農業遙感數據處理技術與應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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汪權方，王新生，陳誌傑 著

圖書標籤:

• 農業遙感
• 遙感數據處理
• 農業技術
• 圖像處理
• 遙感應用
• 精準農業
• GIS
• 遙感影像
• 數據分析
• 農業信息化

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030543042

版次：01

商品編碼：12279080

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

頁數：228

字數：412800

正文語種：中文

內容簡介

農業是遙感大數據應用的廣闊天地，遙感大數據要在農業領域中得到深度應用，有賴於如何避免“大數據、小知識”的悖論現象。《農業遙感數據處理技術與應用》緊緊圍繞“數據轉化為知識”的總體思路，係統介紹農業遙感理論基礎、遙感數據“天地一體化”獲取與預處理技術、遙感信息增強方法、遙感圖像解譯技術等內容，針對農情遙感應用實踐重點探討麵嚮對象的較佳波段組閤選擇、農作物遙感監測較佳時相識彆、農情遙感專題信息提取和農情遙感多尺度驗證評價等方麵的關鍵技術和實現方法。

目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 基本概念 1
1.1.1 遙感 1
1.1.2 傳感器 1
1.1.3 農業遙感 2
1.2 農業遙感主要數據源 2
1.2.1 衛星遙感係統 2
1.2.2 無人機遙感係統 13
1.2.3 地麵調查係統 14
1.3 農業遙感技術發展及應用展望 18
1.3.1 農業遙感技術發展趨勢 18
1.3.2 農業遙感技術發展動嚮 19
參考文獻 22
第2章 農業遙感理論基礎 23
2.1 遙感物理基礎 23
2.1.1 電磁輻射 23
2.1.2 大氣窗口 24
2.2 典型地物波譜特性 25
2.2.1 水體光譜特性 26
2.2.2 植物光譜特性 26
2.2.3 土壤光譜特性 28
2.2.4 岩石光譜特性 29
2.3 水體遙感數據理解與分析 29
2.3.1 水體影像特徵分析 30
2.3.2 水體遙感信息增強 30
2.3.3 水體遙感提取方法 31
2.4 植被遙感數據理解與分析 32
2.4.1 植被影像特徵分析 32
2.4.2 植被遙感信息增強 35
2.4.3 植被遙感提取方法 39
2.5 建設用地遙感數據理解與分析 40
2.5.1 建設用地影像特徵分析 40
2.5.2 建設用地遙感信息增強 41
2.5.3 建設用地遙感識彆方法 44
參考文獻 45
第3章 遙感數據基礎處理 47
3.1 基礎數據的準備 47
3.1.1 基礎地理空間數據 47
3.1.2 統計數據及圖書文獻 47
3.1.3 地麵實地調查數據 47
3.1.4 遙感影像數據 48
3.2 數據采集規範 48
3.2.1 數據標準化 48
3.2.2 空間數據存儲格式 48
3.2.3 空間參考選擇 50
3.3 地麵數據的采集和預處理 50
3.3.1 地麵樣方調查 50
3.3.2 地麵樣方數據采集 51
3.3.3 地麵樣方數據後處理 59
3.3.4 湖北省大宗農作物地麵樣方調查 65
3.4 衛星遙感數據的預處理 65
3.4.1 輻射定標 66
3.4.2 輻射校正 67
3.4.3 幾何校正 73
3.4.4 投影轉換 79
3.4.5 影像裁剪與鑲嵌 81
參考文獻 87
第4章 遙感影像增強處理 88
4.1 色彩增強處理 88
4.1.1 密度分割 88
4.1.2 彩色閤成顯示 94
4.1.3 色彩模式轉換 96
4.2 逐像元輻射增強 102
4.2.1 反差拉伸法 102
4.2.2 直方圖增強法 111
4.3 鄰域法空間增強 114
4.3.1 捲積濾波原理與方法 114
4.3.2 圖像空間域濾波增強與實現 117
4.4 多光譜增強處理 125
4.4.1 主成分變換 126
4.4.2 穗帽變換 128
4.4.3 去相關拉伸 131
4.4.4 圖像運算 132
4.5 其他增強方法 134
4.5.1 遙感數據融閤 134
4.5.2 傅裏葉頻率域濾波增強 135
參考文獻 138
第5章 遙感影像解譯 139
5.1 影像解譯常用方法 139
5.1.1 目視解譯法 139
5.1.2 監督分類法 144
5.1.3 非監督分類法 152
5.1.4 決策樹分類法 155
5.1.5 麵嚮對象分類法 159
5.2 解譯結果後處理 175
5.2.1 分類重編碼 175
5.2.2 聚類統計 177
5.2.3 過濾分析 177
5.2.4 去除分析 178
5.2.5 解譯結果的人工修正 178
參考文獻 180
第6章 農情遙感關鍵技術與實現 181
6.1 麵嚮對象的最佳波段組閤選擇 181
6.1.1 遙感影像最佳波段組閤的基本原理 181
6.1.2 水體遙感識彆的最佳波段選擇 183
6.1.3 農作物遙感識彆的最佳波段組閤分析 183
6.2 農作物遙感監測最佳時相識彆 187
6.2.1 湖北省鼕小麥和鼕油菜的遙感監測最佳時相分析 187
6.2.2 湖北省早稻的遙感監測最佳時相分析 191
6.2.3 湖北省中稻等夏季農作物的遙感監測最佳時相分析 192
6.3 農情遙感專題信息提取 193
6.3.1 農作物長勢遙感監測 193
6.3.2 農作物種植麵積遙感監測 199
6.3.3 農作物遙感估産 203
6.4 農情遙感多尺度驗證評價 209
6.4.1 點尺度驗證與評價 209
6.4.2 樣方尺度驗證與評價 213
6.4.3 區域尺度驗證與評價 214
參考文獻 218
彩圖 220

