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《碳循环遥感基础与应用》系中国科学院知识创新工程重大项目“中国陆地和近海生态系统碳收支研究”成果之一。书中重点介绍了陆地生态系统碳储量与碳循环观测及过程研究中的定量遥感监测和信息提取方法，涵盖了遥感数据处理、地表参数定量遥感反演、土地覆盖遥感分类、陆地净初级生产力定量遥感、海洋初级生产力遥感估算等与碳循环遥感监测技术相关的多方面内容。
《现代农业遥感技术与数据分析》 图书简介 本书旨在全面、系统地介绍现代农业遥感技术的原理、关键技术以及数据处理与应用方法。随着全球对粮食安全和可持续农业发展的日益关注，遥感技术已成为农业生产、管理和决策支持不可或缺的工具。本书内容覆盖了从基础理论到前沿应用的广泛领域，力求为农业科研人员、环境监测专家、农业科技工作者以及相关专业学生提供一本兼具理论深度与实践指导价值的参考书。 第一部分：农业遥感基础理论 本部分首先深入探讨了电磁波谱的基本特性及其在遥感中的应用，重点阐述了地物光谱反射、散射的物理机制，特别是植被的光谱特征曲线，包括其在可见光、近红外和短波红外波段的响应规律。详细介绍了遥感成像的基本原理，包括传感器类型（如光学成像、热红外、微波遥感）、空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率等关键指标的含义及其对农业监测的影响。 此外，本书还对遥感系统的构建和数据获取流程进行了详尽的阐述。内容涵盖了卫星遥感（如Landsat、Sentinel、MODIS系列）和无人机遥感（UAV）的平台选择、任务规划、数据预处理（包括辐射定标、大气校正、几何校正等）的规范与技术细节。强调了在农业场景中，选择合适的数据源和处理流程是获取可靠监测结果的前提。 第二部分：关键农业遥感参数的提取与反演 本部分是本书的核心内容之一，聚焦于如何利用遥感数据量化和评估农田的健康状况和作物生长状态。详细介绍了植被指数（VI）的计算、应用及其局限性，包括但不限于归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、叶面积指数（LAI）的物理意义和空间变异性分析。 重点阐述了作物生物物理参数的反演模型，如叶绿素含量、叶片含水量、氮素含量等与光谱信号的定量关系。书中不仅回顾了基于经验模型的反演方法，还深入探讨了基于机理模型的反演技术，例如利用辐射传输模型（如PROSAIL模型）模拟植被冠层的光谱响应，进而实现对作物关键生理生化指标的高精度反演。此外，还涉及土壤水分、地表温度（LST）的遥感监测技术，这些参数对于灌溉调度和热胁迫评估至关重要。 第三部分：农业遥感数据处理与高级分析技术 本部分侧重于现代信息技术与遥感数据的融合应用。首先，系统介绍了地理信息系统（GIS）在农业遥感数据管理、空间分析和可视化中的作用。随后，深入探讨了遥感数据的时间序列分析技术。通过分析作物生长季内多时相影像的变化特征，实现对作物物候期（如播种期、拔节期、成熟期）的精准识别、长势监测和产量预测。 本书着重介绍了面向大数据的深度学习和机器学习方法在农业遥感中的应用。详细讲解了卷积神经网络（CNN）在作物类型识别、病虫害早期诊断以及杂草识别中的应用案例。对于遥感数据中的复杂信息提取，如农田边界提取、破碎化分析，提供了先进的算法和实施步骤。此外，还涵盖了遥感数据与气象数据、土壤数据、田间实测数据进行多源数据融合的技术，以构建更鲁棒的农业监测与评估体系。 第四部分：农业遥感应用实例与展望 本部分通过一系列详实的应用案例，展示了遥感技术在现代农业管理中的实际价值。案例涵盖了精准灌溉决策支持系统、农作物估产与产量预测模型、农业灾害（如干旱、洪涝、霜冻）的快速响应与评估、以及农业环境质量监测（如农田土壤质量、面源污染监测）。 最后，本书对未来农业遥感技术的发展趋势进行了展望。讨论了高光谱遥感、激光雷达（LiDAR）技术与无人机平台的集成应用前景，以及实时、动态、精细化农业监测系统的构建挑战与机遇。强调了数据驱动的农业决策智能化的发展方向。 适用对象： 本书内容翔实，理论与实践并重，适合高等院校农学、资源环境、地理信息科学、遥感科学等相关专业的研究生和高年级本科生作为教材或参考书。同时也面向农业管理部门、科研院所、农业高新技术企业中从事作物监测、土地利用规划和农业信息化的专业技术人员。
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