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文献来源:
出版时间 :
微波遥感农业应用研究:水稻生长监测
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787030288196
  • 作      者:
    陈劲松,林珲,邵芸编著
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2010
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内容介绍
    合成孔径雷达系统的全天时、全天候成像能力使它成为多云雨天气地区主要的中高分辨率遥感数据源。本书在水稻微波时域散射特性研究的基础上,主要介绍了雷达系统参数,包括波长、极化、入射角、分辨率等对水稻及其共生植被后向散射特性的影响,研究了用多时相多极化RADARSAT数据和ENVISATASAR数据监测水稻长势与产量预测的方法,为雷达遥感技术用于水稻的长势监测和产量预报提供了一套运行性系统建设的方案,并对雷达农业遥感的发展进行了展望。
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精彩书摘
    农业是人类社会赖以生存的基本生活资料的来源,是社会分工和国民经济其他部门成为独立的生产部门的前提和进一步发展的基础,也是一切非生产部门存在和发展的基础。国民经济其他部门发展的规模和速度,都要受到农业生产力发展水平和农业劳动生产率高低的制约。农业在国民经济中的基础地位,突出地表现在粮食的生产上。如果农业不能提供粮食和必需的食品,那么,人民的生活就不会安定,生产就不能发展,国家将失去自立的基础。从这个意义上讲,农业是安定天下的产业。农业的基础地位是否牢固,关系到人民的切身利益、社会的安定和整个国民经济的发展,也是关系到我国在国际竞争中能否坚持独立自主地位的大问题。<br>    农业生产对全球气候变化也有一定的影响。全球气候变化主要指大气中二氧化碳、甲烷和氧化亚氮等痕量气体浓度的增加及其所产生的温室效应等后果。人类活动,特别是农业生产活动,已经引起各类生态系统的变化,如毁林开荒、毁林放牧、毁林发展“现金农业”(砍伐森林种植咖啡、可可、香蕉、橡胶等高效益作物)、弃牧毁草开垦、草场过牧退化、农田侵蚀性退化、土地沙漠化等。人类的农业生产活动与全球气候变化相互联系又相互影响。UNEP的研究表明,各种温室气体对全球变暖的贡献率分别为二氧化碳49%、甲烷18%、氧化亚氮6%、氯氟烃14%、其他气体13%。值得注意,前三种温室气体对温度升高的贡献率达到近3/4。虽然由农业引发的逸出所占比例仍不太清楚,但大气中痕量气体增加的部分原因是由水田和旱地释放所引起的。耕地是物质的贮存库和转化器,在土壤一植物生态系统中,植物通过光合作用将二氧化碳转变成有机碳,随后以自然凋落和根系分泌等形式输入土壤,经分解,最终以二氧化碳、甲烷等气体返回大气。农田生态系统以自然凋落形式输入土壤的有机物质随作物不同而异,平均占净生物量的18%左右。根系沉淀作用输入土壤的有机碳也相当可观,小麦等作物可占净固碳量的5%~24%。这部分有机碳易被微生物分解,绝大部分以二氧化碳形式释放。
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目录
序<br>前言<br>第1章 遥感农业应用的意义<br>1.1 应用遥感技术监测农业生产的意义<br>1.2 光学遥感在农业生产监测中的应用<br>1.2.1 目前常用的遥感数据<br>1.2.2 光学遥感在农业中的应用发展<br>1.3 微波遥感对多云多雨地区农业生产监测的重要性<br>1.3.1 微波遥感的特点和农业应用意义<br>1.3.2 微波农业遥感的主要应用<br>参考文献<br><br>第2章 雷达遥感基本原理<br>2.1 电磁波理论与微波遥感<br>2.1.1 电磁波的基本性质<br>2.1.2 电磁辐射与散射<br>2.1.3 微波遥感<br>2.2 合成孑L径雷达<br>2.2.1 真实孔径雷达(RAR)<br>2.2.2 合成孔径雷达(SAR)<br>2.2.3 合成孔径雷达图像的辐射特性<br>2.2.4 合成孔径雷达图像的几何特性<br>2.2.5 雷达卫星(RAl3ARSAT)SAR系统<br>2.2.6 典型地物的微波散射特性<br>2.3 雷达图像的常规处理与解译<br>2.3.1 雷达图像处理与分析<br>2.3.2 雷达图像的解译标志<br>2.3.3 雷达图像中典型地物的解译<br>参考文献<br><br>第3章 中国水稻的分布与遥感区划<br>3.1 中国水稻的主要品种及分布和物候历<br>3.1.1 中国水稻主要品种和种植分布<br>3.1.2 中国水稻的物候历<br>3.2 水稻遥感估产区划和方法<br>3.2.1 水稻生长遥感监测的区域划分<br>3.2.2 遥感估产方法<br>参考文献<br><br>第4章 水稻微波散射模型特性<br>4.1 水稻结构特征与介电特性<br>4.1.1 水稻几何结构参数测量与特征分析<br>4.1.2 水稻的生物量计算<br>4.1.3 水稻含水量实地测量<br>4.1.4 水稻的复介电常数计算<br>4.1.5 水稻重量含水量与介电特性的关系分析<br>4.2 水稻散射测量与模拟<br>4.2.1 水稻散射单元及结构分解<br>4.2.2 水稻叶片的散射计算<br>4.2.3 水稻茎秆的散射计算<br>4.2.4 水稻散射的Monte_Carlo模拟<br>4.3 水稻的微波散射测量与微波后向散射特性分析<br>4.3.1 与农作物微波散射相关的雷达参数<br>4.3.2 水稻微波后向散射测量<br>4.3.3 雷达参数对水稻后向散射系数的影响<br>4.3.4 水稻及其他作物的微波后向散射系数比较分析<br>参考文献<br><br>第5章 用RADARSAT数据监测水稻长势与识别土地覆盖类型<br>5.1 研究区与雷达数据<br>5.1.1 研究区概况<br>5.1.2 雷达遥感数据源<br>5.2 水稻后向散射特性分析<br>5.2.1 与水稻共生植被及相关地物时域散射物性分析<br>5.2.2 雷达系统参数对目标后向散射特性的影响<br>5.2.3 水稻时域散射特征分析<br>5.3 雷达遥感水稻长势监测与土地覆盖类型识别<br>5.3.1 土地覆盖类型分类<br>5.3.2 水稻长势监测与产量预估<br>参考文献<br><br>第6章 ENVISATARAR在水稻生长监测中的应用<br>6.1 ENVIsATASAR数据的特性分析<br>6.1.1 ASAR数据的成像模式<br>6.1.2 ASAR数据分析应用潜力分析<br>6.2 用AsAR数据监测水稻种植面积<br>6。2.1 研究区和ASAR数据<br>6.2.2 ENVISATASAR数据的处理<br>6.2.3 水稻多时相后向散射特性<br>6.2.4 水稻种植面积制图<br>6.3 用半经验后向散射模型估算水稻叶面积指数<br>6.3.1 水稻叶面积指数(LAI)和ASAR数据HH/VV极化比值的经验关系<br>6.3.2 植被后向散射理论模型分析<br>6.3.3 用半经验散射模型估算水稻LAI<br>参考文献<br><br>第7章 微波遥感农业应用发展展望<br>7.1 微波遥感的发展<br>7.1.1 国际微波遥感的发展<br>7.1.2 中国微波遥感的发展<br>7.2 微波遥感农业应用的发展趋势<br>7.2.1 微波遥感的主要应用领域<br>7.2.2 微波遥感农业应用的发展趋势<br>参考文献<br>彩图
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