基于文獻(xiàn)學(xué)的澳洲龍紋斑研究與應(yīng)用進(jìn)展

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	羅欽等著
出版社：	中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787511637482	出版時(shí)間：	2018-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	160	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書系由作者承擔(dān)的國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“顧及物候的玉米作物干旱遙感監(jiān)測(cè)模型研究”（41501459）和國(guó)家博士后基金項(xiàng)目“基于分形的玉米作物物候動(dòng)態(tài)檢測(cè)算法研究”（2013M542086）的研究成果編著而成。隨著全球氣候顯著變暖，干旱發(fā)生的頻率和強(qiáng)度不斷增強(qiáng)，干旱地區(qū)的擴(kuò)大與干旱化程度日趨嚴(yán)重，干旱化趨勢(shì)已成為全球關(guān)注的問題。干旱、缺水已嚴(yán)重妨礙了國(guó)家經(jīng)濟(jì)、社會(huì)發(fā)展以及人民生產(chǎn)生活。傳統(tǒng)旱情監(jiān)測(cè)方法是對(duì)氣象站點(diǎn)觀測(cè)資料統(tǒng)計(jì)分析，獲得用于評(píng)估旱情的干旱指標(biāo)。但氣象站點(diǎn)分布離散，其在空間上的監(jiān)測(cè)精度受制于氣象站點(diǎn)的分布密度。遙感作為一種新型的對(duì)地觀測(cè)綜合性技術(shù)，具有時(shí)效性強(qiáng)、覆蓋范圍廣、客觀準(zhǔn)確及成本低等特點(diǎn)。在干旱監(jiān)測(cè)中引入遙感技術(shù)，可使得旱情監(jiān)測(cè)結(jié)果更為精細(xì)和準(zhǔn)確。然而，大多遙感干旱指數(shù)被設(shè)計(jì)用于反映地表綜合的干旱程度，很少有針對(duì)特定作物類型，比如：玉米作物。另外，由于干旱指標(biāo)大都建立在特定的地域和時(shí)間范圍內(nèi)，有其相應(yīng)的時(shí)空尺度，單個(gè)干旱指標(biāo)很難達(dá)到時(shí)空上普遍適用的條件。

作者簡(jiǎn)介

　　王迪，男，1977年出生，副研究員，工學(xué)博士，碩士生導(dǎo)師，現(xiàn)在中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所農(nóng)業(yè)遙感創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)工作。長(zhǎng)期從事農(nóng)業(yè)遙感基礎(chǔ)與應(yīng)用研究，重點(diǎn)開展農(nóng)作物面積空間抽樣理論與技術(shù)、基于雷達(dá)遙感的農(nóng)作物識(shí)別與長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)研究。先后主持和參與省部級(jí)及其他各類研究項(xiàng)目30余項(xiàng)，以作者在國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊發(fā)表論文30余篇。作為主要參加人獲得國(guó)家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)和水利部大禹水利科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)各1項(xiàng)。在我國(guó)農(nóng)作物種植面積空間抽樣調(diào)查方法研究方面獲得了豐碩的成果。

圖書目錄

第一章緒論

第一節(jié)研究背景及意義

第二節(jié)研究目的、內(nèi)容及解決的關(guān)鍵問題

一、研究目的

二、研究?jī)?nèi)容

三、解決的關(guān)鍵問題

第三節(jié)研究方法與技術(shù)路線

一、研究方法

二、技術(shù)路線

第四節(jié)本書的組織結(jié)構(gòu)

本章小結(jié)

第二章農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)及作物物候檢測(cè)方法研究進(jìn)展

第一節(jié)遙感植被觀測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀

第二節(jié)農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)方法研究現(xiàn)狀

一、基于地面單點(diǎn)觀測(cè)的干旱指數(shù)

二、基于遙感面狀觀測(cè)的干旱指數(shù)

三、多干旱指數(shù)組合

第三節(jié)作物物候檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀

一、基于有效積溫的方法

二、基于遙感植被指數(shù)的方法

本章小結(jié)

第三章基于分形的玉米作物物候遙感特征提取方法

第一節(jié)分形與分維

一、分形及分維估計(jì)

二、降維-差分計(jì)盒維數(shù)法

第二節(jié)分維與玉米作物物候

一、分維變化原理

二、NDVI影像預(yù)處理

三、分形無標(biāo)度區(qū)間

四、分維變化峰值檢測(cè)

五、實(shí)驗(yàn)分析

第三節(jié)分維魯棒性檢驗(yàn)

一、對(duì)比因子

二、對(duì)比指標(biāo)

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

第四節(jié)縣級(jí)單元玉米發(fā)育期制圖

本章小結(jié)

第四章基于HMM的玉米作物物候動(dòng)態(tài)估計(jì)方法

第一節(jié)HMM模型

一、HMM模型設(shè)定

二、混合模型設(shè)定

第二節(jié)玉米作物生育期的HMM估計(jì)

一、多源特征提取

二、CPRs數(shù)據(jù)規(guī)則化

三、HMM參數(shù)估計(jì)

四、發(fā)育階段百分比估計(jì)

第三節(jié)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

本章小結(jié)

第五章VCI指數(shù)的物候調(diào)節(jié)及其與SPI指數(shù)的關(guān)系

第一節(jié)物候調(diào)節(jié)植被狀態(tài)指數(shù)

一、植被狀態(tài)指數(shù)

二、物候調(diào)節(jié)植被狀態(tài)指數(shù)

第二節(jié)標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)

一、SPI定義及計(jì)算方法

二、點(diǎn)面數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

三、SPI時(shí)間序列插值

第三節(jié)兩指數(shù)間的關(guān)系

一、遙感與氣象干旱指數(shù)的關(guān)系

二、等級(jí)劃分

三、時(shí)間滯后及互相關(guān)性分析

第四節(jié)實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

一、研究區(qū)及數(shù)據(jù)

二、時(shí)間滯后及互相關(guān)性探討

三、干旱監(jiān)測(cè)分析

本章小結(jié)

第六章基于結(jié)構(gòu)推理的多干旱指數(shù)融合方法

第一節(jié)符號(hào)

第二節(jié)結(jié)構(gòu)推理原理

第三節(jié)時(shí)間維度上的擴(kuò)展

第四節(jié)模型參數(shù)估計(jì)

一、模型參數(shù)初始估計(jì)

二、模型參數(shù)優(yōu)化估計(jì)

第五節(jié)實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

一、樣區(qū)選取與干旱樣本統(tǒng)計(jì)

二、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本章小結(jié)

第七章結(jié)論與展望

第一節(jié)結(jié)論

第二節(jié)展望

參考文獻(xiàn)

附錄I表格

附錄 II公式