好的，以下是一份關於《智慧農業係統集成與數據驅動決策》的圖書簡介，完全不涉及“農業遙感數據處理技術與應用”相關內容，力求詳細、專業且自然流暢。 --- 圖書簡介：智慧農業係統集成與數據驅動決策 （約1500字） 前言：邁嚮精準化、自動化的未來農業圖景 在全球人口持續增長、自然資源日益緊張的背景下，傳統農業模式正麵臨前所未有的挑戰。亟需一種根本性的變革，將信息技術、自動化工程與現代生物科學深度融閤，以實現農業生産效率、資源利用率和環境可持續性的同步提升。 《智慧農業係統集成與數據驅動決策》正是應運而生的一部著作，它聚焦於構建、部署和優化現代智慧農業生態係統的核心工程學、信息科學與管理學原理。本書係統梳理瞭從傳感器網絡構建到復雜決策支持係統（DSS）實現的完整技術鏈條，旨在為農業工程師、係統集成專傢、農場管理者以及相關領域的研究人員提供一套全麵、實用的理論框架與實踐指南。 本書摒棄瞭對單一數據獲取手段（如遙感）的側重，而是將重點放在多源異構數據的融閤、係統級的實時響應機製、以及如何將數據轉化為可執行的、動態的生産指令這一核心議題上。 第一部分：智慧農業係統的架構與基礎構建 本部分奠定瞭智慧農業係統的整體認知基礎，強調係統化思維的重要性。 第一章：智慧農業生態係統的概念模型與分層架構 本章深入探討瞭智慧農業不再是孤立技術堆砌，而是一個相互依賴的復雜適應係統（CAS）。我們提齣瞭一個“感知-傳輸-分析-決策-執行”的五層架構模型。 環境感知層：重點分析瞭現場環境（土壤、植株、氣候）數據的采集技術，側重於基於物聯網（IoT）的現場總綫協議（如LoRaWAN、ZigBee在農業環境下的優化部署）、邊緣計算節點的設計，以及如何確保海量傳感器數據的同步性與可靠性。 數據傳輸與融閤層：闡述瞭農業數據在雲端和邊緣端的匯聚機製。討論瞭時間序列數據處理（Time Series Database, TSDB）在農業監測中的優勢，以及如何設計高冗餘度的通信網絡以應對田間復雜的電磁環境和地理障礙。 第二章：農業物聯網（Agri-IoT）的部署與安全 本章聚焦於實現數據采集的基礎設施工程。 異構傳感器的數據標準化：探討瞭如何將來自不同製造商、不同采集頻率的傳感器數據統一到同一個數據模型中。介紹瞭本體論（Ontology）在農業知識錶示中的應用，確保語義上的互操作性。 邊緣智能與實時響應：詳細分析瞭在網絡帶寬受限或要求極低延遲的場景下（如精準灌溉閥門的即時開啓），如何利用嵌入式AI模型在邊緣側進行初步判斷和快速反饋，減輕雲端壓力。 係統安全與隱私保護：農業數據作為戰略資源，其安全至關重要。本章詳細介紹瞭針對農業控製係統的入侵檢測算法、數據加密傳輸標準，以及確保農場自動化設備固件更新安全性的最佳實踐。 第二部分：數據驅動的智能分析與建模 本部分是全書的核心，專注於如何從收集到的數據中提取洞察力，並構建預測與診斷模型。 第三章：多維農業數據的深度融閤與特徵工程 本章強調，智慧農業的決策質量取決於數據融閤的深度，而非單一數據的廣度。 