松材线虫病害遥感监测与传播模拟研究 [Study on Pine Wilt Disease Remote Sensing Monitoring and Diffusion Simulation] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄明祥 等 著

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• 松材线虫病
• 遥感监测
• 森林病害
• 传播模拟
• GIS
• 生态学
• 植被健康
• 林业
• 空间分析
• 模型研究

出版社： 中国环境科学出版社

ISBN：9787511107596

版次：1

商品编码：11022002

包装：平装

外文名称：Study on Pine Wilt Disease Remote Sensing Monitoring and Diffusion Simulation

开本：16开

出版时间：2012-05-01

用纸：胶版纸

页

内容简介

《松材线虫病害遥感监测与传播模拟研究》结合地理科学、复杂性科学、计算机科学等学科的研究进展，探讨灾害地理学研究新方法——地理环境灾害系统工程，构建地理环境灾害系统工程三个研究层次，即灾害现象监测、灾害过程模拟、灾害防治协同决策三个层次。针对松材线虫病害特点，建立松材线虫病害研究的方法框架，研究病害影响因子提取和监测方法、病害高光谱特征、病害木识别技术，对病害过程进行模拟从而发现病害传播规律，构建病害除治协同决策机制，实现病害的科学防治与减灾。

作者简介

黄明祥，男，1978年生，高级工程师，2008年毕业于中国科学院遥感应用研究所，获地图学与地理信息系统专业博士学位。现为环境保护部信息中心技术室环保地理信息系统方向（EGIS）技术骨干，近年来在海涂遥感变化监测、流域坝系空间规划模型，林业病害多尺度遥感监测与模拟、环保地理信息系统等方面开展过相关工作，研究方向包括环保地理信息系统，资源环境遥感应用、虚拟地理环境。现主持国家自然科学基金项目1项、科技部科技支撑计划课题1项，参与973项目1项、863课题2项、水专项2项、环保公益项目2项国家自然科学基金项目3项、中德合作项目1项。中国科学院知识创新工程1项，以及地方和部委科研项目3项等。已发表论文30余篇，其中SCI检索8篇，EI／ISTP检索4篇。2006年获黄河水利委员会科技创新成果二等奖，2008年获中国科学院院长优秀奖，2010年获地理信息科技进步三等奖，2011年获地理信息科技进步三等奖。

内页插图

目录

1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外相关研究现状
1.3 小结
1.4 本书主要研究内容和思路

2 松材线虫病害研究理论框架
2.1 地理环境与灾害
2.2 地理环境灾害系统工程
2.3 地理环境灾害系统工程框架下的松材线虫病害研究思路
2.4 本书研究技术路线
2.5 小结

3 松材线虫病害环境影响因子监测及其病害风险等级评价研究
3.1 研究区概况
3.2 研究思路
3.3 松材线虫病害影响因子
3.4 评价模型
3.5 病害风险等级评价
3.6 小结

4 松材线虫病害高光谱特性及其诊断特征研究
4.1 实验设计与数据获取
4.2 马尾松光谱特性
4.3 松材线虫病害高光谱敏感特征
4.4 小结

5 基于高分辨率遥感影像的松材线虫病害木识别研究
5.1 基于无人机影像的病害木识别
5.2 基于QuickBird影像的病害木识别

6 松材线虫病害传播元胞自动机模型及其模拟研究
6.1 松材线虫病害复杂性及复杂系统建模
6.2 基于元胞自动机的松材线虫病害传播模型
6.3 基于元胞自动机的松材线虫病害传播模拟
6.4 小结

7 基于协同虚拟地理研讨室的松材线虫病害协同决策研究
7.1 松材线虫病害防治协同决策的相关理论和技术
7.2 松材线虫病害防治协同决策框架
7.3 基于协同虚拟地理研讨室的松材线虫病害防治协同决策案例原型
7.4 小结

