农业遥感数据处理技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汪权方，王新生，陈志杰 著

图书标签:

• 农业遥感
• 遥感数据处理
• 农业技术
• 图像处理
• 遥感应用
• 精准农业
• GIS
• 遥感影像
• 数据分析
• 农业信息化

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030543042

版次：01

商品编码：12279080

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-11-01

页数：228

字数：412800

正文语种：中文

内容简介

农业是遥感大数据应用的广阔天地，遥感大数据要在农业领域中得到深度应用，有赖于如何避免“大数据、小知识”的悖论现象。《农业遥感数据处理技术与应用》紧紧围绕“数据转化为知识”的总体思路，系统介绍农业遥感理论基础、遥感数据“天地一体化”获取与预处理技术、遥感信息增强方法、遥感图像解译技术等内容，针对农情遥感应用实践重点探讨面向对象的较佳波段组合选择、农作物遥感监测较佳时相识别、农情遥感专题信息提取和农情遥感多尺度验证评价等方面的关键技术和实现方法。

目录

目录
第1章 绪论 1
1.1 基本概念 1
1.1.1 遥感 1
1.1.2 传感器 1
1.1.3 农业遥感 2
1.2 农业遥感主要数据源 2
1.2.1 卫星遥感系统 2
1.2.2 无人机遥感系统 13
1.2.3 地面调查系统 14
1.3 农业遥感技术发展及应用展望 18
1.3.1 农业遥感技术发展趋势 18
1.3.2 农业遥感技术发展动向 19
参考文献 22
第2章 农业遥感理论基础 23
2.1 遥感物理基础 23
2.1.1 电磁辐射 23
2.1.2 大气窗口 24
2.2 典型地物波谱特性 25
2.2.1 水体光谱特性 26
2.2.2 植物光谱特性 26
2.2.3 土壤光谱特性 28
2.2.4 岩石光谱特性 29
2.3 水体遥感数据理解与分析 29
2.3.1 水体影像特征分析 30
2.3.2 水体遥感信息增强 30
2.3.3 水体遥感提取方法 31
2.4 植被遥感数据理解与分析 32
2.4.1 植被影像特征分析 32
2.4.2 植被遥感信息增强 35
2.4.3 植被遥感提取方法 39
2.5 建设用地遥感数据理解与分析 40
2.5.1 建设用地影像特征分析 40
2.5.2 建设用地遥感信息增强 41
2.5.3 建设用地遥感识别方法 44
参考文献 45
第3章 遥感数据基础处理 47
3.1 基础数据的准备 47
3.1.1 基础地理空间数据 47
3.1.2 统计数据及图书文献 47
3.1.3 地面实地调查数据 47
3.1.4 遥感影像数据 48
3.2 数据采集规范 48
3.2.1 数据标准化 48
3.2.2 空间数据存储格式 48
3.2.3 空间参考选择 50
3.3 地面数据的采集和预处理 50
3.3.1 地面样方调查 50
3.3.2 地面样方数据采集 51
3.3.3 地面样方数据后处理 59
3.3.4 湖北省大宗农作物地面样方调查 65
3.4 卫星遥感数据的预处理 65
3.4.1 辐射定标 66
3.4.2 辐射校正 67
3.4.3 几何校正 73
3.4.4 投影转换 79
3.4.5 影像裁剪与镶嵌 81
参考文献 87
第4章 遥感影像增强处理 88
4.1 色彩增强处理 88
4.1.1 密度分割 88
4.1.2 彩色合成显示 94
4.1.3 色彩模式转换 96
4.2 逐像元辐射增强 102
4.2.1 反差拉伸法 102
4.2.2 直方图增强法 111
4.3 邻域法空间增强 114
4.3.1 卷积滤波原理与方法 114
4.3.2 图像空间域滤波增强与实现 117
4.4 多光谱增强处理 125
4.4.1 主成分变换 126
4.4.2 穗帽变换 128
4.4.3 去相关拉伸 131
4.4.4 图像运算 132
4.5 其他增强方法 134
4.5.1 遥感数据融合 134
4.5.2 傅里叶频率域滤波增强 135
参考文献 138
第5章 遥感影像解译 139
5.1 影像解译常用方法 139
5.1.1 目视解译法 139
5.1.2 监督分类法 144
5.1.3 非监督分类法 152
5.1.4 决策树分类法 155
5.1.5 面向对象分类法 159
5.2 解译结果后处理 175
5.2.1 分类重编码 175
5.2.2 聚类统计 177
5.2.3 过滤分析 177
5.2.4 去除分析 178
5.2.5 解译结果的人工修正 178
参考文献 180
第6章 农情遥感关键技术与实现 181
6.1 面向对象的最佳波段组合选择 181
6.1.1 遥感影像最佳波段组合的基本原理 181
6.1.2 水体遥感识别的最佳波段选择 183
6.1.3 农作物遥感识别的最佳波段组合分析 183
6.2 农作物遥感监测最佳时相识别 187
6.2.1 湖北省冬小麦和冬油菜的遥感监测最佳时相分析 187
6.2.2 湖北省早稻的遥感监测最佳时相分析 191
6.2.3 湖北省中稻等夏季农作物的遥感监测最佳时相分析 192
6.3 农情遥感专题信息提取 193
6.3.1 农作物长势遥感监测 193
6.3.2 农作物种植面积遥感监测 199
6.3.3 农作物遥感估产 203
6.4 农情遥感多尺度验证评价 209
6.4.1 点尺度验证与评价 209
6.4.2 样方尺度验证与评价 213
6.4.3 区域尺度验证与评价 214
参考文献 218
彩图 220

