描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787030740397
内容简介
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。《农业无人机遥感与应用》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，《农业无人机遥感与应用》即相关研究成果的集中体现。《农业无人机遥感与应用》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。
目 录
目录
第1章绪论1
1.1研究意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1无人机平台及传感器研究进展2
1.2.2田间作物无人机遥感信息获取研究进展5
1.2.3作物表型无人机遥感研究进展5
1.2.4果园无人机遥感研究进展9
1.2.5病虫害无人机遥感研究进展12
1.3总结与展望14
参考文献14
第2章无人机平台及传感器18
2.1无人机系统18
2.1.1无人机的定义18
2.1.2无人机系统的组成19
2.2无人机分类28
2.2.1按飞行平台构型分类28
2.2.2按质量分类30
2.2.3按飞行半径分类30
2.2.4按飞行高度分类30
2.2.5按用途分类31
2.2.6按动力系统分类31
2.3无人机遥感监测常用传感器32
2.3.1数码相机33
2.3.2多光谱相机34
2.3.3热红外相机35
2.3.4高光谱相机37
2.3.5激光雷达43
2.3.6合成孔径雷达46
2.4无人机遥感数据采集48
2.4.1无人机飞行控制48
2.4.2无人机平台控制52
2.5无人机遥感数据处理56
农业无人机遥感与应用
2.5.1无人机图像拼接56
2.5.2遥感图像分析59
2.5.3三维点云数据处理61
2.6总结与展望62
参考文献63
第3章无人机遥感数据处理技术64
3.1无人机遥感数据获取64
3.2无人机图像几何处理68
3.2.1常规无人机影像的几何处理68
3.2.2无人机热红外图像的拼接73
3.2.3无人机多光谱影像的拼接74
3.2.4无人机高光谱影像的拼接74
3.3无人机光谱辐射处理80
3.3.1无人机多光谱图像辐射校正80
3.3.2无人机高光谱图像辐射校正83
3.4无人机热红外辐射处理88
3.5无人机激光雷达点云处理89
3.5.1无人机激光雷达数据解算89
3.5.2无人机激光雷达点云去噪90
3.5.3无人机激光雷达点云滤波91
3.5.4无人机激光雷达点云配准92
参考文献92
第4章大田作物无人机遥感技术95
4.1大田作物无人机遥感监测的基本流程95
4.1.1飞行规划和参数设置95
4.1.2无人机遥感数据采集95
4.1.3常用植被指数96
4.1.4作物生长参数反演98
4.1.5精度评价99
4.2田间试验观测100
4.2.1小麦试验设计100
4.2.2玉米试验设计101
4.2.3大豆试验设计101
4.2.4马铃薯试验设计102
4.3叶面积指数无人机遥感103
4.3.1基于无人机数码影像的叶面积指数反演103
4.3.2基于无人机多光谱影像的叶面积指数反演107
4.3.3基于无人机高光谱影像的作物叶面积指数反演111
4.4生物量无人机遥感118
4.4.1基于无人机数码影像的生物量估算119
4.4.2基于无人机多光谱影像的AGB估算.124
4.4.3基于无人机高光谱影像“图-谱”融合的生物量估算.128
4.5氮素无人机遥感136
4.5.1基于无人机数码影像的冬小麦氮营养指数估算136
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144
4.5.3基于无人机高光谱影像的氮素反演148
4.6总结与展望153
参考文献153
第5章无人机遥感作物表型获取156
5.1基于无人机图像解析作物株高156
5.1.1试验设计及数据获取156
5.1.2作物群体株高解析158
5.2作物结构表型动态分析164
5.2.1株高增长动态及聚类分析164
