基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王迪，沈永林，周清波，陈仲新，东朝霞 著

图书标签:

• 合成孔径雷达
• SAR
• 旱地作物
• 作物识别
• 长势监测
• 遥感
• 农业遥感
• 作物估产
• 时序分析
• 数据处理

出版社： 中国农业科学技术出版社

ISBN：9787511628190

版次：1

商品编码：12100298

包装：平装

开本：32开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：150

正文语种：中文

内容简介

　　《基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究》系由作者承担的国家科技重大专项项目“高分农业遥感监测与评价示范系统”的研究成果编而成。在我国北方旱地秋收作物生长关键期，云雨天气频繁，很难获得足量、有效的光学遥感数据，无法有效地解决农作物类型、面积及其空间分布等农业遥感监测业务问题。鉴于合成孔径雷达（Synthetic ApenurcRadar，SAR）具有全天时、全天候监测等优点．此项研究重点探讨了基于全化SAR数据的旱地作物遥感识别与长势监测方法。全书共6章，内容包括：（1）用SAR数据监测研究农作物识别与长势现状与存在问题：（2）SAR数据收集与预处理方法；（3）基于雷达后向散射特征识别旱地作物；（4）识别旱地作物辅助变量信息的提取及其重要性评价；（5）以全*化SAR数据监测研究旱地作物长势；（6）研究结论与展望。

作者简介

　　王迪，男，1977年出生，副研究员，工学博士．硕士生导师，现在中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队工作。长期从事农业遥感基础与应用研究，重点开展农作物面积空间抽样理论与技术、基于雷达遥感的农作物识别与长势监测研究。

目录

第一章 绪论
一、研究背景与意义
二、国内外研究进展
1．基于单波段、单极化SAR数据的作物识别研究
2．基于多波段、多极化SAR数据的作物识别研究
3．雷达和光学数据相结合的作物识别研究
4．基于SAR数据的作物长势监测研究
5．问题与展望
三、研究内容与研究思路
1．研究内容
2．研究思路
四、本章小结

第二章 实验数据与基本原理
一、研究区概况
二、数据获取与地面试验
1．野外实测数据与方法
2．光学数据及预处理
3．雷达数据及预处理
三、雷达遥感基本原理
1．微波的散射
2．雷达方程
3．雷达遥感系统参数
4．雷达遥感及雷达图像的特征
四、本章小结

第三章 基于雷达后向散射特征的旱地作物识别
一、典型地物后向散射特征分析
1．玉来
2．棉花
3．水体
4．建筑物
5．树林
二、典型地物分类指标选取
三、典型地物可分离性分析
1．水体可分离性分析
2．玉米可分离性分析
3．棉花可分离性分析
4．建筑物可分离性分析
四、典型地物识别与精度评价
1．决策树分类法
2．支持向量机分类法
3．精度评价
五、本章小结

第四章 旱地作物识别辅助变量信息提取及其重要性评价
一、旱地作物分类辅助变量信息提取
1．极化信息提取
2．纹理信息提取
二、旱地作物识别时相优选
1．随机森林分类法
2．单一时相条件下早地作物识别
3．不同时相组合条件下旱地作物识别
三、旱地作物分类变量重要性评价
1．极化方式对旱地作物分类精度的影响
2．多变量信息组合对分类结果的影响
3．分类辅助变量重要性评价
四、本章小结

第五章 全极化SAR数据的玉米长势监测
一、研究区玉米基本生长参数地面观测
二、玉米后向散射系数与生长参数的相关分析
三、玉米生长参数经验模型建立
1．叶面积指数经验模型建立
2．株高经验模型建立
3．玉米干重鲜重经验模型建立
四、玉米生长参数反演
1．叶面积指数反演
2．株高反演
3．玉米植株干重鲜重反演
五、精度验证
六、本章小结

