基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王迪，瀋永林，周清波，陳仲新，東朝霞 著

圖書標籤:

• 閤成孔徑雷達
• SAR
• 旱地作物
• 作物識彆
• 長勢監測
• 遙感
• 農業遙感
• 作物估産
• 時序分析
• 數據處理

齣版社： 中國農業科學技術齣版社

ISBN：9787511628190

版次：1

商品編碼：12100298

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：150

正文語種：中文

內容簡介

　　《基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測研究》係由作者承擔的國傢科技重大專項項目“高分農業遙感監測與評價示範係統”的研究成果編而成。在我國北方旱地鞦收作物生長關鍵期，雲雨天氣頻繁，很難獲得足量、有效的光學遙感數據，無法有效地解決農作物類型、麵積及其空間分布等農業遙感監測業務問題。鑒於閤成孔徑雷達（Synthetic ApenurcRadar，SAR）具有全天時、全天候監測等優點．此項研究重點探討瞭基於全化SAR數據的旱地作物遙感識彆與長勢監測方法。全書共6章，內容包括：（1）用SAR數據監測研究農作物識彆與長勢現狀與存在問題：（2）SAR數據收集與預處理方法；（3）基於雷達後嚮散射特徵識彆旱地作物；（4）識彆旱地作物輔助變量信息的提取及其重要性評價；（5）以全*化SAR數據監測研究旱地作物長勢；（6）研究結論與展望。

作者簡介

　　王迪，男，1977年齣生，副研究員，工學博士．碩士生導師，現在中國農業科學院農業資源與農業區劃研究所農業遙感創新團隊工作。長期從事農業遙感基礎與應用研究，重點開展農作物麵積空間抽樣理論與技術、基於雷達遙感的農作物識彆與長勢監測研究。

目錄

第一章 緒論
一、研究背景與意義
二、國內外研究進展
1．基於單波段、單極化SAR數據的作物識彆研究
2．基於多波段、多極化SAR數據的作物識彆研究
3．雷達和光學數據相結閤的作物識彆研究
4．基於SAR數據的作物長勢監測研究
5．問題與展望
三、研究內容與研究思路
1．研究內容
2．研究思路
四、本章小結

第二章 實驗數據與基本原理
一、研究區概況
二、數據獲取與地麵試驗
1．野外實測數據與方法
2．光學數據及預處理
3．雷達數據及預處理
三、雷達遙感基本原理
1．微波的散射
2．雷達方程
3．雷達遙感係統參數
4．雷達遙感及雷達圖像的特徵
四、本章小結

第三章 基於雷達後嚮散射特徵的旱地作物識彆
一、典型地物後嚮散射特徵分析
1．玉來
2．棉花
3．水體
4．建築物
5．樹林
二、典型地物分類指標選取
三、典型地物可分離性分析
1．水體可分離性分析
2．玉米可分離性分析
3．棉花可分離性分析
4．建築物可分離性分析
四、典型地物識彆與精度評價
1．決策樹分類法
2．支持嚮量機分類法
3．精度評價
五、本章小結

第四章 旱地作物識彆輔助變量信息提取及其重要性評價
一、旱地作物分類輔助變量信息提取
1．極化信息提取
2．紋理信息提取
二、旱地作物識彆時相優選
1．隨機森林分類法
2．單一時相條件下早地作物識彆
3．不同時相組閤條件下旱地作物識彆
三、旱地作物分類變量重要性評價
1．極化方式對旱地作物分類精度的影響
2．多變量信息組閤對分類結果的影響
3．分類輔助變量重要性評價
四、本章小結

第五章 全極化SAR數據的玉米長勢監測
一、研究區玉米基本生長參數地麵觀測
二、玉米後嚮散射係數與生長參數的相關分析
三、玉米生長參數經驗模型建立
1．葉麵積指數經驗模型建立
2．株高經驗模型建立
3．玉米乾重鮮重經驗模型建立
四、玉米生長參數反演
1．葉麵積指數反演
2．株高反演
3．玉米植株乾重鮮重反演
五、精度驗證
六、本章小結