5.2.2地上生物量估算及空间分布170
5.2.3多表型参数聚类分析171
5.3基于LiDAR的作物结构参数解析.177
5.3.1试验设计及数据获取177
5.3.2结构参数解析185
5.4作物冠层温度变化分析200
5.4.1无人机热红外数据获取200
5.4.2玉米冠层温度时序分析202
5.4.3玉米冠层温度节律与土壤干旱相关分析205
5.5总结与展望207
参考文献208
第6章果园无人机遥感211
6.1果树识别与单木分割211
6.1.1基于无人机数码影像的果园单木分割212
6.1.2基于无人机激光雷达的果园单木分割218
6.2果树冠层信息提取226
6.2.1基于无人机数码影像的果树冠层信息提取227
6.2.2无人机激光雷达果树冠层信息提取230
6.3果树枝条信息提取232
6.3.1定量结构模型（QSM）.234
6.3.2TreeQSM参数优化.236
6.3.3枝条长度提取239
6.4果树产量估计245
6.4.1基于CASA模型的苹果产量估测模型246
6.4.2基于植被指数积分的苹果产量估测模型249
6.5果树养分诊断与施肥决策253
6.5.1氮肥效应函数方法253
6.5.2基于氮肥效应函数和目标产量的区域氮肥施用量**257
6.6总结与展望259
参考文献259
第7章植被病虫害无人机遥感264
7.1小麦赤霉病无人机遥感监测264
7.1.1试验设计与数据获取264
7.1.2基于U-Net的田间麦穗分割265
7.1.3基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的小麦赤霉病病斑分割270
7.1.4基于融合特征的小麦赤霉病病害严重度分级274
7.2小麦条锈病无人机遥感监测276
7.2.1试验设计与数据获取276
7.2.2叶片病害严重度估算278
7.2.3冠层病害严重度估算286
7.2.4田块病害严重度估算298
7.3油松毛虫无人机遥感监测314
7.3.1数据获取314
7.3.2油松毛虫危害木单木冠幅提取314
7.3.3油松毛虫危害等级划分318
7.4总结与展望324
参考文献324
第8章展望327
8.1无人机遥感平台与传感器发展趋势327
8.2无人机遥感智能化大数据分析加速328
8.3无人机智慧管控仍然是行业发展的瓶颈330
8.4无人机遥感推进智慧农业快速发展332
参考文献333
第1章绪论1
1.1研究意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1无人机平台及传感器研究进展2
1.2.2田间作物无人机遥感信息获取研究进展5
1.2.3作物表型无人机遥感研究进展5
1.2.4果园无人机遥感研究进展9
1.2.5病虫害无人机遥感研究进展12
1.3总结与展望14
参考文献14
第2章无人机平台及传感器18
2.1无人机系统18
2.1.1无人机的定义18
2.1.2无人机系统的组成19
2.2无人机分类28
2.2.1按飞行平台构型分类28
2.2.2按质量分类30
2.2.3按飞行半径分类30
2.2.4按飞行高度分类30
2.2.5按用途分类31
2.2.6按动力系统分类31
2.3无人机遥感监测常用传感器32
2.3.1数码相机33
2.3.2多光谱相机34
2.3.3热红外相机35
2.3.4高光谱相机37
2.3.5激光雷达43
2.3.6合成孔径雷达46
2.4无人机遥感数据采集48
2.4.1无人机飞行控制48
2.4.2无人机平台控制52
2.5无人机遥感数据处理56
农业无人机遥感与应用
2.5.1无人机图像拼接56
2.5.2遥感图像分析59
2.5.3三维点云数据处理61
2.6总结与展望62
参考文献63
第3章无人机遥感数据处理技术64
3.1无人机遥感数据获取64
3.2无人机图像几何处理68
3.2.1常规无人机影像的几何处理68
3.2.2无人机热红外图像的拼接73
3.2.3无人机多光谱影像的拼接74
3.2.4无人机高光谱影像的拼接74
3.3无人机光谱辐射处理80
3.3.1无人机多光谱图像辐射校正80
3.3.2无人机高光谱图像辐射校正83
3.4无人机热红外辐射处理88