第六章 结论与展望
一、主要工作和结论
二、特色与创新点
三、问题与展望
1．存在问题
2．展望
参考文献

精彩书摘

　　《基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究》：
　　随机森林算法在分类方向有诸多优点：①在当前的很多数据集上，随机森林法相对其他算法有着很大的优势；②随机森林对于高维数据集的处理能力令人兴奋，它可以处理成千上万的输入变量，并确定最重要的变量，因此被认为是一个不错的降维方法；③可以在决定类别时，该模型能够输出变量的重要性程度，这是一个非常便利的功能；④在对高维数据训练时，不容易出现过拟合而且速度较快；⑤随机森林算法能解决分类与回归两种类型的问题，并在这两个方面都有相当好的估计表现；⑥在对缺失数据进行估计时，随机森林是一个十分有效的方法。就算存在大量的数据缺失，随机森林也能较好地保持精确性；⑦当存在分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法；⑧模型的上述性能可以被扩展运用到未标记的数据集中，用于引导无监督聚类、数据透视和异常检测；⑨随机森林算法中包含了对输人数据的重复自抽样过程，即所谓的bootstrap抽样。这样一来，数据集中大约三分之一将没有用于模型的训练而是用于测试，这样的数据被称为out of bag samples（来自样本），通过这些样本估计的误差被称为out of bag error（来自样本误差）。研究表明，这种out of bag方法的与测试集规模同训练集一致的估计方法有着相同的精确程度，因此在随机森林中人们无需再对测试集进行另外的设置。由于辅助信息的加入会大幅增加变量的维度，且需要对变量重要性进行评价，因此本实验选择随机森林法。随机森林分类过程可在EnMAP Box软件（Jakimow等，2012）中实现，该软件包含多个内置分类算法，其中就包括随机森林算法。
　　……