好的，以下是一份关于《智慧农业系统集成与数据驱动决策》的图书简介，完全不涉及“农业遥感数据处理技术与应用”相关内容，力求详细、专业且自然流畅。 --- 图书简介：智慧农业系统集成与数据驱动决策 （约1500字） 前言：迈向精准化、自动化的未来农业图景 在全球人口持续增长、自然资源日益紧张的背景下，传统农业模式正面临前所未有的挑战。亟需一种根本性的变革，将信息技术、自动化工程与现代生物科学深度融合，以实现农业生产效率、资源利用率和环境可持续性的同步提升。 《智慧农业系统集成与数据驱动决策》正是应运而生的一部著作，它聚焦于构建、部署和优化现代智慧农业生态系统的核心工程学、信息科学与管理学原理。本书系统梳理了从传感器网络构建到复杂决策支持系统（DSS）实现的完整技术链条，旨在为农业工程师、系统集成专家、农场管理者以及相关领域的研究人员提供一套全面、实用的理论框架与实践指南。 本书摒弃了对单一数据获取手段（如遥感）的侧重，而是将重点放在多源异构数据的融合、系统级的实时响应机制、以及如何将数据转化为可执行的、动态的生产指令这一核心议题上。 第一部分：智慧农业系统的架构与基础构建 本部分奠定了智慧农业系统的整体认知基础，强调系统化思维的重要性。 第一章：智慧农业生态系统的概念模型与分层架构 本章深入探讨了智慧农业不再是孤立技术堆砌，而是一个相互依赖的复杂适应系统（CAS）。我们提出了一个“感知-传输-分析-决策-执行”的五层架构模型。 环境感知层：重点分析了现场环境（土壤、植株、气候）数据的采集技术，侧重于基于物联网（IoT）的现场总线协议（如LoRaWAN、ZigBee在农业环境下的优化部署）、边缘计算节点的设计，以及如何确保海量传感器数据的同步性与可靠性。 数据传输与融合层：阐述了农业数据在云端和边缘端的汇聚机制。讨论了时间序列数据处理（Time Series Database, TSDB）在农业监测中的优势，以及如何设计高冗余度的通信网络以应对田间复杂的电磁环境和地理障碍。 第二章：农业物联网（Agri-IoT）的部署与安全 本章聚焦于实现数据采集的基础设施工程。 异构传感器的数据标准化：探讨了如何将来自不同制造商、不同采集频率的传感器数据统一到同一个数据模型中。介绍了本体论（Ontology）在农业知识表示中的应用，确保语义上的互操作性。 边缘智能与实时响应：详细分析了在网络带宽受限或要求极低延迟的场景下（如精准灌溉阀门的即时开启），如何利用嵌入式AI模型在边缘侧进行初步判断和快速反馈，减轻云端压力。 系统安全与隐私保护：农业数据作为战略资源，其安全至关重要。本章详细介绍了针对农业控制系统的入侵检测算法、数据加密传输标准，以及确保农场自动化设备固件更新安全性的最佳实践。 第二部分：数据驱动的智能分析与建模 本部分是全书的核心，专注于如何从收集到的数据中提取洞察力，并构建预测与诊断模型。 第三章：多维农业数据的深度融合与特征工程 本章强调，智慧农业的决策质量取决于数据融合的深度，而非单一数据的广度。 时空数据的联合分析：介绍如何结合高频率的土壤水分数据与低频率的产量数据，利用时空克里金插值法等地理统计工具，实现对农田空间异质性的精准刻画。 跨模态数据特征提取：重点讨论了如何将结构化的环境参数、非结构化的操作日志（如人工记录）与周期性的农事记录进行交叉验证和特征交叉编码，以提高模型的解释力和鲁棒性。 第四章：过程模拟与预测性维护模型 本书侧重于利用物理模型与数据模型相结合的方式进行预测。 作物生长过程的混合建模：介绍如何将传统的基于生理学的作物生长模型（如DSSAT的变体）与基于机器学习（如长短期记忆网络LSTM）的修正模块进行耦合，构建能适应局部气候剧变的混合驱动模型。 病虫害的早期诊断与扩散预测：不再依赖于宏观的区域性报告，而是关注基于现场微环境数据（温湿度、叶面湿度）的早期风险因子识别，并利用基于代理的建模（Agent-Based Modeling）预测病害在农场内部的传播路径。 第五章：资源优化配置的决策科学 如何将数据转化为最优的资源投入方案是智慧农业的最终目标。 动态优化算法在水肥管理中的应用：深入探讨了强化学习（Reinforcement Learning, RL）在实时调节灌溉量和营养液配方中的前沿应用，强调RL智能体如何学习农场环境的非线性反馈机制。 投入产出效率的实时评估：介绍构建基于贝叶斯网络的决策支持系统（DSS），用于评估不同农事操作（如不同密度的播种、不同的追肥时间点）对最终经济效益和环境负荷的影响，实现真正的“效益-环保”双向优化。 第三部分：系统集成、自动化与人机交互 本部分关注如何将复杂的分析结果有效地传递给执行系统和操作人员。 第六章：自动化执行系统的集成与控制 本章重点讨论了如何将高层决策转化为精确的机械指令。 模块化机器人与自动化农机的接口标准：分析了不同农业机器人（如除草、采摘）的运动控制接口（如ROS在农业领域的扩展应用），确保决策指令能被底层硬件正确无误地执行。 闭环控制的鲁棒性设计：探讨在执行过程中，如何应对传感器漂移、执行器老化等工程问题，确保系统能在无人工干预的情况下，保持设定的生产目标，并具备故障自愈能力。 第七章：面向农场主的决策支持界面与人机交互 再先进的系统，如果操作复杂，也难以落地。本章关注用户体验。 直观化的可视化与可解释性AI（XAI）：设计符合农场主认知习惯的图形界面，特别强调模型输出结果的可解释性——为什么系统建议这样做？而非仅仅提供一个黑箱指令。 移动端与远程协作平台：介绍了针对移动设备优化的数据摘要推送机制，以及如何构建支持跨部门（农艺师、技术员、管理者）协作的云端工作流平台。 结语：智慧农业的持续演进与未来挑战 本书最后总结了智慧农业系统所面临的伦理、标准制定和长期运维的挑战，并展望了数字孪生技术在模拟未来耕作方案中的潜力。 《智慧农业系统集成与数据驱动决策》是一本强调系统工程、信息集成和实际应用的书籍，它帮助读者从“数据采集”的初级阶段，迈向“数据驱动的自主决策与优化执行”的高级阶段。 ---

