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| 內容簡介： |
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《作物生长光谱监测》以作物生理生态学原理和定量遥感方法为基础，重点论述了作物生长光谱监测的基本理论、分析方法、关键技术、智能装备、应用系统及发展前景等，主要包括作物生长监测概述，作物光谱监测原理，作物光谱获取与分析，作物反射光谱的动态变化特征，作物叶绿素指标、氮素营养、水分状况、长势与生产力、土壤养分等的光谱监测技术，基于无人机遥感、卫星遥感的作物生长监测，基于实时监测的作物生长预测与诊断，基于光谱的作物生长监测装备研制，作物生长监测应用系统的设计与实现，作物生长监测研究展望与应用前景等16章内容，突出了作物学与遥感学、信息学、系统学、工程学等多学科的交叉融合，构建了天空地立体化作物生长光谱监测技术体系，实现了作物生长监测诊断的无损化、高效化、定量化、规模化，有助于推动我国农业生产管理的数字化、精确化、智慧化。《作物生长光谱监测》内容主要为作者团队在国家重点研发计划、国家杰出青年科学基金、国家863计划、公益性行业（农业）科研专项等项目资助下，历经20多年所取得的研究成果和学术思考。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章 作物生长监测概述 1
1.1 作物生长监测的内涵与特点 2
1.1.1 作物生长监测的内涵 2
1.1.2 作物生长监测的特点 3
1.2 作物生长监测的技术手段 3
1.2.1 非成像与成像技术 4
1.2.2 多平台与多尺度 5
1.2.3 多元化建模 7
1.3 作物生长监测的技术流程 7
1.4 作物生长监测技术的应用 8
1.4.1 作物生产力的数字化预测 9
1.4.2 作物长势的无损化监测 9
1.4.3 作物灾害的自动化监测 10
1.4.4 作物表型的高通量观测 11
第2章 作物光谱监测原理 12
2.1 作物光谱反射机理与特性 12
2.1.1 作物光生物学与光能利用 12
2.1.2 作物光能吸收、反射和透射特性 19
2.1.3 作物光谱反射特性 21
2.2 作物反射光谱监测的农学机理 22
2.2.1 作物生化组分的光谱监测机理 22
2.2.2 作物冠层结构的光谱监测机理 25
2.2.3 作物生产力的光谱监测机理 29
第3章 作物光谱获取与分析 31
3.1 作物光谱获取原理、方法与规范 31
3.1.1 作物光谱获取原理 31
3.1.2 作物光谱获取方法 39
3.1.3 作物光谱获取规范 43
3.2 作物光谱定量分析方法 45
3.2.1 光谱数据预处理方法 45
3.2.2 光谱处理方法 46
3.2.3 光谱监测模型构建 54
第4章 作物反射光谱的动态变化特征 58
4.1 作物反射光谱的时间变化规律 58
4.1.1 反射光谱随生育进程的变化 58
4.1.2 反射光谱的日变化 60
4.2 作物反射光谱的空间变化规律 61
4.2.1 反射光谱随冠层高度的变化 62
4.2.2 反射光谱随不同叶位的变化 64
4.3 作物反射光谱随栽培条件的变化特征 65
4.3.1 反射光谱随品种类型的变化 65
4.3.2 反射光谱随栽培措施的变化 66
4.4 作物反射光谱受水土背景的影响及其消除路径 67
4.4.1 水土背景对冠层反射光谱的影响 67
4.4.2 水土背景影响的消除路径 69
第5章 基于光谱的作物叶绿素指标监测 72
5.1 基于反射光谱的作物叶绿素含量监测 72
5.1.1 基于光谱指数与红边参数的作物叶绿素含量监测 72
5.1.2 基于连续小波变换的作物叶绿素含量监测 74
5.2 基于荧光特性的作物叶绿素含量监测 76
5.2.1 单叶水平下基于SIF和辐射传输模型的作物叶绿素含量监测 77
5.2.2 冠层水平下基于SIF和辐射传输模型的作物叶绿素含量监测 79
5.3 基于光谱参数的作物叶绿素密度监测 81
第6章 基于反射光谱的作物氮素营养监测 84
6.1 基于反射光谱的叶片和植株氮积累量监测 84
6.1.1 叶片氮积累量监测 84
6.1.2 植株氮积累量监测 88
6.2 基于反射光谱的叶片和植株氮含量监测 90
6.2.1 叶片氮含量监测 90
6.2.2 植株氮含量监测 93
6.3 基于反射光谱的叶片与植株碳氮比监测 95
6.3.1 叶片碳氮比监测 95
6.3.2 植株碳氮比监测 96
第7章 基于反射光谱和植-气温差的作物水分状况监测 98
7.1 基于反射光谱的作物水分状况监测 98
7.1.1 基于叶片反射光谱的作物水分状况监测 99
7.1.2 基于冠层反射光谱的作物水分状况监测 106
7.2 基于植-气温差的作物水分状况监测 112
7.2.1 基于叶-气温差的作物水分状况监测 112
7.2.2 基于冠-气温差的作物水分状况监测 115