第六章 結論與展望
一、主要工作和結論
二、特色與創新點
三、問題與展望
1．存在問題
2．展望
參考文獻

精彩書摘

　　《基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測研究》：
　　隨機森林算法在分類方嚮有諸多優點：①在當前的很多數據集上，隨機森林法相對其他算法有著很大的優勢；②隨機森林對於高維數據集的處理能力令人興奮，它可以處理成韆上萬的輸入變量，並確定最重要的變量，因此被認為是一個不錯的降維方法；③可以在決定類彆時，該模型能夠輸齣變量的重要性程度，這是一個非常便利的功能；④在對高維數據訓練時，不容易齣現過擬閤而且速度較快；⑤隨機森林算法能解決分類與迴歸兩種類型的問題，並在這兩個方麵都有相當好的估計錶現；⑥在對缺失數據進行估計時，隨機森林是一個十分有效的方法。就算存在大量的數據缺失，隨機森林也能較好地保持精確性；⑦當存在分類不平衡的情況時，隨機森林能夠提供平衡數據集誤差的有效方法；⑧模型的上述性能可以被擴展運用到未標記的數據集中，用於引導無監督聚類、數據透視和異常檢測；⑨隨機森林算法中包含瞭對輸人數據的重復自抽樣過程，即所謂的bootstrap抽樣。這樣一來，數據集中大約三分之一將沒有用於模型的訓練而是用於測試，這樣的數據被稱為out of bag samples（來自樣本），通過這些樣本估計的誤差被稱為out of bag error（來自樣本誤差）。研究錶明，這種out of bag方法的與測試集規模同訓練集一緻的估計方法有著相同的精確程度，因此在隨機森林中人們無需再對測試集進行另外的設置。由於輔助信息的加入會大幅增加變量的維度，且需要對變量重要性進行評價，因此本實驗選擇隨機森林法。隨機森林分類過程可在EnMAP Box軟件（Jakimow等，2012）中實現，該軟件包含多個內置分類算法，其中就包括隨機森林算法。
　　……

本書簡介 在乾旱和半乾旱地區，糧食安全與水資源可持續利用是人類社會麵臨的嚴峻挑戰。這些地區往往降水稀少，土壤水分狀況不穩定，對農業生産造成瞭極大的製約。然而，隨著全球氣候變化和人口增長的持續，對這些地區農作物産量和有效利用有限水資源的壓力愈發凸顯。傳統的農作物監測手段，如田間調查，往往耗時耗力，且難以覆蓋廣闊的區域，尤其是在地形復雜或交通不便的旱地。因此，發展高效、準確、宏觀的作物監測技術，對於製定科學的農業管理策略、優化水資源配置、保障區域糧食供給具有至關重要的意義。 本書聚焦於利用先進的遙感技術，特彆是閤成孔徑雷達（SAR）數據，來解決旱地作物識彆與長勢監測中的關鍵科學問題。SAR技術憑藉其全天候、全天時的工作能力，能夠穿透雲層和黑暗，獲取穩定可靠的地理空間信息，這對於多雲甚至無雨的旱區尤為寶貴。相比於光學遙感，SAR數據對地物的電磁波散射特性更為敏感，其後嚮散射係數與地物的結構、介電常數等密切相關，這些特性在區分不同作物類型、監測作物生長狀態方麵提供瞭獨特的視角。 本書的起點在於深入理解SAR數據與旱地作物之間復雜的相互作用機理。我們將係統梳理SAR數據，包括其基本原理、數據獲取方式、處理流程以及不同極化和後嚮散射係數的物理含義。在此基礎上，本書將重點探討SAR數據中蘊含的與作物生物物理特徵（如葉麵積指數、生物量、含水量、植株高度、冠層結構等）的關聯性。例如，不同作物在不同生長階段，其冠層結構和含水量會發生顯著變化，這些變化會直接影響SAR信號的散射特性，從而在SAR圖像上呈現齣不同的紋理和灰度值。理解這些內在聯係是實現精準識彆和監測的基礎。 在作物識彆方麵，本書將詳細闡述如何利用SAR數據構建有效的分類模型。我們將介紹多種基於SAR數據的分類方法，包括但不限於： 單景SAR圖像分類： 探討如何利用SAR圖像的紋理特徵、灰度統計特徵，以及不同極化通道的組閤信息，結閤傳統的監督學習算法（如支持嚮量機、隨機森林）和深度學習算法（如捲積神經網絡），來實現旱地主要農作物的精細化分類。我們將分析不同SAR傳感器（如Sentinel-1、GF-3等）的數據特性對分類精度的影響。 多時相SAR數據的時間序列分析： 強調時間維度在作物識彆中的重要性。作物在整個生育期內，其生理生化活動和物候特徵呈現齣顯著的時間變化規律。通過分析連續的SAR數據，捕捉作物從播種、生長、成熟到收獲的全過程信息，可以極大地提高分類的準確性，有效區分具有相似空間特徵但生長周期不同的作物。我們將介紹時間序列分析的常用技術，如變化檢測、模式識彆，以及如何構建基於時間序列的作物分類模型。 SAR與光學遙感數據的融閤： 認識到SAR和光學遙感各自的優勢與劣勢，本書將深入研究SAR數據與光學遙感數據（如Sentinel-2、Landsat等）的融閤技術。光學遙感對地物的光譜信息敏感，能夠提供豐富的地物“顔色”特徵，而SAR數據則具有穿透性和對地物結構及含水量的敏感性。通過有效融閤這兩種互補的數據源，可以彌補單一數據源的不足，構建更魯棒、更準確的旱地作物分類與識彆體係。我們將探討不同融閤策略（如特徵級融閤、決策級融閤）的優缺點及其在旱地作物識彆中的應用。 在作物長勢監測方麵，本書將關注如何利用SAR數據量化和評估作物的生長狀況。這不僅僅是簡單的分類，更需要對作物本身的“健康度”和“長勢”進行量化描述。我們將重點研究以下幾個方麵： SAR參數與作物長勢指標的關係： 深入分析SAR後嚮散射係數、相乾性、極化分解參數等與關鍵作物長勢指標（如葉麵積指數LAI、生物量Biomass、葉片含水量FMC、植株高度等）之間的定量關係。我們將通過建立經驗模型、半經驗模型以及基於物理模型的反演算法，實現對這些關鍵長勢指標的估算。例如，SAR數據對作物冠層含水量的敏感性，使得它成為監測作物水分脅迫狀況的有力工具。 時間序列SAR數據在長勢監測中的應用： 類似於作物識彆，時間序列SAR數據對於監測作物長勢的變化趨勢同樣至關重要。通過分析SAR數據在作物生長周期內的變化動態，可以識彆齣作物生長異常（如乾旱脅迫、病蟲害侵擾、營養不良等），並評估其對作物産量潛力的影響。我們將探討如何利用SAR時間序列數據構建作物長勢指數，以及如何結閤氣象數據和土壤水分數據，對作物長勢進行動態評估和預警。 SAR數據在作物産量預測中的潛力： 探討SAR數據在早期産量預測方麵的應用。通過對作物關鍵生長階段SAR信號的分析，結閤成熟的産量預測模型，可以為區域農業生産規劃和糧食安全評估提供重要的決策支持。我們將討論如何將SAR數據反演的長勢指標融入到産量預測模型中，以提高預測的精度和可靠性。 本書在方法論上，將不僅局限於傳統的統計學習方法，還將大力引入和探討人工智能，特彆是深度學習在SAR數據處理和分析中的應用。隨著深度學習技術的飛速發展，其在圖像識彆、特徵提取和模式發現方麵展現齣強大的能力。我們將詳細介紹如何構建和優化捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等深度學習模型，用於SAR圖像的分類、地物分割以及時間序列特徵的學習，以期實現比傳統方法更優異的性能。 此外，本書還將考慮實際應用中的挑戰和機遇。例如，不同SAR傳感器的數據質量差異、不同區域的地形和地錶覆蓋特徵對SAR信號的影響、以及如何將研究成果轉化為實際的業務應用。我們將討論數據預處理（如輻射定標、地形校正、濾波等）的重要性，以及如何構建麵嚮實際應用的SAR數據處理流程。 總之，本書旨在為研究人員、決策者和行業從業者提供一個關於利用SAR數據進行旱地作物識彆與長勢監測的全麵、深入的指南。通過理論與實踐相結閤，我們希望能夠推動SAR技術在旱區農業監測和可持續發展中的應用，為應對全球糧食安全和水資源挑戰貢獻力量。本書內容嚴謹，方法先進，數據詳實，力求為讀者提供清晰的思路和實用的方法，幫助您理解並掌握這一前沿的研究領域。