8 结论与展望
8.1 结语
8.2 本书创新点与新进展
8.3 讨论与展望
参考文献

精彩书摘

1987年，我国科学家钱学森首次提出“地理科学”概念，认为地理科学是与自然科学、社会科学、数学科学等并列的大科学体系，是自然科学与社会科学的桥梁科学（钱学森，1987）。并将地理科学分为三个层次，①工程技术层次，这是地理科学在直接改造宏观世界方面的学问，带有工程技术性质，如城市规划、环境保护、水资源、气象预报、地震预报等；②技术科学层次，这是把基础地理科学理论应用到工程技术层次做准备的中间层次，如数量地理学、生态经济学、环境科学、国土经济学等；③基础科学层次，地理科学的基础科学就是地球表层学，就是对人在地球上进行活动的这个区域进行系统研究（张现民，2005）。
在钱学森提出的地理科学概念基础上，北京大学马蔼乃教授提出现代地理科学分三个层次，理论层次上为理论地理科学；技术层次上为地理信息科学；应用层次上是地理系统工程（马蔼乃，1996，2003，2005），并于近年陆续出版地理科学丛书-《地理科学导论（自然科学与社会科学的“桥梁科学”）》《理论地理科学与哲学（复杂性科学理论）》《地理信息科学（天地人机信息一体化网络系统）》《地理系统工程（可持续发展战略的基础》）（马蔼乃，2005，2006，2007），从理论、技术和工程层面深入探讨地理科学。地理信息科学的主要内容就是天地信息一体化网络系统，包括航天信息网络系统（外层空间卫星之间的信息网络）、地面的网络系统、天地之间的网络系统三部分，是有线网络与无线网络连通的一体化网络系统。而地理系统工程属于工程技术层次的科学技术，工程分宏观工程与微观工程两类，主要包括人口、资源、生态、环境、灾害、城镇、基建、产业等国民经济的8个主要方面。其中地理信息科学从属于地理科学的技术科学，是引领和推动地理科学发展的核心力量，此外地理信息科学为地理系统工程提供研究方法与手段，又为理论地理科学提供技术基础（马蔼乃，2003）。
……