本书简介 在干旱和半干旱地区，粮食安全与水资源可持续利用是人类社会面临的严峻挑战。这些地区往往降水稀少，土壤水分状况不稳定，对农业生产造成了极大的制约。然而，随着全球气候变化和人口增长的持续，对这些地区农作物产量和有效利用有限水资源的压力愈发凸显。传统的农作物监测手段，如田间调查，往往耗时耗力，且难以覆盖广阔的区域，尤其是在地形复杂或交通不便的旱地。因此，发展高效、准确、宏观的作物监测技术，对于制定科学的农业管理策略、优化水资源配置、保障区域粮食供给具有至关重要的意义。 本书聚焦于利用先进的遥感技术，特别是合成孔径雷达（SAR）数据，来解决旱地作物识别与长势监测中的关键科学问题。SAR技术凭借其全天候、全天时的工作能力，能够穿透云层和黑暗，获取稳定可靠的地理空间信息，这对于多云甚至无雨的旱区尤为宝贵。相比于光学遥感，SAR数据对地物的电磁波散射特性更为敏感，其后向散射系数与地物的结构、介电常数等密切相关，这些特性在区分不同作物类型、监测作物生长状态方面提供了独特的视角。 本书的起点在于深入理解SAR数据与旱地作物之间复杂的相互作用机理。我们将系统梳理SAR数据，包括其基本原理、数据获取方式、处理流程以及不同极化和后向散射系数的物理含义。在此基础上，本书将重点探讨SAR数据中蕴含的与作物生物物理特征（如叶面积指数、生物量、含水量、植株高度、冠层结构等）的关联性。例如，不同作物在不同生长阶段，其冠层结构和含水量会发生显著变化，这些变化会直接影响SAR信号的散射特性，从而在SAR图像上呈现出不同的纹理和灰度值。理解这些内在联系是实现精准识别和监测的基础。 在作物识别方面，本书将详细阐述如何利用SAR数据构建有效的分类模型。我们将介绍多种基于SAR数据的分类方法，包括但不限于： 单景SAR图像分类： 探讨如何利用SAR图像的纹理特征、灰度统计特征，以及不同极化通道的组合信息，结合传统的监督学习算法（如支持向量机、随机森林）和深度学习算法（如卷积神经网络），来实现旱地主要农作物的精细化分类。我们将分析不同SAR传感器（如Sentinel-1、GF-3等）的数据特性对分类精度的影响。 多时相SAR数据的时间序列分析： 强调时间维度在作物识别中的重要性。作物在整个生育期内，其生理生化活动和物候特征呈现出显著的时间变化规律。通过分析连续的SAR数据，捕捉作物从播种、生长、成熟到收获的全过程信息，可以极大地提高分类的准确性，有效区分具有相似空间特征但生长周期不同的作物。我们将介绍时间序列分析的常用技术，如变化检测、模式识别，以及如何构建基于时间序列的作物分类模型。 SAR与光学遥感数据的融合： 认识到SAR和光学遥感各自的优势与劣势，本书将深入研究SAR数据与光学遥感数据（如Sentinel-2、Landsat等）的融合技术。光学遥感对地物的光谱信息敏感，能够提供丰富的地物“颜色”特征，而SAR数据则具有穿透性和对地物结构及含水量的敏感性。通过有效融合这两种互补的数据源，可以弥补单一数据源的不足，构建更鲁棒、更准确的旱地作物分类与识别体系。我们将探讨不同融合策略（如特征级融合、决策级融合）的优缺点及其在旱地作物识别中的应用。 在作物长势监测方面，本书将关注如何利用SAR数据量化和评估作物的生长状况。这不仅仅是简单的分类，更需要对作物本身的“健康度”和“长势”进行量化描述。我们将重点研究以下几个方面： SAR参数与作物长势指标的关系： 深入分析SAR后向散射系数、相干性、极化分解参数等与关键作物长势指标（如叶面积指数LAI、生物量Biomass、叶片含水量FMC、植株高度等）之间的定量关系。我们将通过建立经验模型、半经验模型以及基于物理模型的反演算法，实现对这些关键长势指标的估算。例如，SAR数据对作物冠层含水量的敏感性，使得它成为监测作物水分胁迫状况的有力工具。 时间序列SAR数据在长势监测中的应用： 类似于作物识别，时间序列SAR数据对于监测作物长势的变化趋势同样至关重要。通过分析SAR数据在作物生长周期内的变化动态，可以识别出作物生长异常（如干旱胁迫、病虫害侵扰、营养不良等），并评估其对作物产量潜力的影响。我们将探讨如何利用SAR时间序列数据构建作物长势指数，以及如何结合气象数据和土壤水分数据，对作物长势进行动态评估和预警。 SAR数据在作物产量预测中的潜力： 探讨SAR数据在早期产量预测方面的应用。通过对作物关键生长阶段SAR信号的分析，结合成熟的产量预测模型，可以为区域农业生产规划和粮食安全评估提供重要的决策支持。我们将讨论如何将SAR数据反演的长势指标融入到产量预测模型中，以提高预测的精度和可靠性。 本书在方法论上，将不仅局限于传统的统计学习方法，还将大力引入和探讨人工智能，特别是深度学习在SAR数据处理和分析中的应用。随着深度学习技术的飞速发展，其在图像识别、特征提取和模式发现方面展现出强大的能力。我们将详细介绍如何构建和优化卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型，用于SAR图像的分类、地物分割以及时间序列特征的学习，以期实现比传统方法更优异的性能。 此外，本书还将考虑实际应用中的挑战和机遇。例如，不同SAR传感器的数据质量差异、不同区域的地形和地表覆盖特征对SAR信号的影响、以及如何将研究成果转化为实际的业务应用。我们将讨论数据预处理（如辐射定标、地形校正、滤波等）的重要性，以及如何构建面向实际应用的SAR数据处理流程。 总之，本书旨在为研究人员、决策者和行业从业者提供一个关于利用SAR数据进行旱地作物识别与长势监测的全面、深入的指南。通过理论与实践相结合，我们希望能够推动SAR技术在旱区农业监测和可持续发展中的应用，为应对全球粮食安全和水资源挑战贡献力量。本书内容严谨，方法先进，数据详实，力求为读者提供清晰的思路和实用的方法，帮助您理解并掌握这一前沿的研究领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计透露出一种严谨而务实的学术风格，书名《基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究》直指核心，表明其研究内容的高度专业性和针对性。我一直在思考，在我国水资源日益紧张的背景下，如何利用先进的技术来提高旱地农业的生产效率和抗灾能力，而SAR（合成孔径雷达）技术因其全天候、全天时的特点，为解决这一难题提供了新的思路。我非常好奇，书中是否会详细阐述SAR数据在区分不同旱地作物时所依赖的物理原理，例如，不同作物冠层的几何结构、介电常数差异如何影响SAR的后向散射信号，以及如何利用SAR的极化特征来增强分类的准确性？我尤其关注，在旱地环境下，土壤水分、土壤质地、地表粗糙度等因素对SAR信号的影响，以及研究者是如何在这种复杂背景下提取作物信息的。此外，关于“长势监测”，我十分期待书中能够介绍SAR数据如何被用于量化作物的生长状况，比如生物量估算、叶片含水量监测，以及对作物健康状况的评估。是否会提供具体的监测模型或算法，并探讨SAR数据在预报作物产量、评估干旱胁迫对作物生长的影响等方面的应用潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，书名《基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究》显得十分专业，一看就知道是科技类图书。我虽然不是SAR（合成孔径雷达）领域的专业人士，但平时对农业科技发展也颇为关注，尤其是在我国西北地区，干旱缺水一直是制约农业生产的瓶颈，能够利用先进的遥感技术来监测旱地作物，实在是一件令人振奋的事情。我一直很好奇，SAR数据这种“穿透云层”的雷达技术，究竟是如何被用来区分不同的旱地作物，并且还能评估它们的生长状况的。书中是否会详细介绍SAR数据的一些基本原理，比如极化、干涉等技术，以及它们在作物信息提取方面的优势？我对SAR数据在识别农作物类型上的鲁棒性也十分感兴趣，毕竟不同作物在不同生长期、不同水分胁迫下的后向散射特性肯定是有差异的，这本书能否给出一些具体的案例和解释？另外，“长势监测”这个概念听起来就很有价值，它是否意味着可以量化作物的健康程度，比如叶面积指数、生物量等，并且能够预测产量？我特别想知道，书中是否会探讨SAR数据在监测作物对干旱胁迫的响应方面的潜力，例如通过观察作物水分含量和生理活动的变化来判断干旱的影响程度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的译本（如果它是翻译过来的话）的语言风格显得相当严谨，没有过多花哨的辞藻，直奔主题。看到“合成孔径雷达数据”和“旱地作物识别与长势监测”这些关键词，我的脑海里立即联想到了一系列关于遥感技术在精准农业中应用的场景。尤其是在我国广大干旱半干旱地区，水资源短缺是农业发展的最大制约因素，能够利用SAR这种不受云雨影响的先进技术来监测旱地作物的生长状况，这对于优化灌溉、科学施肥、甚至灾害预警都具有极其重要的意义。我非常好奇，书中是否会详细介绍SAR数据在旱地作物信息提取中的关键技术，例如如何利用SAR数据的后向散射系数、相干性、极化信息等来区分不同的农作物类型？特别是在旱地环境下，土壤湿度、植被覆盖度等因素对SAR信号的影响更为复杂，研究者是如何克服这些挑战的？另外，“长势监测”部分，我期待书中能阐述SAR数据如何被用来评估作物的健康状况，比如反映作物的叶绿素含量、生物量变化，甚至对干旱胁迫的响应。是否会提供一些实证研究案例，展示SAR数据在旱地作物产量预测或水分管理方面的实际应用效果？

