棗樹遙感生長監測研究 白鐵成 李旭 9787563575152 【台灣高等教育出版社】

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書名：棗樹遙感生長監測研究
ISBN：9787563575152
出版社：北京郵電大學
著編譯者：白鐵成 李旭
頁數：xxx
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1730217
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內容簡介
本書首先，介紹了遙感技術在農業領域的應用背景和意義，闡述了遙感在棗樹生長監測中的優勢和局限性。其次，詳細介紹了不同類型的遙感傳感器及其在棗樹監測中的應用括光學遙感、微波遙感等。再次，對遙感影像的獲取、處理和解譯方行了深入探討括圖像預處理、特徵提取和分類技術等，並在此基礎上，系統分析了棗樹生長的空間分佈規律和動態變化趨勢，探討了影響棗樹生長的環境因素及其遙感監測方法。後，結合機器學，構建了棗樹生長狀態的預測模型，實現了對未來棗樹生長的預測。

目錄

1章 基於卷積神網絡的紅棗識別研究
1 1引言
1 2數據與方法
1 2 1研究數據集
1 2 2研究過程
1 2 3和測試數據1 2 4使用的檢測算法1 2 5評估指標
1 2 6檢測方法的效率，1 3結果
1 3 1模型1 3 2模型結果
1 3 3模型的預測結果1 4結論
1 5討論
參考文獻
2章 基於 Sentinel-2數據的棗樹冠層葉綠素含量反演研究
2 1緒論，
2 1 1研究背景及意義2 1 2國內外研究現狀2 1 3研究內容
2 1 4技術路線 2 2數據與方法
2 2 1研究區域概況
2 2 2數據的獲取與處理
2 2 3建模方法
2 3遙感數據預處理及棗樹種植區域提取
2 3 1遙感數據預處理
2 3 2土地利用分類
2 3 3土地利用數據處理
2 4遙感因子提取及相關性分析
2 4 1遙感因子選取
2 4 2樣地遙感因子的提取
2 4 3棗樹冠層葉綠素含量變化
2 4 4遙感因子和棗樹冠層葉綠素含量的相關性分析
2 5不同生育期棗樹冠層葉綠素含量反演研究
2 5 1多元逐步回歸模型的建立及其預測能力分析
2 5 2 BP神網絡模型的建立及其預測能力分析
2 5 3決策樹模型的建立及其預測能力分析
2 5 4隨機森林模型的建立及其預測能力分析
2 5 5XGBoost模型的建立及其預測能力分析
2 5 6選取優模型
2 5 7圖
2 結與展望
2 6 結
2 6 2展望
參考文獻
3章 結合Landsat 8植被指數和物候期長度的紅棗產量預測方法
3 1引言
3 2數據和方法
3 2 1研究區域
3 2 2研究框架
3 2 3紅棗產量數據
3 2 4 Landsat數據處理
4 5 1系統測試環境
4 5 2駿棗產量估算所需數據
4 5 3能運行
4 5 4同化結果評價
4 結與展望
4 6 結
4 6 2展望
參考文獻。
前言
棗樹作為一種重要的濟作物，在我國廣泛種植，具有豐富的營養價值和價值。然而，由於受地理環境、氣候條件等因素的影響，棗樹的生長狀況常常不穩定。因此，本書利用遙感技術對棗樹的生長狀行監測和分析，對於提高棗樹的生產效率、保障果實品質具有重要意義。