時空數據的聯閤分析：介紹如何結閤高頻率的土壤水分數據與低頻率的産量數據，利用時空剋裏金插值法等地理統計工具，實現對農田空間異質性的精準刻畫。 跨模態數據特徵提取：重點討論瞭如何將結構化的環境參數、非結構化的操作日誌（如人工記錄）與周期性的農事記錄進行交叉驗證和特徵交叉編碼，以提高模型的解釋力和魯棒性。 第四章：過程模擬與預測性維護模型 本書側重於利用物理模型與數據模型相結閤的方式進行預測。 作物生長過程的混閤建模：介紹如何將傳統的基於生理學的作物生長模型（如DSSAT的變體）與基於機器學習（如長短期記憶網絡LSTM）的修正模塊進行耦閤，構建能適應局部氣候劇變的混閤驅動模型。 病蟲害的早期診斷與擴散預測：不再依賴於宏觀的區域性報告，而是關注基於現場微環境數據（溫濕度、葉麵濕度）的早期風險因子識彆，並利用基於代理的建模（Agent-Based Modeling）預測病害在農場內部的傳播路徑。 第五章：資源優化配置的決策科學 如何將數據轉化為最優的資源投入方案是智慧農業的最終目標。 動態優化算法在水肥管理中的應用：深入探討瞭強化學習（Reinforcement Learning, RL）在實時調節灌溉量和營養液配方中的前沿應用，強調RL智能體如何學習農場環境的非綫性反饋機製。 投入産齣效率的實時評估：介紹構建基於貝葉斯網絡的決策支持係統（DSS），用於評估不同農事操作（如不同密度的播種、不同的追肥時間點）對最終經濟效益和環境負荷的影響，實現真正的“效益-環保”雙嚮優化。 第三部分：係統集成、自動化與人機交互 本部分關注如何將復雜的分析結果有效地傳遞給執行係統和操作人員。 第六章：自動化執行係統的集成與控製 本章重點討論瞭如何將高層決策轉化為精確的機械指令。 模塊化機器人與自動化農機的接口標準：分析瞭不同農業機器人（如除草、采摘）的運動控製接口（如ROS在農業領域的擴展應用），確保決策指令能被底層硬件正確無誤地執行。 閉環控製的魯棒性設計：探討在執行過程中，如何應對傳感器漂移、執行器老化等工程問題，確保係統能在無人工乾預的情況下，保持設定的生産目標，並具備故障自愈能力。 第七章：麵嚮農場主的決策支持界麵與人機交互 再先進的係統，如果操作復雜，也難以落地。本章關注用戶體驗。 直觀化的可視化與可解釋性AI（XAI）：設計符閤農場主認知習慣的圖形界麵，特彆強調模型輸齣結果的可解釋性——為什麼係統建議這樣做？而非僅僅提供一個黑箱指令。 移動端與遠程協作平颱：介紹瞭針對移動設備優化的數據摘要推送機製，以及如何構建支持跨部門（農藝師、技術員、管理者）協作的雲端工作流平颱。 結語：智慧農業的持續演進與未來挑戰 本書最後總結瞭智慧農業係統所麵臨的倫理、標準製定和長期運維的挑戰，並展望瞭數字孿生技術在模擬未來耕作方案中的潛力。 《智慧農業係統集成與數據驅動決策》是一本強調係統工程、信息集成和實際應用的書籍，它幫助讀者從“數據采集”的初級階段，邁嚮“數據驅動的自主決策與優化執行”的高級階段。 ---

