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農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787030740397
- 條形碼：9787030740397 ; 978-7-03-074039-7
- 裝幀：平裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感與應(yīng)用 本書(shū)特色
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)將不斷完善，會(huì)以更“接地氣”的方式實(shí)現(xiàn)與智慧農(nóng)業(yè)聯(lián)通，成為田塊-農(nóng)場(chǎng)精細(xì)尺度下農(nóng)業(yè)生產(chǎn)精準(zhǔn)指導(dǎo)決策的“千里眼、順風(fēng)耳”。
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
近年來(lái)，國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心--農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)遙感機(jī)理與定量遙感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目、國(guó)家基金、北京重點(diǎn)基金等10多項(xiàng)課題支撐下，緊密關(guān)注農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感前沿方向，面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)際需求，充分發(fā)揮農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感機(jī)動(dòng)靈活觀測(cè)優(yōu)勢(shì)，瞄準(zhǔn)作物農(nóng)情監(jiān)測(cè)、表型高通量獲取、病蟲(chóng)害檢測(cè)、果園精準(zhǔn)探測(cè)等領(lǐng)域，持續(xù)開(kāi)展了理論探索和技術(shù)攻關(guān)，取得了初步的研究成果，此書(shū)主要內(nèi)容即是團(tuán)隊(duì)相關(guān)成果的凝結(jié)，期望能對(duì)同行相關(guān)工作有一定的借鑒參考。本書(shū)由8章組成。第1章緒論簡(jiǎn)要介紹無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)背景及國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀；第2章農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)及系統(tǒng)；第3章無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)；第4章大田作物無(wú)人機(jī)定量遙感監(jiān)測(cè)；第5章作物育種表型無(wú)人機(jī)遙感；第6章果園無(wú)人機(jī)遙感；第7章農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害無(wú)人機(jī)遙感；第8章展望。
農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感與應(yīng)用 目錄
目錄第1章緒論11.1研究意義11.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀21.2.1無(wú)人機(jī)平臺(tái)及傳感器研究進(jìn)展21.2.2田間作物無(wú)人機(jī)遙感信息獲取研究進(jìn)展51.2.3作物表型無(wú)人機(jī)遙感研究進(jìn)展51.2.4果園無(wú)人機(jī)遙感研究進(jìn)展91.2.5病蟲(chóng)害無(wú)人機(jī)遙感研究進(jìn)展121.3總結(jié)與展望14參考文獻(xiàn)14第2章無(wú)人機(jī)平臺(tái)及傳感器182.1無(wú)人機(jī)系統(tǒng)182.1.1無(wú)人機(jī)的定義182.1.2無(wú)人機(jī)系統(tǒng)的組成192.2無(wú)人機(jī)分類(lèi)282.2.1按飛行平臺(tái)構(gòu)型分類(lèi)282.2.2按質(zhì)量分類(lèi)302.2.3按飛行半徑分類(lèi)302.2.4按飛行高度分類(lèi)302.2.5按用途分類(lèi)312.2.6按動(dòng)力系統(tǒng)分類(lèi)312.3無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)常用傳感器322.3.1數(shù)碼相機(jī)332.3.2多光譜相機(jī)342.3.3熱紅外相機(jī)352.3.4高光譜相機(jī)372.3.5激光雷達(dá)432.3.6合成孔徑雷達(dá)462.4無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)采集482.4.1無(wú)人機(jī)飛行控制482.4.2無(wú)人機(jī)平臺(tái)控制522.5無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理56農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)遙感與應(yīng)用2.5.1無(wú)人機(jī)圖像拼接562.5.2遙感圖像分析592.5.3三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理612.6總結(jié)與展望62參考文獻(xiàn)63第3章無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)處理技術(shù)643.1無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)獲取643.2無(wú)人機(jī)圖像幾何處理683.2.1常規(guī)無(wú)人機(jī)影像的幾何處理683.2.2無(wú)人機(jī)熱紅外圖像的拼接733.2.3無(wú)人機(jī)多光譜影像的拼接743.2.4無(wú)人機(jī)高光譜影像的拼接743.3無(wú)人機(jī)光譜輻射處理803.3.1無(wú)人機(jī)多光譜圖像輻射校正803.3.2無(wú)人機(jī)高光譜圖像輻射校正833.4無(wú)人機(jī)熱紅外輻射處理883.5無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云處理893.5.1無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