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中國大宗農作物時序遙感製圖(精)

  • 作者：邱炳文//陳崇成|責編:李迪//郝晨揚
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030718648
  • 出版日期：2022/03/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：262
人民幣：RMB 298 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對大範圍長時序農作物自動/半自動製圖面臨的瓶頸與挑戰，圍繞植被—農作物—複種指數—三大糧食作物等逐步深入，從時序遙感數據平滑、時序遙感指數、農作物製圖方法設計與實踐逐步深入，系統闡述了若干基於時序遙感影像的農作物製圖研究思路與技術流程方法。遙感時間序列分析領域方興未艾，本書從植被生長時序特徵出發，基於時序遙感數據構建植被/農作物製圖新方法，通過詳細的方法闡述，使讀者能夠更好地理解和推廣應用。
    本書可供從事農業遙感領域及其相關領域科研人員參考，也可為相關專業研究生和本科生學習時序遙感分析方法、農作物製圖相關理論與技術方法提供參考。
作者介紹
邱炳文//陳崇成|責編:李迪//郝晨揚
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  農作物遙感監測的研究意義
  1.2  時序遙感分析技術研究進展
    1.2.1  長時序遙感數據帶來新契機
    1.2.2  時序遙感分析技術方法
  1.3  農作物遙感監測面臨的挑戰
  1.4  本書內容與章節安排
  1.5  本書的相關數據說明
第2章  基於連續小波變換的時序遙感數據平滑方法評估
  2.1  研究背景
  2.2  基於連續小波變換的時序遙感數據平滑步驟
  2.3  平滑方法評估指標的設計
    2.3.1  時序曲線平滑效果方面的評估指標
    2.3.2  植被物候參數估計方面的評估指標
  2.4  研究區概況與數據來源
    2.4.1  研究區概況
    2.4.2  數據來源
  2.5  基於時序曲線數據平滑效果方面的方法評估
    2.5.1  基於視覺效果的方法評估
    2.5.2  基於保真度和平滑度的方法性能評估
  2.6  基於植被物候參數估計方面的應用效果評估
  2.7  討論與結論
第3章  基於自適應時頻域的植被遙感監測方法
  3.1  方法概述
  3.2  特徵提取和相似度計算
    3.2.1  連續小波變換
    3.2.2  時間維/尺度維小波方差曲線
    3.2.3  最大分離度區間選取及相似度計算
  3.3  植被遙感分類流程
  3.4  黑河流域植被遙感監測
    3.4.1  研究區概況與數據來源
    3.4.2  地物標準小波方差曲線
    3.4.3  植被空間分佈圖
    3.4.4  精度評價
  3.5  結論
第4章  基於時序離散度的植被遙感製圖方法
  4.1  研究背景
  4.2  方法概述
    4.2.1  植被指數時序曲線
    4.2.2  時序指標設計
    4.2.3  植被遙感分類流程
  4.3  研究區概況與數據來源
  4.4  我國中東部13個省（直轄市）植被空間分佈圖
  4.5  精度評估驗證
  4.6  啟示與意義
第5章  基於小波譜頂點的耕地複種指數遙感監測方法
  5.1  研究背景
  5.2  方法概述
    5.2.1  小波係數譜

    5.2.2  基於小波係數譜的特徵提取
    5.2.3  不同熟制的特徵圖譜分析
    5.2.4  耕地複種指數判別流程
  5.3  全國耕地複種指數遙感監測
    5.3.1  研究區概況與數據來源
    5.3.2  1980年以來4個年份全國耕地複種指數空間分佈格局
    5.3.3  方法精度評估
  5.4  近40年中國耕地複種指數逐年變化態勢評估
    5.4.1  全國耕地複種指數逐年變化態勢評估
    5.4.2  重點農業區耕地複種指數逐年變化態勢評估
  5.5  基於時序分析方法的我國耕地複種指數演變趨勢分析
    5.5.1  時間序列趨勢分析與突變點檢測方法
    5.5.2  20世紀末全國耕地複種指數演變趨勢分析
    5.5.3  21世紀初全國耕地複種指數演變趨勢分析
    5.5.4  21世紀初全國耕地複種指數變化模式分析
  5.6  全國耕地複種指數演變驅動機制分析
  5.7  全國MODIS時序影像數據云覆蓋情況評估
  5.8  結論
第6章  基於極差比指數的水稻製圖方法
  6.1  研究背景
  6.2  方法思路與指標設計
  6.3  CCVS水稻製圖方法
    6.3.1  雙季稻指標的改進
    6.3.2  水稻判別規則
  6.42  1 世紀初我國東南九省一市水稻遙感製圖
    6.4.1  研究區概況與數據來源
    6.4.2  2001?2013年水稻空間分佈圖
    6.4.3  CCVS水稻製圖方法精度評估與驗證
  6.5  21世紀初我國東南九省一市水稻分佈格局時空演變分析
    6.5.1  2001?2013年我國東南九省一市水稻種植面積變化特徵
    6.5.2  不同海拔區間水稻縮減面積變化特徵
    6.5.3  水稻空間分佈重心演變軌跡分析
    6.5.4  水稻縮減或擴展變化模式分析
  6.6  水稻種植密度與種植強度的演變分析
    6.6.1  逐年水稻種植密度與累計種植密度的計算
    6.6.2  水稻種植密度的演變分析
    6.6.3  水稻種植強度的演變分析
    6.6.4  不同海拔區間水稻種植密度與種植強度演變規律
  6.7  結論
第7章  基於數據可獲得性的自適應水稻製圖方法
  7.1  研究背景
  7.2  研究區概況及數據來源
    7.2.1  研究區概況
    7.2.2  數據來源與數據預處理
  7.3  ARMM方法
    7.3.1  CCVS水稻製圖方法適用性和不確定性評估
    7.3.2  自適應影像特徵選取
    7.3.3  分區策略和遙感影像對象特徵提取
    7.3.4  水稻分類流程
    7.3.5  方法精度評估