第8章 基于反射光谱的作物长势监测与生产力预测 119
8.1 作物长势监测 119
8.1.1 作物生育期监测 119
8.1.2 作物叶面积指数监测 125
8.1.3 作物生物量监测 134
8.2 作物生产力预测 138
8.2.1 作物籽粒产量预测 138
8.2.2 作物籽粒品质预测 141
第9章 基于近红外光谱和高光谱特征的土壤养分监测 153
9.1 不同类型土壤的光谱特征 153
9.1.1 不同类型土壤的近红外光谱特征 153
9.1.2 不同类型土壤的高光谱特征 154
9.2 土壤有机质含量的光谱监测 155
9.2.1 基于近红外光谱的土壤有机质含量监测 156
9.2.2 基于高光谱的土壤有机质含量监测 161
9.3 土壤全氮含量的光谱监测 165
9.3.1 基于近红外光谱的土壤全氮含量监测 165
9.3.2 基于高光谱的土壤全氮含量监测 168
第10章 基于无人机遥感的作物生长监测 171
10.1 无人机平台的构建与无人机影像处理 171
10.1.1 无人机平台的构建 171
10.1.2 无人机影像处理 174
10.2 基于无人机遥感的作物长势监测 179
10.2.1 基于无人机遥感的作物生长参数监测 180
10.2.2 基于无人机遥感的作物长势监测与产量预测 183
10.2.3 基于无人机影像的作物产量预测 186
10.3 作物生长无人机遥感监测系统 189
10.3.1 作物生长无人机遥感监测系统的设计与研制 189
10.3.2 作物生长无人机遥感监测系统的构建 192
第11章 基于卫星遥感的作物生长监测 196
11.1 遥感影像来源与信息提取 196
11.1.1 遥感影像来源 196
11.1.2 遥感信息提取 198
11.2 基于卫星遥感的作物监测模型构建 200
11.2.1 作物识别及种植面积估测 200
11.2.2 作物生长参数监测 203
11.2.3 作物生产力预测 207
11.3 卫星遥感区域应用中的关键技术 213
11.3.1 遥感信息的尺度效应及误差校正 214
11.3.2 多源遥感信息融合 216
第12章 基于实时监测的作物生长预测 221
12.1 遥感与作物生长模型耦合的原理及方法 221
12.1.1 遥感与作物生长模型耦合的原理 221
12.1.2 遥感与作物生长模型耦合的方法 223
12.2 基于遥感与模型耦合的作物生长预测 225
12.2.1 基于初始参数反演策略的作物生长预测 225
12.2.2 基于遥感与模型分区耦合的作物生长预测 230
12.2.3 基于时序性遥感信息同化的作物生长预测 235
第13章 基于实时监测的作物生长诊断 240
13.1 作物生长诊断方法 240
13.1.1 作物生长诊断指标 240
13.1.2 作物生长诊断调控路径 243
13.2 作物生长指标的定量诊断 245
13.2.1 适宜生长指标动态 246
13.2.2 常用诊断调控方法 251
13.2.3 诊断调控技术应用评价 256
第14章 基于光谱的作物生长监测装备研制 260
14.1 作物生长传感器检测原理 260
14.2 便携式作物生长监测仪 261
14.2.1 被动光源式作物生长监测仪的研制 261
14.2.2 主动光源式作物生长监测仪的研制 266
14.3 车载式与机载式作物生长监测仪 275
14.3.1 车载式作物生长监测仪 275
14.3.2 机载式作物生长监测仪 279
14.4 作物生长监测传感网 283
14.4.1 作物生长无线传感节点研制 283
14.4.2 作物生长无线传感节点部署 284
第15章 作物生长监测应用系统的设计与实现 289
15.1 作物光谱数据处理系统 289
15.1.1 系统架构与开发方法 289
15.1.2 系统的主要功能模块 290
15.1.3 系统的实现与示例 292
15.2 作物生长遥感监测系统 293
15.2.1 系统业务逻辑与架构设计 294
15.2.2 系统的主要功能模块 294
15.2.3 系统的实现与评价 296
15.3 农田感知与智慧管理系统 299
15.3.1 系统架构与数据库设计 300
15.3.2 系统的主要功能模块 303
15.3.3 系统的实现与评价 304
第16章 作物生长监测研究展望与应用前景 307
16.1 作物生长监测研究展望 307
16.1.1 监测手段 307
16.1.2 监测机理 314
16.1.3 监测技术 316
16.1.4 监测平台 322
16.2 作物生长监测应用前景 324
16.2.1 生长监测与精确诊断 325
16.2.2 生长监测与智能装备 327
16.2.3 生长监测与表型分析 330
16.2.4 生长监测与粮食安全 332
参考文献 335
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