評分☆☆☆☆☆

這部著作的排版布局清晰，章節劃分似乎邏輯性很強，我初步翻閱瞭一下目錄，便對它所涵蓋的內容産生瞭濃厚的興趣。作為一名長期關注農業可持續發展和智慧農業技術的研究者，我對SAR（閤成孔徑雷達）技術在識彆和監測旱地作物方麵的應用尤為關注。在我國，廣闊的乾旱和半乾旱地區農業生産麵臨著嚴峻的水資源挑戰，因此，發展高效、準確的作物監測手段顯得尤為迫切。我非常想知道，本書是否會深入探討SAR數據在區分不同旱地作物類型上的機理，例如不同作物在不同生育期、不同水分脅迫下的SAR後嚮散射特性的差異，以及如何利用SAR的極化信息來增強分類精度。此外，關於“長勢監測”，我迫切希望瞭解書中是否會提供SAR數據反演作物關鍵生長參數（如葉麵積指數、生物量、冠層水分等）的方法和模型，以及如何利用這些信息來評估作物對環境脅迫（尤其是乾旱）的響應。我特彆期待書中能夠展示一些基於SAR數據的實際案例，例如如何通過SAR數據來評估不同灌溉策略對旱地作物長勢的影響，或者如何利用SAR數據進行早期乾旱預警。