隨著社會的發展和濟的增長，人們對提高農業生產效率的需求日益增加。在這個背景下，農業技術的革新和智能化成為當務之急。生長環境對於棗樹的發育和產量至關重要。然而，由於棗樹生長的地域廣泛性和生長週期的長短不一，傳統的監測方法往往面臨著時間成本高，人力、物力投人大等問題，難以滿足實時監測和精準預測的需求。另外，傳統的農業生產管理方法往往效率低下，且難以滿足大規模、率的現代農業生產需求。
遙感技術的發展為解決這些難題提供了新的思路和方法。遙感技術通過、飛機等平臺獲取地面、大氣和水體等表面的信息，以實現對地球表面的監測和分析。在農業領域，遙感技術不僅可以提供高分辨率、大範圍的土地利用信息，還能夠監測植被生長狀況，為農業生產提供科學的決策支持。
本書旨在探討利用遙感技術監測棗樹生長的方，為農業生產提供科學的決策支持。首先，本書將介紹棗樹的生長特點和生長環境，分析影響棗樹生長的主要因素，其次，本書將詳細介紹遙感技術在棗樹生長監測中的應用括數據獲取、圖像處理、特徵提取等關鍵技術。後，本書將通過案例分析，展示利用遙感技術監測棗樹生長的具體方法和實踐驗，為讀者提供實用的操作指南。本書可為農業科研工作者、農民和農業管理者提供一份系統的參考資料，幫助他們更好地利用遙感技術監測和管理棗樹生長，提高農業生產效率，實現農業可持續發展。同時，本書也歡迎讀者提出寶貴意見和建議，共同探討和完善棗樹生長遙感監測技術，農業現代程。
1章 基於卷積神網絡的紅棗識別研究著重介紹了利用卷積神網絡(CNN)等深度學對紅行識別的方法和實踐。通過對紅棗圖像數據的處理和分析，借助CNN 模型的強大特徵提取能力，實現對紅棗的識別，為棗樹生長監測提供了一種新的思路和方法。
2章 基於 Sentinel-2數據的棗樹冠層葉綠素含量反演研究探討了利用 Sentinel-2數據反演棗樹冠層葉綠素含量的方。通過對 Sentinel-2數據的獲取和處理，結合葉綠素指數等生長參數，實現對棗樹冠層葉綠素含量的估計，為棗樹生長狀況的監測提供了重要數據支持。
3章 結合Landsat 8植被指數和物候期長度的紅棗產量預測方法著重介紹了利用Landsat 8數據，結合植被指數和物候期長度預測紅棗產量的方法和實踐。通過對棗樹不同生長階段的Landsat 8數行分析，結合物候期長度等因素，建立了紅棗產量預測模型，為讀者提供了重要的紅棗生產指導。
4章 田間尺度駿棗產量評估的遙感同化方案研究與實現探討了如何利用遙感同化方法評估田間尺度駿棗產量。通過對遙感數據和地面觀測數據的同化，實現了對駿棗產量的精準評估，為讀者提供了科學的決策支持。
作者要由衷地感謝那些在繁忙的學出寶貴時間參與討論，提供建議，審閱草稿並做出貢獻的同學們一一王麒、胡立俊、趙文博、李森威、鄔競明、候凱耀、彭雲仙、石子瑣。你們的熱投入和無私奉獻為本書的完成提供了寶貴的支持和幫助，你們的才智和努力不僅使這本書更加豐富和全面，也讓整個編寫過程更加愉快，你們的深度思考為本書內容的質量提供了堅實的保障，再次感謝你們的支持和付出。希望這本書能夠成為學術探索和知識分享的平臺，為讀者帶來啟發和收穫。
本書將系統介紹以上4個方面的研究內容，力求全面介紹棗樹生長監測的關鍵技術和方法，為紅棗生產提供可行的解決方案和科學的指導。希望本書能夠成為廣大農業利研工作者、農民和農業管理者的參考盜料，為我國農業現代化事業的發展做出貢獻。由於本書所涉及的知識面較廣，作者的水平和驗有限，疏漏之處在所難免，懇請專家和讀老批評指正。