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧质量似乎不错，纸张手感厚实，印刷清晰。从书名来看，它似乎聚焦于一个非常具体且具有实际应用价值的研究方向——利用SAR数据来识别旱地作物并监测其长势。我一直对SAR技术在农业领域的应用感到好奇，尤其是它不受天气条件影响的特性，这对于多云或多雨的地区来说，无疑是一个巨大的优势。书中是否会深入剖析SAR数据本身的特点，例如其穿透地表的能力、对作物物理结构和介电常数变化的敏感性，以及不同SAR波段（如L波段、C波段、X波段）在识别不同旱地作物时各自的优势和局限性？我特别想了解，在实际应用中，研究者是如何处理SAR数据，比如进行预处理（去噪、辐射定标、几何校正等），以及如何构建有效的分类模型来区分不同的旱地作物，比如小麦、玉米、大豆等，考虑到它们在不同生长阶段的SAR响应可能存在重叠。此外，关于“长势监测”的部分，我十分期待书中能提供详细的论述，比如如何利用SAR数据量化作物的生物量、叶片水分含量、冠层结构等关键生长指标，并探讨SAR数据与地面观测数据相结合的反演模型。

评分☆☆☆☆☆

这部著作的排版布局清晰，章节划分似乎逻辑性很强，我初步翻阅了一下目录，便对它所涵盖的内容产生了浓厚的兴趣。作为一名长期关注农业可持续发展和智慧农业技术的研究者，我对SAR（合成孔径雷达）技术在识别和监测旱地作物方面的应用尤为关注。在我国，广阔的干旱和半干旱地区农业生产面临着严峻的水资源挑战，因此，发展高效、准确的作物监测手段显得尤为迫切。我非常想知道，本书是否会深入探讨SAR数据在区分不同旱地作物类型上的机理，例如不同作物在不同生育期、不同水分胁迫下的SAR后向散射特性的差异，以及如何利用SAR的极化信息来增强分类精度。此外，关于“长势监测”，我迫切希望了解书中是否会提供SAR数据反演作物关键生长参数（如叶面积指数、生物量、冠层水分等）的方法和模型，以及如何利用这些信息来评估作物对环境胁迫（尤其是干旱）的响应。我特别期待书中能够展示一些基于SAR数据的实际案例，例如如何通过SAR数据来评估不同灌溉策略对旱地作物长势的影响，或者如何利用SAR数据进行早期干旱预警。