生产的变化非常有帮助。我也希望书中能够探讨这些变化背后的原因，即便不是非常深入的专业分析，也能够提供一些普遍的解释，比如气候变暖、种地补贴、或者其他作物的兴起等等。这本书的价值，在于它能够将复杂的技术研究，转化为让普通读者也能理解和感兴趣的故事，让我们能够从一个全新的视角来认识我们赖以生存的土地和农业。

评分☆☆☆☆☆

作为一个常年关注中国农业现代化进程的经济学研究者，我总是试图理解哪些因素在驱动着农业生产模式的转变。《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书，在我看来，不仅仅是一项技术性的研究，更是一扇了解区域经济结构演变和农业政策影响的窗口。黄淮海地区是国家重要的商品粮基地，其夏玉米种植面积和空间分布的变化，必然受到多种经济因素的驱动。我期待书中能够提供一些关于这些驱动因素的定量分析。例如，书中是否通过遥感数据与经济统计数据相结合，来探究市场价格波动、国家农业补贴政策（如玉米生产者补贴、玉米目标价格改革等）、土地流转政策、以及区域间劳动力转移对夏玉米种植面积变化的影响？我也希望书中能够揭示出，在不同时间段内，哪些经济因素起到了主导作用。例如，在某一时期，价格上涨可能促使种植面积扩张，而在另一时期，政策支持可能成为主要的驱动力。书中对“空间分布变化”的分析，是否能够揭示出，经济发展水平、城镇化进程、以及农业生产成本的空间差异，是如何导致夏玉米种植区域发生转移的？例如，是否会出现向地租较低、劳动力更易获得的区域转移的趋势？这本书的研究如果能够提供这些经济层面的深入洞察，将极大地丰富我对中国农业经济运行机制的理解，并为相关政策的制定提供理论依据。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注农业发展和土地利用变化的读者，我怀着极大的兴趣翻开了这本《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》。这本书的封面设计虽然朴素，但它所涵盖的科研主题却是我一直以来关注的焦点。黄淮海地区作为我国重要的粮食产区，其耕地利用方式的变化直接关系到国家粮食安全和区域经济的可持续发展。特别是夏玉米，作为该区域重要的经济作物之一，其种植面积和空间分布的动态变化，对于理解区域农业结构调整、气候变化对农业生产的影响、以及政策调控效果的评估都具有至关重要的意义。我特别期待书中能够深入阐释遥感技术在这一领域的应用，例如，书中是否详细介绍了不同类型的遥感数据（如Landsat、Sentinel、MODIS等）在夏玉米监测中的优势与劣势？遥感影像的时空分辨率是否足够支持细致的种植面积变化分析？在数据预处理、特征提取、分类算法选择以及精度评估等方面，作者是否提供了翔实的案例和方法论？我尤其关注书中对“变化检测”这一核心技术的论述，是否能够清晰地呈现出多年来夏玉米种植面积的增减趋势、空间上的转移规律，以及导致这些变化可能存在的驱动因素，比如气候、水资源、市场价格、政策导向、土壤条件等等。这本书的出现，无疑为我们提供了一个从宏观到微观、从宏观趋势到具体空间格局的深入研究视角，有望填补我们在这一特定区域、特定作物研究上的知识空白，并为相关部门的决策提供科学依据。我对书中可能包含的图表、数据分析和结论抱有很高的期望，希望它能成为我知识库中不可或缺的一部分。

评分☆☆☆☆☆

在学术研究的道路上，严谨的论证和可靠的数据是基石。《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书，作为一项专门的科研成果，我预期其在方法论和数据来源方面都应该有很高的专业性。书中是否会详细列出所使用的遥感数据源、获取时间、以及处理步骤？例如，对于遥感影像的选取，是否考虑了云雨等干扰因素，并进行了相应的剔除和处理？在“变化检测”部分，书中是否会清晰地阐述所采用的具体算法，并提供相关的数学模型和公式推导？对于分类结果的精度评估，我希望书中能够提供详细的精度报告，包括混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数等，并且分析可能影响精度的因素。同时，书中对于“空间分布变化”的分析，是否能够结合地理空间信息系统（GIS），进行多时相的空间叠加分析，并揭示出变化发生的方向、幅度以及空间聚集性？我特别关注书中是否能够提供一些具有统计学意义的分析结果，例如，通过统计分析来验证观测到的变化趋势是否具有显著性，或者探讨不同驱动因素与种植面积变化之间的相关性。这本书的研究，如果能够做到在方法论上站得住脚，在数据支撑上无可挑剔，那么它将为后续的研究者提供一个扎实的研究基础，并成为该领域重要的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

气候变化是当前全球面临的重大挑战，而农业生产是受气候变化影响最显著的领域之一。《黄淮海区夏玉米种植面积和空间分布变化检测遥感研究》这本书，在我看来，很可能为我们提供一个重要的研究视角，来理解气候变化对区域农业生产的具体影响。黄淮海地区地理位置特殊，气候条件相对复杂，夏玉米的生长周期又与当地的气候变化紧密相关。我希望书中能够探讨，近几十年来，黄淮海地区的气温、降水量、极端天气事件（如干旱、洪涝）等气候要素的变化，是如何影响夏玉米的种植适宜性以及实际种植面积的。例如，是否会出现因为气温升高导致玉米生长周期缩短，或者降水模式改变导致灌溉需求增加，从而影响农民的种植决策？书中利用遥感技术监测到的夏玉米种植面积和空间分布的变化，是否能够与同期观测到的气候数据进行关联分析？例如，是否能够发现，在气候条件更为有利的区域，夏玉米种植面积呈现增长趋势，而在气候条件不利的区域，则出现减少？我期待书中能够通过实证研究，为我们揭示出气候变化在黄淮海区夏玉米生产中的具体作用机制，并为适应气候变化、调整农业生产布局提供科学依据。这本书的研究，如果能够将遥感监测的宏观变化与气候变化的微观影响相结合，将具有重要的现实意义和科学价值。