评分☆☆☆☆☆

这次有幸读到一本关于农业遥感数据处理技术的书籍，虽然书名听起来有些专业，但实际阅读起来却发现内容非常丰富且实用。首先，书中对不同类型遥感数据的获取、预处理以及基础知识进行了详尽的介绍，这对于我这样一个初次接触遥感领域的读者来说，简直是打开了一扇新世界的大门。书中不仅仅是枯燥的技术罗列，而是通过大量的实例，循序渐进地讲解了如何从原始影像中提取有用的信息。例如，关于地物光谱特性的分析，书中用图文并茂的方式解释了不同作物在不同生长阶段的光谱曲线差异，这让我能够更直观地理解为何遥感能够识别作物类型和监测长势。此外，对于影像的几何校正和辐射定标等关键步骤，书中也给出了清晰的操作流程和注意事项，这极大地降低了实践操作的门槛。我特别欣赏的是，作者并没有停留在理论层面，而是深入浅出地讲解了各种数据处理软件的使用技巧，并给出了一些代码示例，这使得学习过程更加生动和有效。总的来说，这本书为我打下了坚实的理论基础，也提供了宝贵的实践指导，让我对农业遥感技术有了全新的认识和浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容可以说是有深度且非常前沿的。我特别欣赏书中对一些新兴的遥感应用技术的介绍，比如无人机遥感在精准农业中的应用，以及如何利用高光谱遥感技术进行更精细化的作物监测。这些内容让我看到了遥感技术在农业领域不断发展的方向和无限可能。书中不仅讲解了技术本身，还探讨了这些技术如何为农业生产带来实际效益，例如通过无人机拍摄的高分辨率影像，可以实现对农田的精细化管理，比如精准施肥、精准喷药，从而大幅提高资源利用效率，降低生产成本。此外，书中还对遥感数据在农业政策制定、产量估算等方面的应用进行了阐述，这让我看到了遥感技术在更广阔的宏观层面上的价值。作者在论述这些前沿内容时，引用了大量的国内外研究成果和实际案例，这使得内容既有理论深度，又具有很强的实践指导意义。对于那些希望了解行业最新动态，或者正在从事相关研究的专业人士来说，这本书无疑是一份非常及时的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

