天空地一體化水稻農(nóng)情監(jiān)測(cè)預(yù)警技術(shù)及應(yīng)用
定 價(jià):188 元
- 作者:何彬彬等
- 出版時(shí)間:2024/9/1
- ISBN:9787030790262
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:X835
- 頁(yè)碼:220
- 紙張:
- 版次:1
- 開本:16
本書系統(tǒng)介紹水稻長(zhǎng)勢(shì)及病蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)警方法及應(yīng)用,主要內(nèi)容包括基于多源遙感數(shù)據(jù)的水稻種植區(qū)提取方法、基于無(wú)人機(jī)高光譜的水稻葉綠素含量估算方法、產(chǎn)量估算與稻曲病監(jiān)測(cè)、稻飛虱種群動(dòng)態(tài)規(guī)律分析與預(yù)報(bào)方法、水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與研發(fā)。
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目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景及意義 1
1.2 水稻農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)研究進(jìn)展 2
1.2.1 水稻種植區(qū)提取 2
1.2.2 水稻葉綠素含量反演 7
1.2.3 水稻產(chǎn)量遙感估算 8
1.3 水稻病蟲害監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)研究進(jìn)展 9
1.3.1 水稻病蟲害遙感監(jiān)測(cè) 9
1.3.2 稻飛虱種群動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào) 9
1.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)及其在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 16
1.4.1 大數(shù)據(jù)采集技術(shù) 17
1.4.2 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) 17
1.4.3 大數(shù)據(jù)分析處理技術(shù) 18
1.4.4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 18
主要參考文獻(xiàn) 20
第2章 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理 32
2.1 研究區(qū) 32
2.2 試驗(yàn)儀器設(shè)備 34
2.2.1 無(wú)人機(jī)高光譜遙感數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 34
2.2.2 葉綠素測(cè)定儀與谷物水分測(cè)定儀 35
2.3 數(shù)據(jù)采集 37
2.3.1 無(wú)人機(jī)高光譜遙感數(shù)據(jù)采集 37
2.3.2 地面輔助數(shù)據(jù)采集 38
2.3.3 2013~2017年全國(guó)地表類型遙感影像樣本數(shù)據(jù)集 41
2.3.4 構(gòu)建南方部分地區(qū)水稻數(shù)據(jù)集 41
2.4 多源數(shù)據(jù)及預(yù)處理 42
2.4.1 遙感數(shù)據(jù)及預(yù)處理 42
2.4.2 蟲情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及預(yù)處理 48
2.4.3 氣象數(shù)據(jù)及預(yù)處理 49
2.4.4 其他數(shù)據(jù) 50主要參考文獻(xiàn) 51
第3章 中低空間分辨率水稻種植區(qū)提取 54
3.1 基于植被指數(shù)閾值模型的水稻種植區(qū)提取 54
3.1.1 遙感植被指數(shù)閾值識(shí)別水稻方法 55
3.1.2 光譜指數(shù)及時(shí)空濾波處理 55
3.1.3 水稻潛在移栽區(qū)與移栽期識(shí)別 56
3.1.4 水稻種植區(qū)劃 57
3.1.5 植被指數(shù)閾值模型 58
3.1.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 59
3.2 基于深度學(xué)習(xí)的水稻種植區(qū)提取 61
3.2.1 MLSTM-FCN時(shí)間序列分類算法 61
3.2.2 基于時(shí)空張量補(bǔ)全的光譜指數(shù)時(shí)間序列重建 63
3.2.3 樣本集構(gòu)建 64
3.2.4 華南、西南水稻種植區(qū)提取結(jié)果與分析 65
主要參考文獻(xiàn) 69
第4章 中高空間分辨率水稻種植區(qū)提取 71
4.1 基于 Landsat數(shù)據(jù)的水稻種植區(qū)提取 71
4.1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù) 71
4.1.2 時(shí)間序列光譜指數(shù)構(gòu)建 72
4.1.3 基于植被指數(shù)閾值模型的水稻種植區(qū)提取 74
4.1.4 基于 SMLSTM-FCN的岑鞏縣水稻種植區(qū)提取 76
4.2 基于 Sentinel-1A數(shù)據(jù)的水稻種植區(qū)提取 86
4.2.1 極化方式選擇 86
4.2.2 閾值設(shè)置 87
4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 88
主要參考文獻(xiàn) 89
第5章 基于 RCRWa-b的水稻 SPAD估算 91
5.1 引言 91
5.2 RCRWa-b定義 91
5.3 敏感RCRWa-b特征選擇 92
5.4 水稻 SPAD估算模型構(gòu)建 96
5.4.1 數(shù)據(jù)分割 96
5.4.2 基于隨機(jī)森林的水稻 SPAD估算模型 96
5.4.3 基于梯度提升樹的水稻 SPAD估算模型 97
5.5 水稻 SPAD估算結(jié)果評(píng)價(jià) 98
5.5.1 水稻 SPAD估算模型精度評(píng)價(jià) 98
5.5.2 水稻 SPAD生長(zhǎng)期內(nèi)變化 100
5.5.3 基于多時(shí)相無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的水稻SPAD制圖100主要參考文獻(xiàn) 102
第6章 稻曲病發(fā)生信息監(jiān)測(cè) 104
6.1 引言 104
6.2 稻曲病光譜特性分析 105
6.3 基于光譜相似性分析的稻曲病發(fā)生信息監(jiān)測(cè) 107
6.3.1 模型構(gòu)建與評(píng)價(jià) 107
6.3.2 稻曲病發(fā)生信息制圖與分析 110
6.4 結(jié)合光譜特征和時(shí)間特征的稻曲病發(fā)生信息監(jiān)測(cè) 111
