农作物遥感监测方法与应用

第1章 农作物遥感监测概述 1.1 农作物遥感监测原理 1.2 遥感信息数据 1.3 地理信息系统 1.4 全球定位系统 1.5 作物模型 1.6 “3S”信息技术在农作物监测中的综合应用 1.7 农作物遥感监测研究进展 1.8 农作物遥感监测研究存在问题与对策 1.9 农作物遥感监测研究发展对策 参考文献第2章 农作物监测中遥感数据处理及应用 2.1 中高分辨率光学数据不同融合方式 2.2 基于ARSIS策略的多光谱遥感与sAR影像小波融合 2.3 基于薄云雾去除的遥感影像大气校正 参考文献第3章 农作物气候与环境遥感监测 3.1 农作物冠层温度遥感监测 3.2 农作物旱情遥感监测 参考文献第4章 农作物长势遥感监测 4.1 农作物不同生长时期长势遥感监测 4.2 基于多源遥感的农作物长势监测 4.3 基于模型的冬小麦生物量遥感监测 参考文献第5章 农作物产量遥感监测预报 5.1 基于生态因子的冬小麦产量遥感监测 5.2 基于产量形成过程的冬小麦遥感估测 5.3 基于过程模型的冬小麦产量预测 5.4 遥感信息和模型耦合的水稻产量估测 参考文献第6章 农作物品质遥感监测预报 6.1 基于氮素积累的冬小麦籽粒蛋白质含量预测 6.2 冬小麦籽粒蛋白质含量遥感监测预报 6.3 基于生态因子的冬小麦籽粒淀粉含量监测 6.4 基于生态因子的水稻籽粒直链淀粉预测 6.5 水稻籽粒垩白度品质指标预测 参考文献第7章 农作物病虫害遥感监测 7.1 水稻稻飞虱遥感监测 7.2 冬小麦赤霉病遥感监测 参考文献第8章 农作物种植面积遥感监测 8.1 基于LAI估测的农作物种植面积提取 8.2 基于多时相遥感的农作物面积提取 8.3 面向对象分类的农作物种植面积提取 参考文献第9章 农作物遥感监测信息系统 9.1 基于模型的农作物生长预测系统 9.2 基于GIS的农作物生产管理信息系统 9.3 基于GIS的农作物遥感估产信息系统 9.4 基于web的农情数据管理信息系统 参考文献第10章 农作物遥感监测应用图景 10.1 农作物遥感监测信息实地采集、技术交流与培训 10.2 农作物遥感监测技术网络宣传与推广应用 10.3 农作物长势、产量、品质以及病虫害遥感监测专题图实例

　　《农作物遥感监测方法与应用》共设10章，第1章在概述以遥感为主的“3S”技术与作物模型概念的基础上，详述了农作物遥感监测研究进展及其存在问题；第2章叙述了农作物监测中的遥感数据处理方法，包括数据特征分析、数据融合和薄云雾去除的模型与方法；第3章叙述了农作物气候与环境遥感监测的模型与方法；第4章到第7章分别叙述了农作物长势、产量、籽粒品质以及病虫害监测的模型与方法；第8章叙述了农作物种植面积遥感监测方法；第9章叙述了多元化的农作物遥感监测信息系统的功能、设计及实现等方法；第10章介绍了农作物遥感监测应用的实地工作场景、技术交流、培训与成果推广的实例。【作者简介】李卫国，男，1967年生，博士，研究员。博士生导师，研究方向为农业遥感、作物模型以及地理信息系统。1990年山西农业大学农学系本科毕业。在山西省农业科学院从事农作物新产品研发工作。2005年南京农业大学博士毕业，任职于江苏省农业科学院，开展农业遥感研究工作。2006～2008年在中国科学院遥感所做博士后研究。1996年、2000年两次赴日本访问学习。主持国家863计划、农业部公益性行业专项课题、国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、江苏省农业科技自主创新项目等20多个项目，获省级科技奖4项，完成计算机软件著作权登记10项，发表学术论文40多篇。