摘要
1章 基於卷積神網絡的紅棗識別研究
1 1引言
林果業是農業濟發展的重要推動力，也是濟增長的一個亮點3]。紅棗是的重要農作物，以品質優良著稱。紅棗，拉丁學名為Ziziphus jujuba Mill ，又名鼠李科棗，是一種核果，呈圓形或長卵圓形，長2~3 5cm，直徑1 5~2cm。它的顏色從紅色逐漸變為紅紫色，中果皮肉質厚，味甜。紅棗的花期在5-7月，生長在海拔1700 m以下的山區、丘陵或平原。紅棗原產於中國，在亞洲、歐洲和美洲常被栽培[]，通常種植3年後才會結果，濟壽命為60~80年。它不僅是南疆的主要濟作物之一，也是當地農民增收的重要手段]。首先，棗樹作為高光照作物，其生長得益於充足的光照。其次，晝夜溫差大，而溫差越大，越有利於幹物質的積累，棗樹就越容易獲得高產。後，的水源可控性強，生產依靠灌溉。根據棗樹對光照、溫度和水分的需求，可控制紅棗產量和質量。由於的這些優勢，再加上紅棗種植面積廣泛，已成為中國乃至世界大的優質幹棗生產基地[6]。
Wang等[8探索了設置單一閾值，結合同一時間段的篩選圖像與閾值齡，提取作物區紅棗種植區的NDVI指數的方法，具有快速、方便、簡單、易懂等特點。Alharbi等[9使用卷積神網絡等不同模型識別健康蘋果和病害蘋果，所有模型在測試圖像上的度都超過了90%，高度達到 99 17%。Parth Bhatt 等[10]使用國家農業圖像計劃(NAIP)和(UAV)圖像評估了隨機森林(RF)、支持向量機(SVM)和平均神網絡(avNNet)，終得出結論:RF效果佳。研究人員對不同作行了研究。例如，Xu等[1]使用綠色特徵算法和大類間方差(OTSU)方行分割，觀察到顯著的分制效果，當除草機器人以1 6 km/h的速度時，識別率達到94 1%。Chandel 等$[12]發現，計算機視覺與熱RGB圖像的結合有助於高通量緩解和管理作物水分脅迫。Khan等[13]提出的方法可大規模應用於早期有效繪製小農農場的作物類型圖，使他們能夠規劃無縫的糧食供應。還有一些研究使用不同的方法來研究同一種作物。Mirbod等[1過研究使用神網絡模型對圖像中的水行智能採樣並推斷缺失區域，得出的結論是，他們的方法可作為一種替代方法來處理農業成像中的水果遮擋問題，並提高測量的率。Wang等[15]將 Faster R-CNN 與不同的深度卷積神網絡括VGG16、ResNet50和ResNet101)相結合，實驗結果表明，該系統能有效識別不同類型的番茄病害。Velumani等[16]使用 Faster R-CNN研究早期植物密度，並得出使用超分辨率方法有顯著的效果的結論。Alruwli等[1]使用快速R-CNN 研究西紅柿，終結果顯示，研究中提出的RTF-RCNN的率高達97 42%，優於傳統方法。常見的研究方向是使用不同的方法識別不同的作物，終獲得相對適合識別各種作物的方法[18-]。
由於大規模種植各種農作物，使用人行採摘等工作成本太高，因此出現了用機器替代人力的趨勢。由於果樹與其他農作物相比無行整體採摘和銷毀，因此，通過應用精準農業和計算機視覺來實現各種任務是有意義的。
過去，研究人員利用各種深度學對不同品種和品質的紅行識別和分類，但他們主要研究的是已分類過的紅棗。與此同時，相對較多的研究集中在病害和產量方面[21-22]。本研究選擇了仍在樹上生長的紅棗圖行檢測，因此與檢測已採摘的紅棗相比，環境因素更多。本研究的終目的是採用合適的方法盡可能提高檢測精度，終實現紅棗的在線檢測。
1 2數據與方法
1 2 1研究數據集
本研究的數據集共收集了4104張檢測圖像，其中，1100張來自Kaggle，3 00過手機從現場收集。收集的圖像共分為3組，其中，2400張作為集，574張作為驗證集，1130張作為測試集。測試集中沒括來自Kaggle的圖像。

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