6.4.1 模型構(gòu)建與評(píng)價(jià) 113
6.4.2 稻曲病發(fā)生信息制圖與分析 113
6.5 不同稻曲病發(fā)生信息監(jiān)測(cè)模型對(duì)比 114
6.6稻曲病與葉綠素含量關(guān)系分析 115
主要參考文獻(xiàn) 116
第7章 基于植被指數(shù)的水稻產(chǎn)量估算 117
7.1 引言 117
7.2 光譜指數(shù)與水稻產(chǎn)量相關(guān)性分析 117
7.3 水稻產(chǎn)量估算模型構(gòu)建與評(píng)價(jià) 119
7.4 葉綠素含量與水稻產(chǎn)量關(guān)系分析 121
主要參考文獻(xiàn) 121
第8章 華南、西南地區(qū)稻飛虱種群時(shí)空動(dòng)態(tài) 122
8.1 引言 122
8.2 稻飛虱種群時(shí)空動(dòng)態(tài)分析方法 122
8.2.1 空間權(quán)重矩陣生成 122
8.2.2 稻飛虱種群空間分布模式識(shí)別 123
8.2.3 稻飛虱種群時(shí)空分布特征 124
8.3 華南、西南地區(qū)稻飛虱種群時(shí)空動(dòng)態(tài) 125
8.3.1 分析數(shù)據(jù) 125
8.3.2 稻飛虱種群數(shù)量動(dòng)態(tài) 125
8.3.3 稻飛虱種群空間分布格局 127
8.3.4 稻飛虱種群分布熱點(diǎn) 128
8.4 討論 132
主要參考文獻(xiàn) 133
第9章 基于因果推斷的稻飛虱種群動(dòng)態(tài)主控因子探測(cè) 137
9.1 引言 137
9.2 稻飛虱種群動(dòng)態(tài)控制因子數(shù)據(jù)集 137
9.2.1 蟲情數(shù)據(jù) 138
9.2.2 氣象資料 138
9.2.3 寄主狀態(tài)遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù) 139
9.3 基于因果推斷的稻飛虱種群動(dòng)態(tài)主控因子探測(cè)方法 139
9.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 141
9.4.1 不同稻飛虱種群動(dòng)態(tài)主控因子分析 141
9.4.2 不同時(shí)滯下田間種群依賴關(guān)系強(qiáng)弱 143
主要參考文獻(xiàn) 145
第10章 顧及時(shí)空依賴的稻飛虱種群動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào) 147
10.1 引言 147
10.2 顧及時(shí)空依賴的稻飛虱種群動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型 148
10.2.1 稻飛虱種群動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)模型框架 148
10.2.2 動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò) 149
10.2.3 基于注意力機(jī)制的 LSTM編解碼網(wǎng)絡(luò) 153
10.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 154
10.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 154
10.3.2 不同模型預(yù)報(bào)精度對(duì)比 157
10.3.3 不同監(jiān)測(cè)站 DGCN-ALSMT模型預(yù)報(bào)精度對(duì)比 159
10.3.4 稻飛虱種群動(dòng)態(tài)預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)比 160
10.3.5 模型參數(shù)對(duì)預(yù)報(bào)精度的影響 161
10.4 討論 163主要參考文獻(xiàn) 165
第11章 水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)原型平臺(tái)需求分析 168
11.1 功能性需求 168
11.2 非功能性需求 169
11.3 設(shè)計(jì)約束 170
主要參考文獻(xiàn) 171
第12章 水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)原型平臺(tái)設(shè)計(jì) 172
12.1 功能組成設(shè)計(jì) 172
12.1.1 功能簡(jiǎn)述 172
12.1.2 用戶角色 173
12.2 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 174
12.2.1 核心技術(shù)遴選 174
12.2.2 體系結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)述 179
12.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 180
12.3.1 數(shù)據(jù)整合 180
12.3.2 用戶管理 181
12.3.3 示范區(qū) 184
12.3.4 商業(yè)服務(wù) 186
12.3.5 上報(bào) 187
12.4 非功能性需求保障設(shè)計(jì) 188
12.4.1 代碼托管 188
12.4.2 服務(wù)器管理 188
12.4.3 服務(wù)器資源保護(hù) 189
主要參考文獻(xiàn) 189
第13章 水稻藥肥精準(zhǔn)施用大數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn) 190
13.1 平臺(tái)環(huán)境搭建 190
13.2 數(shù)據(jù)整合 191
13.2.1 遙感數(shù)據(jù) 191
13.2.2 水稻病蟲害測(cè)報(bào)數(shù)據(jù) 191
13.2.3 水稻農(nóng)藥抗性與殘留數(shù)據(jù) 192
13.2.4 水稻藥肥銷售數(shù)據(jù) 192
13.2.5 病蟲害圖片 192
13.2.6 示范區(qū) 192
13.2.7 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 192
13.3 大數(shù)據(jù)分析處理 193
13.3.1 遙感大數(shù)據(jù)處理分析 193
13.3.2 水稻長(zhǎng)勢(shì)分析 194
13.3.3 病蟲害預(yù)報(bào) 196
13.4 核心功能實(shí)現(xiàn) 197
13.4.1 用戶管理 198
13.4.2 農(nóng)情監(jiān)測(cè) 200
13.4.3 示范區(qū) 201
13.4.4 預(yù)報(bào) 202
13.4.5 商業(yè)服務(wù) 203
13.4.6 上報(bào) 205
13.4.7 數(shù)據(jù)可視化 206
13.4.8 后臺(tái)管理 218
13.5 測(cè)試 219
附圖 221