3.5无人机激光雷达点云处理89
3.5.1无人机激光雷达数据解算89
3.5.2无人机激光雷达点云去噪90
3.5.3无人机激光雷达点云滤波91
3.5.4无人机激光雷达点云配准92
参考文献92
第4章大田作物无人机遥感技术95
4.1大田作物无人机遥感监测的基本流程95
4.1.1飞行规划和参数设置95
4.1.2无人机遥感数据采集95
4.1.3常用植被指数96
4.1.4作物生长参数反演98
4.1.5精度评价99
4.2田间试验观测100
4.2.1小麦试验设计100
4.2.2玉米试验设计101
4.2.3大豆试验设计101
4.2.4马铃薯试验设计102
4.3叶面积指数无人机遥感103
4.3.1基于无人机数码影像的叶面积指数反演103
4.3.2基于无人机多光谱影像的叶面积指数反演107
4.3.3基于无人机高光谱影像的作物叶面积指数反演111
4.4生物量无人机遥感118
4.4.1基于无人机数码影像的生物量估算119
4.4.2基于无人机多光谱影像的AGB估算.124
4.4.3基于无人机高光谱影像“图-谱”融合的生物量估算.128
4.5氮素无人机遥感136
4.5.1基于无人机数码影像的冬小麦氮营养指数估算136
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144
4.5.3基于无人机高光谱影像的氮素反演148
4.6总结与展望153
参考文献153
第5章无人机遥感作物表型获取156
5.1基于无人机图像解析作物株高156
5.1.1试验设计及数据获取156
5.1.2作物群体株高解析158
5.2作物结构表型动态分析164
5.2.1株高增长动态及聚类分析164
5.2.2地上生物量估算及空间分布170
5.2.3多表型参数聚类分析171
5.3基于LiDAR的作物结构参数解析.177
5.3.1试验设计及数据获取177
5.3.2结构参数解析185
5.4作物冠层温度变化分析200
5.4.1无人机热红外数据获取200
5.4.2玉米冠层温度时序分析202
5.4.3玉米冠层温度节律与土壤干旱相关分析205
5.5总结与展望207
参考文献208
第6章果园无人机遥感211
6.1果树识别与单木分割211
6.1.1基于无人机数码影像的果园单木分割212
6.1.2基于无人机激光雷达的果园单木分割218
6.2果树冠层信息提取226
6.2.1基于无人机数码影像的果树冠层信息提取227
6.2.2无人机激光雷达果树冠层信息提取230
6.3果树枝条信息提取232
6.3.1定量结构模型（QSM）.234
6.3.2TreeQSM参数优化.236
6.3.3枝条长度提取239
6.4果树产量估计245
6.4.1基于CASA模型的苹果产量估测模型246
6.4.2基于植被指数积分的苹果产量估测模型249
6.5果树养分诊断与施肥决策253
6.5.1氮肥效应函数方法253
6.5.2基于氮肥效应函数和目标产量的区域氮肥施用量**257
6.6总结与展望259
参考文献259
第7章植被病虫害无人机遥感264
7.1小麦赤霉病无人机遥感监测264
7.1.1试验设计与数据获取264
7.1.2基于U-Net的田间麦穗分割265
7.1.3基于脉冲耦合神经网络（PCNN）的小麦赤霉病病斑分割270
7.1.4基于融合特征的小麦赤霉病病害严重度分级274
7.2小麦条锈病无人机遥感监测276
7.2.1试验设计与数据获取276
7.2.2叶片病害严重度估算278
7.2.3冠层病害严重度估算286
7.2.4田块病害严重度估算298
7.3油松毛虫无人机遥感监测314
7.3.1数据获取314
7.3.2油松毛虫危害木单木冠幅提取314
7.3.3油松毛虫危害等级划分318
7.4总结与展望324
参考文献324
第8章展望327
8.1无人机遥感平台与传感器发展趋势327
8.2无人机遥感智能化大数据分析加速328
8.3无人机智慧管控仍然是行业发展的瓶颈330
8.4无人机遥感推进智慧农业快速发展332
参考文献333
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