前言/序言

松材线虫病害遥感监测与传播模拟研究 书籍简介 本书系统深入地探讨了松材线虫病害的遥感监测技术及其传播模拟方法。松材线虫病（Pine Wilt Disease, PWD）是全球范围内对松树造成毁灭性影响的重大林业病害，其快速传播和难以根治的特性，对森林生态系统、生物多样性以及相关经济产业构成了严峻威胁。本书旨在整合现代遥感技术与地理信息系统（GIS）的强大分析能力，结合科学的传播动力学模型，为有效监测、预警和控制松材线虫病的发生与发展提供一套系统性的解决方案。 第一章 引言 本章首先概述了松材线虫病的严重性及其在全球范围内的危害。通过回顾该病害的历史演变、致病机理以及传统的防治手段，突出了现有防治体系在应对大规模、快速传播病害时的局限性。随后，引入了遥感技术在森林资源监测和环境变化检测方面的优势，强调了其在病害早期发现、疫情范围评估等方面的巨大潜力。同时，介绍了传播模拟模型在理解和预测病害空间扩散规律中的重要作用。最后，阐述了本书的研究目的、意义以及主要研究内容，为后续章节的研究奠定理论基础和研究框架。 第二章 松材线虫病害遥感监测技术研究 本章是本书的核心内容之一，详细阐述了利用遥感技术监测松材线虫病害的方法。 2.1 松材线虫病害的光谱特征分析 松材线虫病侵染松树后，会引起一系列生理生化变化，这些变化直接影响到松树叶片和冠层的光谱反射特性。本节深入分析了健康松树、受染松树（不同发病阶段）以及枯死松树在可见光、近红外和短波红外等光谱波段的反射差异。通过对比分析，识别出能够有效区分不同病害状态的敏感光谱特征。研究探讨了不同类型遥感器（如多光谱、高光谱、热红外等）捕捉到的光谱信息，以及不同遥感平台（如卫星、航空器、无人机）在空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率上的适用性。 2.2 遥感影像数据预处理 获取的遥感影像往往受到大气效应、几何畸变、云雨遮挡等因素的影响，需要进行一系列预处理才能用于后续分析。本节详细介绍了常用的影像预处理方法，包括辐射定标、大气校正、几何校正、影像融合等。重点阐述了针对林业应用的特殊预处理技术，例如克服森林冠层遮挡效应、提高影像的空间分辨率等，以确保遥感数据质量和后续分析的准确性。 2.3 基于遥感影像的病害监测方法 本节构建并验证了多种基于遥感影像的松材线虫病害监测模型。 2.3.1 植被指数与病害信息提取 研究了多种适用于松树的植被指数（如NDVI, EVI, NDWI等）及其在反映松树健康状况中的敏感性。分析了不同植被指数在检测病害早期症状（如叶片褪绿、水分胁迫）和后期表现（如冠层枯黄、死亡）上的有效性。同时，探索了组合植被指数或多时相植被指数的变化趋势，以提高病害监测的鲁棒性。 2.3.2 机器学习与深度学习模型应用 鉴于病害发生具有复杂性和非线性特征，本节重点研究了机器学习和深度学习算法在松材线虫病害识别和分类中的应用。包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、决策树（Decision Tree）等传统机器学习方法。更进一步，探讨了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在自动提取病害空间格局、识别病斑边界方面的优势。详细描述了模型训练、参数优化、模型评估等关键步骤，并对不同模型的精度进行了比较分析。 2.3.3 时序遥感影像分析 病害的发生与发展是一个动态过程，因此利用多期次的遥感影像进行时序分析，能够更有效地捕捉病害的动态变化。本节研究了如何通过分析遥感影像在不同时间点的变化特征（如植被指数突变、冠层颜色改变速率）来判断病害的发生、发展和蔓延。介绍了时间序列分解、趋势分析、变化检测等方法，并结合实测数据验证了其监测病害动态的有效性。 2.4 遥感监测结果的精度评估 任何监测模型都需要进行严格的精度评估。本节详细介绍了常用的精度评估指标，如总体精度（Overall Accuracy）、Kappa系数、生产者精度（Producer's Accuracy）、用户精度（User's Accuracy）等。通过对比分析遥感监测结果与野外调查数据（Ground Truth Data），对不同监测模型的性能进行客观评价，并分析影响监测精度的主要因素（如影像分辨率、模型参数选择、 ground truth 数据准确性等）。 第三章 松材线虫病害传播模拟研究 本章聚焦于利用数学模型和地理信息技术，模拟松材线虫病的传播过程。 3.1 松材线虫病传播机制的理论基础 详细阐述了松材线虫的生物学特性，包括其传播媒介（松墨天牛等）、侵染途径（通过天牛蛀食进入松树）、致病机理（线虫在松树导管中繁殖，导致松树失水死亡）以及种群动态。分析了影响传播的关键因素，如气候条件（温度、湿度）、松树林分结构（年龄、密度、健康状况）、人为干扰（如木材运输、林业经营）等。 3.2 空间传播模型构建 本节重点研究了用于模拟松材线虫病空间传播的数学模型。 3.2.1 基于元胞自动机（CA）的模型 元胞自动机是一种能够模拟空间自组织过程的数学模型。本节构建了基于元胞自动机的松材线虫病传播模型，将研究区域划分为离散的网格（元胞），每个元胞的状态（如健康、受染、死亡）根据预设的规则和邻域元胞的状态进行演化。详细描述了规则的设计，考虑了传播的概率、距离衰减、环境因素的影响等。 3.2.2 基于SI/SIR/SEIR等流行病学模型 借鉴流行病学模型的研究思路，本节探索了将SIR（易感-感染-移出）或SEIR（易感-暴露-感染-移出）等模型与空间信息相结合，构建考虑空间扩散的传播模型。