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现代农业遥感与信息技术应用指导手册 图书简介 本书旨在为农业领域的研究人员、技术人员、农场管理者以及致力于农业现代化的学生提供一套全面、深入且实用的技术指南，重点聚焦于如何有效利用现代遥感技术、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）以及物联网（IoT）等前沿信息技术，以实现农业生产的精准化、智能化和高效化管理。本书严格遵循“理论指导实践，技术服务生产”的原则，内容覆盖了从数据采集、处理分析到决策支持的完整技术链条，完全不涉及植物病理学的实验操作或理论知识。 第一部分：现代农业信息化的基础理论与技术概述 第一章：农业信息化的战略定位与发展趋势 本章首先阐述了全球农业正面临的资源约束、气候变化和人口增长带来的挑战，并阐述了信息技术如何成为解决这些挑战的关键驱动力。详细介绍了“智慧农业”或“精准农业”的核心概念，包括其历史演变、发展阶段和未来发展方向。重点探讨了数据在现代农业管理中的核心价值，以及构建数字化农业生态系统的必要性。 第二章：遥感技术在农业中的基本原理 本章深入讲解了遥感技术的基础物理学原理，包括电磁波谱与地物相互作用的机制。详细区分了被动遥感（如光学、热红外）和主动遥感（如雷达）。重点介绍了用于农业监测的传感器类型（如多光谱、高光谱、热像仪）及其在卫星和无人机平台上的应用特点。内容侧重于光谱特征分析，例如植被指数（NDVI、EVI等）的计算方法、物理意义及其局限性，为后续的数据解释奠定理论基础。 第三章：地理信息系统（GIS）的核心功能与操作 本章系统介绍了GIS的四大核心要素：硬件、软件、数据和人员。详细阐述了农业空间数据的组织结构，包括矢量数据和栅格数据模型。重点指导读者如何利用GIS平台进行空间数据的管理、查询、分析和可视化。内容涵盖了空间数据配准、投影转换、拓扑关系构建等基础操作，并提供了多个农业案例分析，如农田边界提取和历史作物分布图的叠加分析。 第四章：全球定位系统（GPS/GNSS）在田间作业中的应用 本章专注于全球导航卫星系统（GNSS）的技术原理，包括卫星星座、信号接收与定位精度影响因素（如大气延迟、多路径效应）。详细阐述了GNSS在农业机械导航、路径规划、作业轨迹记录中的具体应用，例如如何利用差分技术（RTK）实现厘米级精度定位，保障变量施肥和播种的准确性。 第二部分：农业空间数据采集与处理技术 第五章：无人机（UAV）遥感系统的集成与操作规范 本章是实践性极强的一部分，详细介绍了用于农业测绘的无人机平台选择、传感器载荷配置（如可见光相机、多光谱相机、激光雷达LiDAR）。内容包括无人机飞行规划软件的使用、飞行参数的设置（如重叠率、飞行高度）以获取高质量的航摄数据。同时，强调了无人机操作的安全规范和数据采集的标准化流程。 第六章：无人机与卫星影像的预处理与几何校正 本章指导读者如何处理采集到的原始影像数据。内容包括辐射校正（去除大气和传感器影响）、几何校正（消除畸变和地理配准）。重点讲解了利用地面控制点（GCPs）进行高精度正射影像（DOM）制作的流程，以及如何使用专业软件实现影像间的正射纠正与拼接，确保空间信息的一致性。 第七章：高光谱数据的特征提取与分析方法 针对高光谱数据的复杂性，本章专门探讨了其在精细农业中的应用。详细介绍了高光谱数据的维度约减技术（如PCA、MNF），以及针对特定农作物健康状况、营养元素缺乏或水分胁迫指标的光谱特征分析方法。内容包括光谱库的建立与应用，以及如何基于光谱指数进行快速分类与制图。 第三部分：精准农业的空间分析与决策支持 第八章：农田土壤空间变异性分析 本章聚焦于利用空间数据对农田内部的异质性进行量化。讲解了如何结合土壤采样点数据与遥感影像，运用克里金插值（Kriging）、反距离加权（IDW）等空间插值方法，生成土壤肥力、pH值、有机质含量的空间分布图。重点论述了这些图件在制定变量施肥处方图中的作用。 第九章：作物长势监测与产量预估模型 本章详细介绍了如何利用时间序列遥感数据（如Sentinel-2, Landsat）监测作物生长周期中的关键生理指标变化。阐述了基于植被指数、叶面积指数（LAI）和冠层温度等参数，构建作物生长模型和产量估算模型（如基于统计模型和过程模型的应用）。内容涵盖了识别早期胁迫信号和预测收获期的技术流程。 第十章：水资源管理与灌溉决策支持系统 本章探讨了如何利用热红外遥感数据估算地表温度和蒸散发量（ET）。指导读者如何结合气象数据，建立基于遥感数据的作物需水模型，从而实现科学的灌溉调度。内容包括构建节水灌溉决策支持界面，实现精准到田块级别的灌溉量推荐。 第十一章：农业物联网（IoT）传感器集成与数据融合 本章介绍了物联网技术在田间环境监测中的作用。涵盖了土壤湿度传感器、气象站、茎流计等不同类型传感器的部署策略和数据传输协议。重点讲解了如何将离散的传感器点数据与连续的遥感空间数据进行有效融合（Data Fusion），构建多源异构数据的集成分析平台，以提供更全面的田间管理信息。 第十二章：作业精度评估与农机自动驾驶技术 本章关注作业执行环节的质量控制。详细介绍了如何利用GNSS轨迹数据，对播种、施肥、喷药等作业的覆盖率、重叠率和漏播率进行定量评估。同时，对基于RTK/PPK技术的农机自动驾驶系统工作原理、误差来源及校准方法进行了详细介绍，确保田间作业的高效与规范。 结语：面向未来的农业信息系统集成 本书最后总结了如何将遥感、GIS、IoT技术整合到一个统一的农业决策支持系统中，强调了数据安全、云计算在处理海量农业数据中的角色，并展望了人工智能（AI）和机器学习技术在进一步提升农业预测模型精度方面的潜力。本书内容完全聚焦于信息技术在农业中的应用，不涉及任何植物病害的识别、诊断或控制实验方法。
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