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前言3

第一部分 农情遥感监测的技术体系3

第1章 农情与农情遥感监测3

1.1 农情遥感监测系统3

1.1.1 农情监测3

1.1.2 农情地面监测3

1.1.3 农情遥感监测3

1.2 大尺度农情遥感监测研究进展4

1.2.1 美国与欧盟的农情遥感监测系统4

1.2.2 中国资源与作物遥感监测进展5

1.2.3 农情遥感监测运行系统6

1.3 农情信息需求调查6

1.3.1 需求调查总体设计7

1.3.2 需求调查结果分析7

1.3.3 农情信息技术需要研究的问题11

1.4 国家级农情遥感监测系统的研究与开发12

1.4.1 目标12

1.4.2 基本思路12

1.4.3 研究与开发13

1.4.4 实现与运行方案13

1.5 小结14

第2章 农情遥感监测的系统设计与技术体系15

2.1 资源监测与作物监测15

2.2 资源监测系统设计15

2.2.1 系统目标15

2.2.2 资源监测要素15

2.2.3 系统设计16

2.2.4 系统实现与运行方案17

2.3 作物监测系统设计17

2.3.1 作物监测要素17

2.3.2 系统设计17

2.3.3 系统实现与运行方案18

2.4 作物监测的技术体系—东北大豆生产遥感监测19

2.4.1 作物监测的技术体系19

2.4.2 东北大豆的种植制度与布局19

2.4.3 遥感监测技术路线20

2.4.4 种植面积的抽样调查20

2.4.5 重点地区遥感调查24

2.4.6 管理决策24

2.4.7 结果分析526

2.5 小结26

第二部分 数据处理方法与应用分析模型29

第3章 遥感图像与数据融合29

3.1 数据融合的概念29

3.2 数据融合的层次30

3.3 数据融合的应用现状30

3.3.1 数据源30

3.3.2 方法与应用31

3.4 遥感图像融合33

3.4.1 常用的遥感图像类型33

3.4.2 常用的融合模型40

3.4.3 融合流程41

3.5 遥感图像融合实例42

3.5.1 数据源及研究区概况42

3.5.2 试验目标与方案设计43

3.5.3 数据处理过程43

3.5.4 结果评价与讨论45

3.6 小结47

第4章 多源数据复合分析48

4.1 概述48

4.1.1 多源数据复合分析的概念48

4.1.2 多源数据复合分析的应用48

4.2 多源数据复合分析方法48

4.2.1 RS数据之间的复合49

4.2.2 RS与GIS数据复合53

4.2.3 RS与GPS数据复合54

4.2.4 GIS数据之间复合55

4.2.5 GIS数据与属性数据复合57

4.3 基于多源数据复合分析的作物识别58

4.3.1 应用背景数据库提取和处理数据59

4.3.2 地面调查59

4.3.3 数据复合分析60

4.3.4 技术流程61

4.4 小结61

第5章 基于光谱特征的作物识别模型62

5.1 作物识别方法62

5.1.1 作物识别62

5.1.2 遥感图像特征62

5.1.3 作物的光谱特征62

5.1.4 作物识别的基本过程64

5.1.5 基于光谱特征的作物识别模型65

5.2 基于光谱特征的作物识别模型的建立65

5.2.1 基本思路65

5.2.2 技术路线65

5.2.3 作物光谱测定与最佳时相确定66

5.2.4 作物光谱测定数据处理与分析67

5.2.5 棉花遥感识别模型的建立69

5.2.6 棉花识别模型的验证73

5.3 新疆棉花遥感监测区划74

5.3.1 棉花区划与遥感监测区划74

5.3.2 自然地理特点与种植制度75

5.3.3 遥感监测区划的内容与方法77

5.3.4 遥感监测图像信息源区的划分78

5.3.5 棉花遥感识别最佳时相区的划分78

5.3.6 根据作物农时历进行最佳时相区划分78

5.3.7 根据作物地面光谱测量数据进行最佳时相区划80

5.3.8 新疆棉花遥感监测棉花识别区划80

5.3.9 新疆棉花遥感监测区划82

5.4 模型应用—新疆棉花种植面积监测83