分析了模型中各状态转移的速率，并将其与地理空间信息（如林分密度、交通网络）相结合，以模拟病害在不同区域的传播速度和范围。 3.2.3 基于Agent-Based Modeling（ABM）的模型 Agent-Based Modeling（ABM）模型将研究对象分解为具有独立行为和相互作用的个体（Agent）。本节研究了如何将Agent-Based Modeling应用于松材线虫病的传播模拟。Agent可以代表单株松树或天牛个体，通过模拟它们的行为（如迁移、觅食、繁殖）和相互作用（如感染、传播），来重现宏观的病害传播格局。 3.3 传播模拟模型的参数化与验证 模型的有效性很大程度上取决于参数的准确性。本节详细介绍了传播模拟模型的参数化过程，包括如何利用野外调查数据、历史疫情数据、遥感监测结果以及生态学文献等，对模型中的关键参数（如传播速率、感染概率、恢复概率、环境影响系数等）进行估计和校准。通过将模拟结果与历史疫情数据进行对比，对模型的预测能力进行验证，并对模型的敏感性进行分析，识别出对传播影响最显著的因素。 3.4 传播模拟结果的应用与预测 本节探讨了传播模拟结果的实际应用价值。 3.4.1 疫情预测与风险区划 利用已建立的传播模型，对未来不同时间尺度下的疫情发展趋势进行预测，识别高风险区域和易感区域。为制定有针对性的防治策略提供科学依据，例如提前部署监测力量、制定隔离措施等。 3.4.2 防治策略评估 通过模拟不同防治措施（如移除病树、控制天牛种群、建立隔离带等）的实施效果，评估其对减缓病害传播速率、降低疫情损失的有效性。为林业部门提供科学决策支持，优化防治资源的配置。 3.4.3 模拟不同情景下的传播动态 通过改变模型中的参数或引入外部因素（如气候变化、人为活动），模拟不同情景下松材线虫病的传播动态，为林业可持续经营和生态风险管理提供长远参考。 第四章 遥感监测与传播模拟的耦合研究 本章将前两部分的研究内容进行整合，探讨遥感监测数据与传播模拟模型的耦合应用。 4.1 耦合策略与框架设计 设计并阐述了多种耦合策略，例如： 数据驱动的传播模型优化：利用遥感监测获取的实时或近期疫情分布数据，对传播模拟模型进行数据同化，实时更新模型状态，提高预测的准确性。 模拟结果辅助遥感解译：传播模拟结果可以预测潜在的病害发生区域，指导野外调查和遥感影像的重点解译区域，提高监测效率。 模型驱动的遥感监测：传播模型可以预测病害的空间和时间演变趋势，为遥感影像的选取和分析提供依据，例如在预测病害发生的区域，选取关键时间点的影像进行重点关注。 4.2 耦合模型的建立与实施 详细介绍了如何具体建立耦合模型，包括数据接口设计、模型算法选择、计算平台搭建等。例如，可以开发集成平台，将遥感影像处理模块、病害识别模块与传播模拟模块无缝连接。 4.3 耦合研究的案例分析 选取典型的研究区域，展示耦合模型在实际应用中的效果。通过案例分析，说明耦合模型如何能够更精确地描绘病害的空间分布，更准确地预测其传播趋势，并为制定更有效的防治策略提供更可靠的支持。 第五章 结论与展望 本章对全书的研究成果进行总结，并对未来的研究方向进行展望。 5.1 研究成果总结 系统回顾本书在松材线虫病害遥感监测技术（包括光谱特征分析、影像预处理、监测方法、精度评估）和传播模拟（包括传播机制、空间模型构建、参数验证、结果应用）方面取得的主要研究成果，强调了遥感监测与传播模拟耦合研究的重要价值。 5.2 研究局限性分析 客观分析本研究在数据获取、模型精度、参数获取、研究区域代表性等方面存在的局限性，为后续研究提供改进方向。 5.3 未来研究展望 对未来松材线虫病害遥感监测与传播模拟领域的研究方向进行展望，例如： 更精细化的遥感监测：利用更高分辨率的遥感数据（如无人机高光谱、LiDAR），捕捉更细微的病害侵染信号。 集成化、智能化传播模拟模型：开发能够融合多种影响因素（如气候变化、基因漂变、土壤特性）的更复杂的传播模型，并利用人工智能技术实现模型的自适应学习和优化。 多尺度、跨区域的耦合应用：将遥感监测与传播模拟的研究成果推广到更广阔的地理范围，并实现不同尺度之间的信息互通。 实时监测与预警系统的构建：基于先进的遥感技术和大数据分析，构建松材线虫病害的实时监测与预警系统，为及时有效的病害防控提供技术支撑。 生态经济耦合模型研究：将病害传播模型与森林生态系统服务功能评估模型、林业经济损失模型相结合，研究病害对生态系统和经济社会发展的影响。 通过本书的深入研究，旨在为松材线虫病害的科学监测、精准预警和有效防治提供理论指导和技术支持，为保护我国乃至全球的松树资源，维护森林生态安全做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构设计得极为清晰，即使只是快速浏览各个章节标题，也能勾勒出一个完整的研究脉络。它似乎遵循了从宏观到微观，再到应用与展望的逻辑顺序。我尤其欣赏那些小标题的措辞，它们用词精准，充满了技术术语的魅力，暗示着对前沿方法的深入探讨。例如，看到关于“时空数据融合算法优化”的章节时，我立刻能联想到这背后涉及到复杂的数学模型和大量的实地验证工作，这绝不是泛泛而谈的介绍性文字。这种层层递进的结构，仿佛为读者提供了一张详尽的“藏宝图”，明确指引着专业知识的分布。它不像某些著作那样，将核心内容藏在冗长的引言或不甚清晰的章节划分中，而是坦率地将研究的深度和广度展示出来，这对于时间宝贵的科研人员来说，无疑是一种高效的阅读保障。