从一个完全门外汉的角度来说，这本书无疑是一次令人惊喜的探索。我原本以为会读到一些晦涩难懂的技术术语和公式，但这本书的内容却以一种非常亲切的方式呈现。它并没有一开始就抛出大量复杂的理论，而是从最基础的“什么是遥感”和“遥感能为农业做什么”开始娓娓道来。书中将遥感数据转化为可操作的信息的过程，用非常形象的比喻和通俗的语言进行了阐述。比如，书中将遥感影像比作“上帝的眼睛”，能够看到我们肉眼看不到的细节，这让我很快就理解了遥感监测的优势。在介绍数据处理的章节，作者巧妙地避开了繁琐的数学推导，而是侧重于实际操作的步骤和关键点，让我能够跟随教程一步步地进行练习。最让我感到兴奋的是，书中不仅讲解了如何处理数据，还花了很大的篇幅讲述如何将处理后的数据进行可视化展示，例如绘制专题地图、制作时间序列图等，这些直观的成果展示让我深刻体会到了遥感技术的价值。读完这本书，我感觉自己不再是那个对遥感一无所知的门外汉，而是对这项技术有了初步的了解和浓厚的兴趣，并且跃跃欲试想要亲手实践一番。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验真是出乎我的意料，比我想象的要精彩得多！它不仅仅是一本技术手册，更像是一部深入浅出的农业应用指南。最令我印象深刻的是，书中将遥感技术与农业生产的实际需求紧密结合，呈现了非常多令人振奋的应用案例。比如，在病虫害监测方面，书中详细介绍了如何利用多光谱影像识别作物叶片的异常光谱特征，从而提前预警病虫害的发生，这对于提高农作物产量、减少农药使用具有重要的现实意义。另外，书中关于作物长势监测的章节也让我大开眼界，通过分析植被指数的变化，能够直观地了解作物的生长状况、营养水平以及水分胁迫情况，为精准施肥、精准灌溉提供了科学依据。作者在讲解这些应用时，逻辑清晰，条理分明，并且辅以大量的图表和数据分析，使得复杂的遥感原理和应用方法变得易于理解。我尤其喜欢的是，书中还会探讨不同遥感平台的优缺点及其在不同农业场景下的适用性，这让我能够根据实际需求做出更明智的技术选择。读完这本书，我不仅学到了很多实用的技术，更感受到了遥感技术在现代农业发展中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我拿到这本书时，对其内容抱持着既期待又略带忐忑的心情。毕竟“遥感数据处理”听起来就不是一件简单的事。然而，翻开书页，我便被其详实且系统的内容深深吸引。书中对于不同分类算法的介绍，如监督分类、非监督分类，以及它们在农业应用中的具体体现，都有着非常细致的讲解。我尤其对书中关于如何选择合适的分类算法，以及如何优化分类精度的方法感到受益匪浅。它不仅仅是告诉我们“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，以及这样做可能带来的影响。此外，书中对遥感影像的时空分析也进行了深入的探讨，例如如何利用长时间序列的遥感数据来监测作物生长周期的变化，以及如何捕捉突发性农业灾害（如干旱、洪涝）的影响。这些章节的分析逻辑严谨，数据支持充分，让我对遥感技术在宏观农业管理中的作用有了更深刻的认识。对于那些希望深入理解遥感数据背后原理，并将其应用于实际研究的读者来说，这本书无疑提供了一个宝贵的参考。