5.4.1 棉花种植面积监测的技术流程84

5.4.2 遥感图像处理与预判85

5.4.3 棉花识别与提取89

5.4.4 棉花种植面积估算89

5.4.5 新疆棉花种植面积遥感估算外推92

5.5 小结94

第6章 作物面积监测95

6.1 概述95

6.1.1 作物面积监测95

6.1.2 目标95

6.2 作物面积监测的技术路线95

6.2.1 美国与欧盟的技术路线95

6.2.2 中国的技术路线96

6.3 全国作物面积遥感监测抽样设计—以棉花为例97

6.3.1 新疆棉区97

6.3.2 黄淮海和长江中下游棉区101

6.4 作物面积总量估计103

6.5 线状地物面积提取与扣除方法104

6.5.1 线状地物对面积监测的影响104

6.5.2 线状地物面积提取与扣除方法104

6.5.3 田间试验106

6.5.4 结果分析与验证107

6.6 作物面积遥感监测108

6.6.1 调查范围108

6.6.2 遥感数据109

6.6.3 地面调查109

6.6.4 图像解译111

6.6.5 面积量算与统计112

6.7 小结112

第7章 长势监测114

7.1 概述114

7.1.1 长势监测114

7.1.2 长势监测的目的114

7.1.3 长势遥感监测特点114

7.2 长势的定义与参数114

7.2.1 长势的定义114

7.2.2 长势参数的差异与共性115

7.3 长势遥感监测的可行性115

7.3.1 基本思路115

7.3.2 NDVI与LAI116

7.3.3 长势遥感监测的可行性116

7.4 NDVI的时空特征提取与作物长势模型设计116

7.4.1 长势模型设计的思路116

7.4.2 多时相NDVI数据库117

7.4.3 多时相NDVI数据库的特征提取118

7.4.4 作物长势模型设计119

7.5 长势监测的遥感模型120

7.5.1 评估模型120

7.5.2 诊断模型120

7.6 冬小麦与秋粮的长势监测121

7.6.1 长势遥感监测过程121

7.6.2 全国作物长势图121

7.6.3 长势遥感监测报告122

7.7 小结124

第8章 干旱监测126

8.1 概述126

8.1.1 干旱遥感监测126

8.1.2 干旱遥感监测进展126

8.1.3 目标127

8.2 干旱遥感监测指标128

8.2.1 干旱的气象学标准128

8.2.2 干旱监测指标128

8.3 干旱遥感监测模型129

8.3.1 热惯量方法129

8.3.2 植被指数距平法131

8.3.3 植被干旱指数132

8.3.4 植被供水指数132

8.3.5 缺水系数132

8.3.6 模型应用132

8.4 干旱遥感监测运行系统134

8.4.1 系统设计134

8.4.2 关键技术136

8.4.3 运行系统技术方案137

8.5 小结138

第9章 洪涝监测140

9.1 概述140

9.1.1 洪涝遥感监测140

9.1.2 技术路线140

9.2 洪涝监测原理141

9.3 洪涝监测方法141

9.3.1 云干扰检测142

9.3.2 水体识别143

9.3.3 洪涝面积计算144

9.3.4 微波遥感洪涝监测145

9.4 洪涝监测运行系统145

9.4.1 洪涝水体的判别145

9.4.2 洪涝区面积量算145

9.4.3 数据处理流程146

9.4.4 应用试验146

9.4.5 结果分析147

9.5 小结148

第10章 冻害监测149

10.1 概述149

10.2 技术路线149

10.3 气象数据预处理150

10.4 遥感数据预处理152

10.5 监测分析与讨论154

10.5.1 监测分析154

10.5.2 结果讨论154

10.6 小结155

第11章 产量估计156

11.1 产量估计的技术路线156

11.1.1 基本思路156

11.1.2 单产模型156

11.1.3 总产模型158

11.2 水稻单产气象模型158

11.2.1 单产气象模型159

11.2.2 单产估计流程160

11.2.3 单产模型建立160