评分☆☆☆☆☆

这本书的专业术语密度似乎非常高，这从扉页和前言中使用的那些高度专业化的词汇就可以窥见一斑。它给我的感觉是，作者并没有刻意去“翻译”或“简化”复杂的科学概念，而是直接采用了行业内最前沿、最精确的表达方式。这无疑为领域内的资深研究者提供了极大的便利，因为无需在阅读过程中反复查找基础定义。然而，这也同时提醒着我，要充分吸收其精髓，需要具备扎实的数理基础和遥感原理知识背景。它不是一本用来入门的教材，更像是一部面向高阶学习者或实际操作者的“操作手册”与“理论深化指南”，直指问题的核心难点，寻求突破性的解决方案。这种毫不妥协的专业性，是其价值的直接体现。

评分☆☆☆☆☆

从排版细节来看，这本书在图表的使用上显得格外审慎和有效。我注意到那些插图和照片的质量非常高，分辨率和清晰度都达到了业界一流水平，尤其是一些复杂的空间分布图，线条锐利，色彩分层清晰，即便没有详细阅读说明文字，也能直观地理解数据所表达的地理现象。这种对视觉辅助工具的重视，对于理解“遥感监测”这类高度依赖图像信息的学科至关重要。它避免了单纯文字描述带来的抽象感和模糊性，使得复杂的空间模式和时间演变过程变得触手可及。这些图表似乎不仅仅是佐证，它们本身就是研究成果的重要载体，暗示着作者在数据可视化和信息提炼方面下了深厚的功夫，确保了信息传递的效率最大化。

评分☆☆☆☆☆

我通过翻阅后记和致谢部分，感受到了这部作品背后凝聚的巨大心血和跨学科合作的影子。作者们对众多机构和个人的感谢，透露出这项研究并非孤立完成，而是依托于一个庞大的、可能涉及遥感技术、林业病理学乃至地理信息系统（GIS）等多个领域的专家网络。这种协作精神本身就为这本书的权威性增添了筹码。后记中流露出的那种“攻克技术难关”后的释然与自豪，也感染了我，让人感觉这本书里的每一个论点都经过了反复的检验和辩论。它似乎不仅仅是一个人的思考结晶，更是一个团队智慧的结晶，这使得书中任何一个结论的可靠性都大大提高。这种人文关怀和团队精神的侧面展示，在纯粹的技术专著中是比较少见的，让这本书显得更加立体和人性化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常考究，封面采用了哑光处理，手感细腻，中央的图案设计简洁而富有深意，那种深沉的墨绿色调一下子就把人拉入了一种严肃而专业的氛围中。尽管我尚未深入阅读内文，仅凭这外在的质感和视觉传达，就能感受到作者团队在出版上的用心。它给我的第一印象是，这是一本面向专业领域、注重学术严谨性的著作，而非那种轻快的科普读物。我注意到书脊上的字体排版非常清晰，即使在书架上快速浏览，关键信息也能一目了然。内页的纸张选择似乎也偏向于环保和耐用，略带米黄的色调，想必是为了长时间阅读时能减轻眼部疲劳。从封面设计来看，它试图在“科学研究的冰冷精确性”与“对自然灾害的深切关注”之间找到一个微妙的平衡点，让人对接下来的内容充满了期待，希望它不仅仅是数据的堆砌，更能带来启发性的视角。这种对物理形态的重视，往往预示着内容质量的稳定可靠。