  7.4  結果分析
    7.4.1  依據數據可獲得性進行分區
    7.4.2  遙感影像特徵提取
    7.4.3  水稻空間分佈圖
    7.4.4  方法精度評估結果
  7.5  討論與結論
    7.5.1  ARMM方法的意義和啟示
    7.5.2  時序遙感分類方法面臨的挑戰與應對策略
第8章  基於生長期植被指數變化量的冬小麥製圖方法
  8.1  常用冬小麥遙感監測方法
    8.1.1  相似性度量法
    8.1.2  冬季生長峰判別法
  8.2  農作物植被指數時序曲線分析
    8.2.1  冬小麥類內異質性分析
    8.2.2  冬小麥與其他植被的相似性和差異性分析
  8.3  冬小麥製圖技術流程
    8.3.1  冬小麥關鍵物候期趨勢面模型
    8.3.2  生長期植被指數變化量指標
    8.3.3  冬小麥判別標準
  8.4  研究區概況與數據來源
    8.4.1  研究區概況
    8.4.2  數據來源
  8.5  2012?2013年華北十省（直轄市）冬小麥空間分佈圖
  8.6  方法精度評估驗證
    8.6.1  基於統計數據的精度驗證
    8.6.2  基於農作物調研點位的精度驗證
    8.6.3  基於Landsat影像解譯結果的精度驗證
    8.6.4  與其他方法對比評估
  8.7  冬小麥製圖方法的跨年代推廣應用
    8.7.1  2001年以來華北十省（直轄市）冬小麥遙感製圖
    8.7.2  方法精度評估驗證
  8.8  結論
第9章  基於生長盛期NMDI增減比值指數的玉米製圖方法
  9.1  研究背景
  9.2  研究區概況與數據來源
    9.2.1  研究區概況
    9.2.2  數據來源
  9.3  玉米製圖方法
    9.3.1  農作物生長盛期NMDI時序曲線變化特徵
    9.3.2  生長盛期NMDI增減比值指數
    9.3.3  玉米判別標準
  9.4  全國玉米空間分佈圖
  9.5  方法精度評價
    9.5.1  基於農業統計年鑒數據的精度評估
    9.5.2  基於農作物分佈調研點位數據的精度驗證
    9.5.3  基於Landsat影像解譯結果的精度驗證
  9.6  2005?2015年全國玉米種植面積擴展態勢分析
    9.6.1  2005?2015年全國玉米種植面積劇增
    9.6.2  2005?2015年全國玉米擴張導致農業結構失衡
  9.7  2015?2018年全國玉米空間分佈格局演變分析

    9.7.1  全國玉米分佈呈現東減西增、總體縮減態勢
    9.7.2  東部改種其他旱作農作物縮減玉米面積而中西部提高複種實現玉米擴展
    9.7.3  「鐮刀彎」政策效果評估
  9.8  結論
第10章  基於哨兵2號色素指數的大尺度花生自動製圖
  10.1  研究背景
  10.2  研究區概況與數據來源
    10.2.1  研究區概況
    10.2.2  數據來源
  10.3  花生製圖方法
    10.3.1  光譜指數計算
    10.3.2  基於色素指數的花生製圖演算法
    10.3.3  閾值敏感性分析
    10.3.4  精度評估
  10.4  東北地區20m花生空間分佈圖
  10.5  方法精度評價
    10.5.1  基於農業統計年鑒數據的精度評估
    10.5.2  基於農作物分佈調研點位數據的精度驗證
    10.5.3  指標有效性與閾值敏感性評估
  10.6  討論與結論
第11章  棄耕開墾與複種變化信息提取方法
  11.1  研究背景
  11.2  研究區概況與數據來源
    11.2.1  研究區概況
    11.2.2  數據來源
  11.3  研究方法
    11.3.1  數據預處理
    11.3.2  時序指標設計
    11.3.3  植被變化檢測演算法
    11.3.4  演算法精度驗證
  11.4  結果分析
    11.4.1  研究區時序指標與植被變化分佈圖
    11.4.2  方法精度評價
    11.4.3  研究區植被類型變化分析
  11.5  討論與結論
    11.5.1  AMMC演算法的意義
    11.5.2  AMMC演算法的不確定性分析
    11.5.3  中國中東部地區植樹造林、耕地開墾和複種變化
第12章  研究總結與展望
  12.1  引言
  12.2  創新農作物種植制度遙感製圖研究框架
    12.2.1  常規研究框架
    12.2.2  新型研究框架
  12.3  拓展農作物遙感監測的數據基礎
    12.3.1  融合多源數據
    12.3.2  拓展農作物時序遙感特徵參數
  12.4  集成領域知識與深度學習方法優勢
  12.5  發展時序遙感變化檢測技術
參考文獻
附表

附圖

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