- 农业无人机遥感与应用
- - 作者：杨贵军//杨小冬//徐波//杨浩|责编:王海光//田明霞
  - 出版社：科学
  - ISBN：9787030740397
  - 出版日期：2024/01/01
  - 页数：333
- 售价：91.2

内容大纲
近年来无人机遥感技术快速发展，在农业领域的应用达到了前所未有的广度和深度，极大丰富了农业信息获取手段，在农情监测、灾害评估、产量调查、植被表型获取等方面发挥了重要作用，农业无人机已成为空天地农业遥感体系中不可或缺的部分。本书著者团队依托农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室，在近10年中持续开展农业无人机定量遥感研究与应用实践，本书即相关研究成果的集中体现。书中涵盖了当前无人机遥感领域的主要研究应用方向，包括农业无人机遥感的基本概念和研究现状、无人机平台及传感器、无人机遥感数据处理技术、大田作物无人机遥感技术、无人机遥感作物表型获取、果园无人机遥感及植被病虫害无人机遥感等内容。
本书可供农业信息技术、农业遥感、智能传感装备、测绘地理、生态环境、自然资源管理等相关专业的高校师生和科研人员阅读参考。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  研究意义
  1.2  国内外研究现状
    1.2.1  无人机平台及传感器研究进展
    1.2.2  田间作物无人机遥感信息获取研究进展
    1.2.3  作物表型无人机遥感研究进展
    1.2.4  果园无人机遥感研究进展
    1.2.5  病虫害无人机遥感研究进展
  1.3  总结与展望
  参考文献
第2章  无人机平台及传感器
  2.1  无人机系统
    2.1.1  无人机的定义
    2.1.2  无人机系统的组成
  2.2  无人机分类
    2.2.1  按飞行平台构型分类
    2.2.2  按质量分类
    2.2.3  按飞行半径分类
    2.2.4  按飞行高度分类
    2.2.5  按用途分类
    2.2.6  按动力系统分类
  2.3  无人机遥感监测常用传感器
    2.3.1  数码相机
    2.3.2  多光谱相机
    2.3.3  热红外相机
    2.3.4  高光谱相机
    2.3.5  激光雷达
    2.3.6  合成孔径雷达
  2.4  无人机遥感数据采集
    2.4.1  无人机飞行控制
    2.4.2  无人机平台控制
  2.5  无人机遥感数据处理
    2.5.1  无人机图像拼接
    2.5.2  遥感图像分析
    2.5.3  三维点云数据处理
  2.6  总结与展望
  参考文献
第3章  无人机遥感数据处理技术
  3.1  无人机遥感数据获取
  3.2  无人机图像几何处理
    3.2.1  常规无人机影像的几何处理
    3.2.2  无人机热红外图像的拼接
    3.2.3  无人机多光谱影像的拼接
    3.2.4  无人机高光谱影像的拼接
  3.3  无人机光谱辐射处理
    3.3.1  无人机多光谱图像辐射校正
    3.3.2  无人机高光谱图像辐射校正
  3.4  无人机热红外辐射处理
  3.5  无人机激光雷达点云处理
    3.5.1  无人机激光雷达数据解算

    3.5.2  无人机激光雷达点云去噪
    3.5.3  无人机激光雷达点云滤波
    3.5.4  无人机激光雷达点云配准
  参考文献
第4章  大田作物无人机遥感技术
  4.1  大田作物无人机遥感监测的基本流程
    4.1.1  飞行规划和参数设置
    4.1.2  无人机遥感数据采集
    4.1.3  常用植被指数
    4.1.4  作物生长参数反演
    4.1.5  精度评价
  4.2  田间试验观测
    4.2.1  小麦试验设计
    4.2.2  玉米试验设计
    4.2.3  大豆试验设计
    4.2.4  马铃薯试验设计
  4.3  叶面积指数无人机遥感
    4.3.1  基于无人机数码影像的叶面积指数反演
    4.3.2  基于无人机多光谱影像的叶面积指数反演
    4.3.3  基于无人机高光谱影像的作物叶面积指数反演
  4.4  生物量无人机遥感
    4.4.1  基于无人机数码影像的生物量估算
    4.4.2  基于无人机多光谱影像的AGB估算
    4.4.3  基于无人机高光谱影像“图-谱”融合的生物量估算
  4.5  氮素无人机遥感
    4.5.1  基于无人机数码影像的冬小麦氮营养指数估算
    4.5.2  基于无人机多光谱影像的玉米叶片氮含量遥感估测
    4.5.3  基于无人机高光谱影像的氮素反演
  4.6  总结与展望
  参考文献
第5章  无人机遥感作物表型获取
  5.1  基于无人机图像解析作物株高
    5.1.1  试验设计及数据获取
    5.1.2  作物群体株高解析
  5.2  作物结构表型动态分析
    5.2.1  株高增长动态及聚类分析
    5.2.2  地上生物量估算及空间分布
    5.2.3  多表型参数聚类分析
  5.3  基于LiDAR的作物结构参数解析
    5.3.1  试验设计及数据获取
    5.3.2  结构参数解析
  5.4  作物冠层温度变化分析
    5.4.1  无人机热红外数据获取
    5.4.2  玉米冠层温度时序分析
    5.4.3  玉米冠层温度节律与土壤干旱相关分析
  5.5  总结与展望
  参考文献
第6章  果园无人机遥感
  6.1  果树识别与单木分割
    6.1.1  基于无人机数码影像的果园单木分割

    6.1.2  基于无人机激光雷达的果园单木分割
  6.2  果树冠层信息提取
    6.2.1  基于无人机数码影像的果树冠层信息提取
    6.2.2  无人机激光雷达果树冠层信息提取
  6.3  果树枝条信息提取
    6.3.1  定量结构模型（QSM）
    6.3.2  TreeQSM参数优化
    6.3.3  枝条长度提取
  6.4  果树产量估计
    6.4.1  基于CASA模型的苹果产量估测模型
    6.4.2  基于植被指数积分的苹果产量估测模型
  6.5  果树养分诊断与施肥决策
    6.5.1  氮肥效应函数方法
    6.5.2  基于氮肥效应函数和目标产量的区域氮肥施用量推荐
  6.6  总结与展望
  参考文献
第7章  植被病虫害无人机遥感
  7.1  小麦赤霉病无人机遥感监测
    7.1.1  试验设计与数据获取
    7.1.2  基于U-Net的田间麦穗分割
    7.1.3  基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的小麦赤霉病病斑分割
    7.1.4  基于融合特征的小麦赤霉病病害严重度分级
  7.2  小麦条锈病无人机遥感监测
    7.2.1  试验设计与数据获取
    7.2.2  叶片病害严重度估算
    7.2.3  冠层病害严重度估算
    7.2.4  田块病害严重度估算
  7.3  油松毛虫无人机遥感监测
    7.3.1  数据获取
    7.3.2  油松毛虫危害木单木冠幅提取
    7.3.3  油松毛虫危害等级划分
  7.4  总结与展望
  参考文献
第8章  展望
  8.1  无人机遥感平台与传感器发展趋势
  8.2  无人机遥感智能化大数据分析加速
  8.3  无人机智慧管控仍然是行业发展的瓶颈
  8.4  无人机遥感推进智慧农业快速发展
  参考文献

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