)解算893.5.2無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云去噪903.5.3無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云濾波913.5.4無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云配準(zhǔn)92參考文獻(xiàn)92第4章大田作物無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)954.1大田作物無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)的基本流程954.1.1飛行規(guī)劃和參數(shù)設(shè)置954.1.2無(wú)人機(jī)遙感數(shù)據(jù)采集954.1.3常用植被指數(shù)964.1.4作物生長(zhǎng)參數(shù)反演984.1.5精度評(píng)價(jià)994.2田間試驗(yàn)觀測(cè)1004.2.1小麥試驗(yàn)設(shè)計(jì)1004.2.2玉米試驗(yàn)設(shè)計(jì)1014.2.3大豆試驗(yàn)設(shè)計(jì)1014.2.4馬鈴薯試驗(yàn)設(shè)計(jì)1024.3葉面積指數(shù)無(wú)人機(jī)遙感1034.3.1基于無(wú)人機(jī)數(shù)碼影像的葉面積指數(shù)反演1034.3.2基于無(wú)人機(jī)多光譜影像的葉面積指數(shù)反演1074.3.3基于無(wú)人機(jī)高光譜影像的作物葉面積指數(shù)反演1114.4生物量無(wú)人機(jī)遙感1184.4.1基于無(wú)人機(jī)數(shù)碼影像的生物量估算1194.4.2基于無(wú)人機(jī)多光譜影像的AGB估算.1244.4.3基于無(wú)人機(jī)高光譜影像“圖-譜”融合的生物量估算.1284.5氮素?zé)o人機(jī)遙感1364.5.1基于無(wú)人機(jī)數(shù)碼影像的冬小麥氮營(yíng)養(yǎng)指數(shù)估算1364.5.2基于無(wú)人機(jī)多光譜影像的玉米葉片氮含量遙感估測(cè)1444.5.3基于無(wú)人機(jī)高光譜影像的氮素反演1484.6總結(jié)與展望153參考文獻(xiàn)153第5章無(wú)人機(jī)遙感作物表型獲取1565.1基于無(wú)人機(jī)圖像解析作物株高1565.1.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)獲取1565.1.2作物群體株高解析1585.2作物結(jié)構(gòu)表型動(dòng)態(tài)分析1645.2.1株高增長(zhǎng)動(dòng)態(tài)及聚類(lèi)分析1645.2.2地上生物量估算及空間分布1705.2.3多表型參數(shù)聚類(lèi)分析1715.3基于LiDAR的作物結(jié)構(gòu)參數(shù)解析.1775.3.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)獲取1775.3.2結(jié)構(gòu)參數(shù)解析1855.4作物冠層溫度變化分析2005.4.1無(wú)人機(jī)熱紅外數(shù)據(jù)獲取2005.4.2玉米冠層溫度時(shí)序分析2025.4.3玉米冠層溫度節(jié)律與土壤干旱相關(guān)分析2055.5總結(jié)與展望207參考文獻(xiàn)208第6章果園無(wú)人機(jī)遙感2116.1果樹(shù)識(shí)別與單木分割2116.1.1基于無(wú)人機(jī)數(shù)碼影像的果園單木分割2126.1.2基于無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)的果園單木分割2186.2果樹(shù)冠層信息提取2266.2.1基于無(wú)人機(jī)數(shù)碼影像的果樹(shù)冠層信息提取2276.2.2無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)果樹(shù)冠層信息提取2306.3果樹(shù)枝條信息提取2326.3.1定量結(jié)構(gòu)模型（QSM）.2346.3.2TreeQSM參數(shù)優(yōu)化.2366.3.3枝條長(zhǎng)度提取2396.4果樹(shù)產(chǎn)量估計(jì)2456.4.1基于CASA模型的蘋(píng)果產(chǎn)量估測(cè)模型2466.4.2基于植被指數(shù)積分的蘋(píng)果產(chǎn)量估測(cè)模型2496.5果樹(shù)養(yǎng)分診斷與施肥決策2536.5.1氮肥效應(yīng)函數(shù)方法2536.5.2基于氮肥效應(yīng)函數(shù)和目標(biāo)產(chǎn)量的區(qū)域氮肥施用量**2576.6總結(jié)與展望259參考文獻(xiàn)259第7章植被病蟲(chóng)害無(wú)人機(jī)遙感2647.1小麥赤霉病無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)2647.1.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取2647.1.2基于U-Net的田間麥穗分割2657.1.3基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）的小麥赤霉病病斑分割2707.1.4基于融合特征的小麥赤霉病病害嚴(yán)重度分級(jí)2747.2小麥條銹病無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)2767.2.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取2767.2.2葉片病害嚴(yán)重度估算2787.2.3冠層病害嚴(yán)重度估算2867.2.4田塊病害嚴(yán)重度估算2987.3油松毛蟲(chóng)無(wú)人機(jī)遙感監(jiān)測(cè)3147.3.1數(shù)據(jù)獲取3147.3.2油松毛蟲(chóng)危害木單木冠幅提取3147.3.3油松毛蟲(chóng)危害等級(jí)劃分3187.4總結(jié)與展望324參考文獻(xiàn)324第8章展望3278.1無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)與傳感器發(fā)展趨勢(shì)3278.2無(wú)人機(jī)遙感智能化大數(shù)據(jù)分析加速3288.3無(wú)人機(jī)智慧管控仍然是行業(yè)發(fā)展的瓶頸3308.4無(wú)人機(jī)遙感推進(jìn)智慧農(nóng)業(yè)快速發(fā)展332參考文獻(xiàn)333
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