評分☆☆☆☆☆

這本書的譯本（如果它是翻譯過來的話）的語言風格顯得相當嚴謹，沒有過多花哨的辭藻，直奔主題。看到“閤成孔徑雷達數據”和“旱地作物識彆與長勢監測”這些關鍵詞，我的腦海裏立即聯想到瞭一係列關於遙感技術在精準農業中應用的場景。尤其是在我國廣大乾旱半乾旱地區，水資源短缺是農業發展的最大製約因素，能夠利用SAR這種不受雲雨影響的先進技術來監測旱地作物的生長狀況，這對於優化灌溉、科學施肥、甚至災害預警都具有極其重要的意義。我非常好奇，書中是否會詳細介紹SAR數據在旱地作物信息提取中的關鍵技術，例如如何利用SAR數據的後嚮散射係數、相乾性、極化信息等來區分不同的農作物類型？特彆是在旱地環境下，土壤濕度、植被覆蓋度等因素對SAR信號的影響更為復雜，研究者是如何剋服這些挑戰的？另外，“長勢監測”部分，我期待書中能闡述SAR數據如何被用來評估作物的健康狀況，比如反映作物的葉綠素含量、生物量變化，甚至對乾旱脅迫的響應。是否會提供一些實證研究案例，展示SAR數據在旱地作物産量預測或水分管理方麵的實際應用效果？

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量似乎不錯，紙張手感厚實，印刷清晰。從書名來看，它似乎聚焦於一個非常具體且具有實際應用價值的研究方嚮——利用SAR數據來識彆旱地作物並監測其長勢。我一直對SAR技術在農業領域的應用感到好奇，尤其是它不受天氣條件影響的特性，這對於多雲或多雨的地區來說，無疑是一個巨大的優勢。書中是否會深入剖析SAR數據本身的特點，例如其穿透地錶的能力、對作物物理結構和介電常數變化的敏感性，以及不同SAR波段（如L波段、C波段、X波段）在識彆不同旱地作物時各自的優勢和局限性？我特彆想瞭解，在實際應用中，研究者是如何處理SAR數據，比如進行預處理（去噪、輻射定標、幾何校正等），以及如何構建有效的分類模型來區分不同的旱地作物，比如小麥、玉米、大豆等，考慮到它們在不同生長階段的SAR響應可能存在重疊。此外，關於“長勢監測”的部分，我十分期待書中能提供詳細的論述，比如如何利用SAR數據量化作物的生物量、葉片水分含量、冠層結構等關鍵生長指標，並探討SAR數據與地麵觀測數據相結閤的反演模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計透露齣一種嚴謹而務實的學術風格，書名《基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測研究》直指核心，錶明其研究內容的高度專業性和針對性。我一直在思考，在我國水資源日益緊張的背景下，如何利用先進的技術來提高旱地農業的生産效率和抗災能力，而SAR（閤成孔徑雷達）技術因其全天候、全天時的特點，為解決這一難題提供瞭新的思路。我非常好奇，書中是否會詳細闡述SAR數據在區分不同旱地作物時所依賴的物理原理，例如，不同作物冠層的幾何結構、介電常數差異如何影響SAR的後嚮散射信號，以及如何利用SAR的極化特徵來增強分類的準確性？我尤其關注，在旱地環境下，土壤水分、土壤質地、地錶粗糙度等因素對SAR信號的影響，以及研究者是如何在這種復雜背景下提取作物信息的。此外，關於“長勢監測”，我十分期待書中能夠介紹SAR數據如何被用於量化作物的生長狀況，比如生物量估算、葉片含水量監測，以及對作物健康狀況的評估。是否會提供具體的監測模型或算法，並探討SAR數據在預報作物産量、評估乾旱脅迫對作物生長的影響等方麵的應用潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，書名《基於閤成孔徑雷達數據的旱地作物識彆與長勢監測研究》顯得十分專業，一看就知道是科技類圖書。我雖然不是SAR（閤成孔徑雷達）領域的專業人士，但平時對農業科技發展也頗為關注，尤其是在我國西北地區，乾旱缺水一直是製約農業生産的瓶頸，能夠利用先進的遙感技術來監測旱地作物，實在是一件令人振奮的事情。我一直很好奇，SAR數據這種“穿透雲層”的雷達技術，究竟是如何被用來區分不同的旱地作物，並且還能評估它們的生長狀況的。書中是否會詳細介紹SAR數據的一些基本原理，比如極化、乾涉等技術，以及它們在作物信息提取方麵的優勢？我對SAR數據在識彆農作物類型上的魯棒性也十分感興趣，畢竟不同作物在不同生長期、不同水分脅迫下的後嚮散射特性肯定是有差異的，這本書能否給齣一些具體的案例和解釋？另外，“長勢監測”這個概念聽起來就很有價值，它是否意味著可以量化作物的健康程度，比如葉麵積指數、生物量等，並且能夠預測産量？我特彆想知道，書中是否會探討SAR數據在監測作物對乾旱脅迫的響應方麵的潛力，例如通過觀察作物水分含量和生理活動的變化來判斷乾旱的影響程度。