評分☆☆☆☆☆

這次有幸讀到一本關於農業遙感數據處理技術的書籍，雖然書名聽起來有些專業，但實際閱讀起來卻發現內容非常豐富且實用。首先，書中對不同類型遙感數據的獲取、預處理以及基礎知識進行瞭詳盡的介紹，這對於我這樣一個初次接觸遙感領域的讀者來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。書中不僅僅是枯燥的技術羅列，而是通過大量的實例，循序漸進地講解瞭如何從原始影像中提取有用的信息。例如，關於地物光譜特性的分析，書中用圖文並茂的方式解釋瞭不同作物在不同生長階段的光譜麯綫差異，這讓我能夠更直觀地理解為何遙感能夠識彆作物類型和監測長勢。此外，對於影像的幾何校正和輻射定標等關鍵步驟，書中也給齣瞭清晰的操作流程和注意事項，這極大地降低瞭實踐操作的門檻。我特彆欣賞的是，作者並沒有停留在理論層麵，而是深入淺齣地講解瞭各種數據處理軟件的使用技巧，並給齣瞭一些代碼示例，這使得學習過程更加生動和有效。總的來說，這本書為我打下瞭堅實的理論基礎，也提供瞭寶貴的實踐指導，讓我對農業遙感技術有瞭全新的認識和濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我拿到這本書時，對其內容抱持著既期待又略帶忐忑的心情。畢竟“遙感數據處理”聽起來就不是一件簡單的事。然而，翻開書頁，我便被其詳實且係統的內容深深吸引。書中對於不同分類算法的介紹，如監督分類、非監督分類，以及它們在農業應用中的具體體現，都有著非常細緻的講解。我尤其對書中關於如何選擇閤適的分類算法，以及如何優化分類精度的方法感到受益匪淺。它不僅僅是告訴我們“怎麼做”，更重要的是解釋瞭“為什麼這麼做”，以及這樣做可能帶來的影響。此外，書中對遙感影像的時空分析也進行瞭深入的探討，例如如何利用長時間序列的遙感數據來監測作物生長周期的變化，以及如何捕捉突發性農業災害（如乾旱、洪澇）的影響。這些章節的分析邏輯嚴謹，數據支持充分，讓我對遙感技術在宏觀農業管理中的作用有瞭更深刻的認識。對於那些希望深入理解遙感數據背後原理，並將其應用於實際研究的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗真是齣乎我的意料，比我想象的要精彩得多！它不僅僅是一本技術手冊，更像是一部深入淺齣的農業應用指南。最令我印象深刻的是，書中將遙感技術與農業生産的實際需求緊密結閤，呈現瞭非常多令人振奮的應用案例。比如，在病蟲害監測方麵，書中詳細介紹瞭如何利用多光譜影像識彆作物葉片的異常光譜特徵，從而提前預警病蟲害的發生，這對於提高農作物産量、減少農藥使用具有重要的現實意義。另外，書中關於作物長勢監測的章節也讓我大開眼界，通過分析植被指數的變化，能夠直觀地瞭解作物的生長狀況、營養水平以及水分脅迫情況，為精準施肥、精準灌溉提供瞭科學依據。作者在講解這些應用時，邏輯清晰，條理分明，並且輔以大量的圖錶和數據分析，使得復雜的遙感原理和應用方法變得易於理解。我尤其喜歡的是，書中還會探討不同遙感平颱的優缺點及其在不同農業場景下的適用性，這讓我能夠根據實際需求做齣更明智的技術選擇。讀完這本書，我不僅學到瞭很多實用的技術，更感受到瞭遙感技術在現代農業發展中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容可以說是有深度且非常前沿的。我特彆欣賞書中對一些新興的遙感應用技術的介紹，比如無人機遙感在精準農業中的應用，以及如何利用高光譜遙感技術進行更精細化的作物監測。這些內容讓我看到瞭遙感技術在農業領域不斷發展的方嚮和無限可能。書中不僅講解瞭技術本身，還探討瞭這些技術如何為農業生産帶來實際效益，例如通過無人機拍攝的高分辨率影像，可以實現對農田的精細化管理，比如精準施肥、精準噴藥，從而大幅提高資源利用效率，降低生産成本。此外，書中還對遙感數據在農業政策製定、産量估算等方麵的應用進行瞭闡述，這讓我看到瞭遙感技術在更廣闊的宏觀層麵上的價值。作者在論述這些前沿內容時，引用瞭大量的國內外研究成果和實際案例，這使得內容既有理論深度，又具有很強的實踐指導意義。對於那些希望瞭解行業最新動態，或者正在從事相關研究的專業人士來說，這本書無疑是一份非常及時的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

從一個完全門外漢的角度來說，這本書無疑是一次令人驚喜的探索。我原本以為會讀到一些晦澀難懂的技術術語和公式，但這本書的內容卻以一種非常親切的方式呈現。它並沒有一開始就拋齣大量復雜的理論，而是從最基礎的“什麼是遙感”和“遙感能為農業做什麼”開始娓娓道來。書中將遙感數據轉化為可操作的信息的過程，用非常形象的比喻和通俗的語言進行瞭闡述。比如，書中將遙感影像比作“上帝的眼睛”，能夠看到我們肉眼看不到的細節，這讓我很快就理解瞭遙感監測的優勢。在介紹數據處理的章節，作者巧妙地避開瞭繁瑣的數學推導，而是側重於實際操作的步驟和關鍵點，讓我能夠跟隨教程一步步地進行練習。最讓我感到興奮的是，書中不僅講解瞭如何處理數據，還花瞭很大的篇幅講述如何將處理後的數據進行可視化展示，例如繪製專題地圖、製作時間序列圖等，這些直觀的成果展示讓我深刻體會到瞭遙感技術的價值。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對遙感一無所知的門外漢，而是對這項技術有瞭初步的瞭解和濃厚的興趣，並且躍躍欲試想要親手實踐一番。