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無人機遙感與智慧農業信息提取 版權信息
- ISBN：9787122420374
- 條形碼：9787122420374 ; 978-7-122-42037-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
無人機遙感與智慧農業信息提取 本書特色
1.普及基礎知識，高新技術與農業科技有機結合 2.分享應用實例，“手把手”指導實操技術 3.總結成功經驗，為實現智慧農業助力
無人機遙感與智慧農業信息提取 內容簡介
無人機遙感機動靈活、分辨率高、操作簡單，能快速、無損和精準地提取農業關鍵信息，是智慧農業必須采用的重要技術之一。本書以小麥、果樹、玉米、水稻和林木等無人機數據為例，介紹了可見光、多光譜、高光譜和激光雷達等傳感器的數據獲取、預處理和信息提取技術。將技術劃分為形態、生化、脅迫和產量4類指標，討論了株數株高、冠層覆蓋度、作物倒伏、不同生育期狀況、葉面積指數、作物系數、葉綠素含量、營養元素含量、異常因素脅迫、病蟲害、作物衰老、凈同化率、蛋白質含量、生物量等14項提取技術。提出一套實現“無人機遙感+智慧農業”的解決方案。
無人機遙感與智慧農業信息提取 目錄
第1章 緒論 001
1.1 智慧農業+ 遙感信息 001
1.2 研究區及作物品種 002
1.2.1 形態指標 002
1.2.2 生理生化指標 003
1.2.3 脅迫指標 003
1.2.4 產量指標 003
1.2.5 綜合分析 004
1.3 無人機平臺 005
1.4 無人機機載傳感器 007
1.5 地面傳感器 010
1.6 農林遙感光譜指數 012
1.7 農林業建模方法 014
第2章 農作物形態信息提取 017
2.1 株數和株高——閾值分割技術 017
2.1.1 原理 017
2.1.2 無人機數據 019
2.1.3 波段指數計算 019
2.1.4 閾值分割 020
2.1.5 后處理 023
2.1.6 株數統計、查詢和制圖 023
2.2 冠層覆蓋度——屬性計算技術 026
2.2.1 原理 026
2.2.2 無人機數據 027
2.2.3 導出面積數據 028
2.2.4 計算冠層覆蓋度 028
2.3 作物倒伏——數字表面模型技術 030
2.3.1 原理 030
2.3.2 無人機數據 032
2.3.3 對齊照片 033
2.3.4 建立密集點云 033
2.3.5 生成網格 034
2.3.6 生成紋理 034
2.3.7 生成數字表面模型 036
2.3.8 導出DEM 數據和正射數據 038
2.3.9 分析株高和作物倒伏 038
2.4 不同生育期狀況——變化檢測技術 040
2.4.1 理論和方法 040
2.4.2 無人機數據 042
2.4.3 變化檢測工作流 042
2.4.4 不同生育期結果分析 045
第3章 農作物生理生化信息提取 046
3.1 葉面積指數——多元線性回歸技術 046
3.1.1 原理 046
3.1.2 無人機數據 048
3.1.3 地面實測數據 049
3.1.4 假設條件 049
3.1.5 植被指數提取 050
3.1.6 數據整理 051
3.1.7 建立反演模型 053
3.1.8 數字制圖 055
3.2 作物系數——多項式回歸技術 056
3.2.1 原理 056
3.2.2 無人機數據 057
3.2.3 地面實測數據 057
3.2.4 假設條件 057
3.2.5 歸一化水分指數提取 058
3.2.6 數據整理 058
3.2.7 建立反演模型 060
3.2.8 數字制圖 061
3.3 葉綠素含量——相關性分析技術 062
3.3.1 原理 062
3.3.2 無人機數據 064
3.3.3 地面實測數據 064
3.3.4 假設條件 065
3.3.5 數據采集與整理 065
3.3.6 相關性分析 067
3.3.7 建立回歸方程 071
3.3.8 數字制圖 071
3.4 營養元素含量——間接提取技術 072
3.4.1 原理 072
3.4.2 無人機數據 074
3.4.3 地面實測數據 075
3.4.4 假設條件 076
3.4.5 回歸分析 076
3.4.6 數字制圖 077
第4章 農作物脅迫信息提取 078
4.1 異常因素脅迫——異常信息提取技術 078
4.1.1 原理 078
4.1.2 無人機數據 080
4.1.3 建立遮掩層 080
4.1.4 異常信息提取流程 082
4.1.5 數字制圖 084
4.2 病蟲害——農作物脅迫信息提取技術 085
4.2.1 原理 085
4.2.2 無人機數據 087
4.2.3 脅迫提取 088
4.2.4 數字制圖 088
4.3 作物衰老——森林健康提取技術 089
4.3.1 原理 089
4.3.2 無人機數據 090
4.3.3 衰老信息提取 090
4.3.4 數字制圖 091
第5章 農作物產量信息提取 092
5.1 凈同化率——面向對象圖譜合一提取技術 092
5.1.1 原理 092
5.1.2 無人機數據 093
5.1.3 地面實測數據 094
5.1.4 建立基于樣本的規則 095
5.1.5 農田分割與合并 096
5.1.6 特征提取 096
5.1.7 數字制圖 100
5.2 蛋白質含量——多指數決策樹技術 101
5.2.1 原理 101
5.2.2 無人機數據 102
5.2.3 地面實測數據 102
5.2.4 作物多種指數計算 103
5.2.5 采集指數數據 109
5.2.6 建立決策樹 110
5.2.7 運行決策樹 113
5.3 生物量——人工智能信息提取技術 114
5.3.1 原理 114
5.3.2 數據集說明 116
5.3.3 上傳數據 117
5.3.4 圖片標注 119
5.3.5 模型訓練 121
5.3.6 校驗模型 121
5.3.7 識別未知生物量圖片 123
第6章 應用實例 125
6.1 無人機獲取數據的前期準備工作 125
6.1.1 項目需求設計 125
6.1.2 傳感器定標 126
6.1.3 無人機機載飛行作業 127
6.1.4 地面測量 127
6.2 提取反射率均值 128
6.2.1 提取樹冠 129
6.2.2 提取每棵樹的反射率均值 133
6.3 制作田塊狀遙感信息結果圖 135
6.3.1 勾畫或者生成田塊邊界信息 136
6.3.2 選擇算法提取邊界內部信息數據 142
6.3.3 設置級別進行制圖 144
6.4 通過光譜數據比對實現陌生作物的鑒別 147
6.4.1 獲取一條未知光譜 148
6.4.2 打開光譜庫 150
6.4.3 鑒別未知農作物 152
6.5 “空-地” 高光譜數據協同下的農作物品種精細分類 155
6.5.1 “空-地” 數據情況 155
6.5.2 基于地面數據的農作物品種分類 160
6.5.3 結果分析 164
參考文獻 166
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