11.2.4 试验结果分析160

11.2.5 模型验证与误差分析161

11.3 玉米单产遥感模型162

11.3.1 单产遥感模型162

11.3.2 数据采集162

11.3.3 模型建立163

11.3.4 试验结果分析166

11.4 基于作物生长模型的小麦单产估计166

11.4.1 作物生长模型166

11.4.2 作物生产模型的建立166

11.4.3 试验结果分析169

11.5 根据单产估计总产量170

11.5.1 根据单产估计总产量170

11.5.2 根据单产估计总产量的变化率170

11.6 基于净初级生产力估计的总产模型170

11.6.1 模型建立171

11.6.2 净初级生产力计算171

11.6.3 产量估计172

11.6.4 结果分析173

11.7 小结174

第三部分 国家级农情遥感监测系统的实现与运行177

第12章 地面调查177

12.1 地面监测与地面调查177

12.1.1 地面监测系统177

12.1.2 地面调查177

12.1.3 地面调查目标177

12.2 地面调查方法178

12.2.1 调查方法178

12.2.2 调查时间179

12.2.3 抽样方案179

12.2.4 地面样方设计181

12.3 基于GPS的地面调查数据采集182

12.3.1 准备工作182

12.3.2 随机点采样与线采样183

12.3.3 样方采样184

12.4 数据处理187

12.4.1 航迹点187

12.4.2 样点187

12.4.3 样线187

12.4.4 样方188

12.4.5 遥感图像与照片编辑188

12.4.6 文件入库188

12.5 地面调查数据的应用188

12.5.1 解译分区188

12.5.2 解译标志188

12.5.3 遥感图像的几何纠正188

12.5.4 样方数据的使用188

12.5.5 数据更新189

12.6 小结189

第13章 背景数据库191

13.1 概述191

13.2 目标与需求分析191

13.3 功能与结构设计192

13.3.1 数据采集与编辑192

13.3.2 数据检索192

13.3.3 空间数据库与属性数据库的联结193

13.3.4 结构设计与系统管理194

13.3.5 制图199

13.3.6 系统日志199

13.4 数据源分析200

13.4.1 空间数据200

13.4.2 属性数据200

13.5 信息分类编码体系201

13.5.1 空间信息分类及编码体系201

13.5.2 属性信息分类及编码体系203

13.6 统计数据处理203

13.6.1 数据特点203

13.6.2 数据处理203

13.6.3 数据一致性204

13.7 小结205

第14章 国家级农情遥感监测系统的实现与运行206

14.1 国家级农情遥感监测206

14.2 运行系统实现206

14.2.1 系统功能206

14.2.2 数据流程207

14.3 作物监测系统运行208

14.3.1 监测内容208

14.3.2 监测范围209

14.3.3 时间与进度209

14.3.4 作业流程209

14.3.5 运行系统管理214

14.4 资源监测系统的实现214

14.4.1 基本思路214

14.4.2 地面调查214

14.4.3 图像处理和解译215

14.4.4 统计分析汇总216

14.5 土地利用遥感调查的关键技术216

14.5.1 遥感图像波段选择216

14.5.2 遥感图像时相选择217

14.5.3 解译标志库的建立217

14.5.4 解译过程中的经验217

14.5.5 线状地物的扣除方法218

14.5.6 野外地面调查样区的选择218

14.6 东北地区土地利用遥感调查218

14.6.1 监测区的基本情况218

14.6.2 图像的选择与处理219

14.6.3 解译标志建立220

14.6.4 统计结果分析222

14.7 小结222

第15章 结论与展望224

15.1 结论224

15.2 展望224

参考文献226