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內容簡介

　　《農作物麵積遙感監測原理與實踐》共10章，主要介紹瞭農作物麵積遙感監測技術方法，簡要介紹瞭農作物麵積遙感監測的研究背景及數據源情況，詳細描述瞭基於高分數據的農作物麵積遙感監測總體技術路綫，並從數據的預處理技術、地麵樣方獲取技術、農作物遙感監測分類技術方法及區域農作物麵積識彆和提取等方麵進行瞭係統性研究，對各類方法進行瞭實踐檢驗，同時麵嚮海量遙感數據處理，搭建農作物麵積遙感監測硬件平颱和軟件環境，從而對當前農作物麵積遙感監測提取的完整業務化流程進行描述。

目錄

目錄
第1章 農作物麵積遙感研究背景 1
1.1 引言 1
1.2 農業遙感監測的理論基礎 2
1.3 農作物麵積遙感監測國內外研究現狀 5
1.4 農作物麵積遙感監測主要技術方法簡介 7
1.4.1 目視解譯 8
1.4.2 非監督分類 8
1.4.3 監督分類 9
1.4.4 麵嚮對象分類 10
1.4.5 決策樹分類 11
1.4.6 混閤像元分解 12
1.4.7 空間抽樣法 13
1.4.8 單時相及多時相分類法 13
第2章 農作物麵積遙感監測數據源 15
2.1 引言 15
2.2 主要遙感數據源介紹 16
2.2.1 MODIS影像 17
2.2.2 Landsat影像 17
2.2.3 RapidEye衛星影像 18
2.2.4 WorldView衛星影像 19
2.2.5 Sentinel哨兵係列衛星影像 20
2.2.6 環境（HJ）係列衛星影像 21
2.2.7 資源（ZY）係列衛星影像 22
2.2.8 高分係列衛星影像 23
2.2.9 Google Earth影像 24
2.2.10 無人機影像 24
2.3 農作物分類輔助數據 25
2.3.1 基礎地理信息數據 25
2.3.2 統計年鑒資料 25
2.3.3 地麵實測數據 26
第3章 基於高分數據的農作物麵積遙感監測總體技術路綫 30
第4章 農作物麵積遙感監測影像預處理技術研究 33
4.1 引言 33
4.2 基於6S大氣輻射傳輸模型的GF-1影像快速大氣校正 34
4.2.1 研究背景 34
4.2.2 6S模型大氣校正概述 35
4.2.3 試驗數據獲取 36
4.2.4 基於6S模型的GF-1衛星影像大氣校正 37
4.2.5 結果與分析 41
4.2.6 小結 46
4.3 基於RPC參數區域網平差的GF-1衛星影像幾何校正 47
4.3.1 研究背景 47
4.3.2 幾何校正概述 48
4.3.3 試驗數據獲取 49
4.3.4 研究方案 51
4.3.5 結果與分析 53
4.3.6 小結 58
第5章 農作物麵積遙感監測地麵樣方獲取技術研究 59
5.1 引言 59
5.2 無人機遙感數據的農作物麵積提取 59
5.2.1 研究背景 59
5.2.2 研究區概況 61
5.2.3 研究方案 61
5.2.4 數據獲取與應用 62
5.2.5 農作物識彆 68
5.2.6 小結 70
5.3 Google Earth影像輔助的農作物麵積地麵樣方調查 71
5.3.1 研究背景 71
5.3.2 研究區概況 72
5.3.3 數據獲取與處理 73
5.3.4 研究方案 74
5.3.5 結果與分析 75
5.3.6 小結 77
第6章 農作物遙感監測分類技術方法研究 79
6.1 引言 79
6.2 基於目視解譯方法的糧豆輪作項目實施效果遙感監測 79
6.2.1 研究背景 79
6.2.2 研究區概況 80
6.2.3 數據獲取與處理 80
6.2.4 研究方案 84
6.2.5 結果與分析 88
6.2.6 小結 91
6.3 基於HJ時序影像的多種農作物種植麵積同時提取 92
6.3.1 研究背景 92
6.3.2 研究區概況 93
6.3.3 研究方案 93
6.3.4 結果與分析 97
6.3.5 小結 101
6.4 基於分層決策樹的高分時序影像農作物麵積提取 102
6.4.1 研究背景 102
6.4.2 研究區概況 102
6.4.3 數據獲取與處理 102
6.4.4 研究方案 105
6.4.5 結果與分析 109
6.4.6 小結 110
6.5 短波紅外波段對農作物麵積提取精度影響的研究 111
6.5.1 研究背景 111
6.5.2 研究區概況 112
6.5.3 數據獲取與處理 113
6.5.4 地麵樣方調查 113
6.5.5 研究方案 114
6.5.6 結果與分析 116
6.5.7 小結 121
6.6 紅邊波段對農作物麵積提取精度影響的研究 122
6.6.1 研究背景 122
6.6.2 研究區概況 123
6.6.3 數據獲取與處理 124
6.6.4 研究方案 126
6.6.5 結果與分析 127
6.6.6 小結 132
6.7 基於隨機森林分類算法的農作物精細識彆及麵積提取應用研究 133
6.7.1 研究背景 133
6.7.2 研究區概況 134
6.7.3 數據獲取與處理 134
6.7.4 研究方案 135
6.7.5 結果與分析 138
6.7.6 小結 141
第7章 區域農作物麵積識彆與提取 143
7.1 研究背景 143
7.2 研究區域 144
7.3 數據獲取及預處理 145
7.3.1 GF-1衛星影像預處理 145
7.3.2 基於分類單元的NDVI閤成 146
7.3.3 訓練及區域驗證樣本的獲取 146
7.4 研究方案 150
7.4.1 技術路綫 150
7.4.2 中國鼕小麥物候特點 150
7.4.3 鼕小麥麵積指數影像構建 151
7.4.4 最優WWAI提取閾值自適應確定 153
7.4.5 種植麵積提取精度驗證 153
7.5 結果與分析 153
7.5.1 重點研究區鼕小麥識彆提取及精度驗證 153
7.5.2 區域鼕小麥麵積提取與精度驗證 156
7.6 小結 157
第8章 尺度效應對農作物麵積提取的影響研究 159
8.1 研究背景 159
8.2 研究區概況 160
8.3 數據獲取與處理 161
8.4 研究方案 162
8.4.1 技術思路 162
8.4.2 地麵調查 163
8.4.3 景觀破碎度計算 163
8.4.4 精度驗證方式 163
8.5 研究過程和結果 163
8.5.1 鼕小麥麵積識彆精度的尺度效應 163
8.5.2 鼕小麥識彆精度與景觀破碎度的關係 165
8.5.3 鼕小麥像元可識彆程度的尺度效應 166
8.5.4 鼕小麥斑塊大小的尺度效應 167
8.5.5 鼕小麥光譜變化的尺度效應 168
8.6 小結 169
第9章 農作物麵積遙感監測硬件平颱和軟件環境 170
9.1 開發背景 170
9.2 硬件環境建設 170
9.2.1 硬件結構概述 170
9.2.2 並行計算集群 170
9.2.3 存儲 174
9.2.4 網絡 175
9.3 管理平颱開發 175
9.3.1 群管理平颱 175
9.3.2 數據庫管理平颱 175
9.3.3 數據調度平颱 178
9.4 運行效率測試 181
9.4.1 並行能力 181
9.4.2 計算效率 182
9.5 小結 182
第10章 展望 183
參考文獻 185
農作物麵積遙感監測原理與實踐 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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