無人機遙感與智慧農業信息提取

內容簡介

本書以小麥、果樹、玉米、水稻和林木等無人機遙感作物信息數據為例，介紹了可見光、多光譜、高光譜和雷射雷達等感測器的數據獲取、預處理和信息提取技術。並按照形態、生理生化、脅迫和產量4類信息，詳細闡述了株數和株高、冠層覆蓋度、作物倒伏、不同生育期狀況、葉面積指數、作物係數、葉綠素含量、營養元素含量、異常因素脅迫、病蟲害、作物衰老、淨同化率、蛋白質含量、生物量等14項子信息提取技術，並提出了一套實現“無人機遙感+智慧農業”的解決方案。本書可供高等院校農業、林業、遙感、GIS和無人機套用等相關專業師生參考閱讀，也可作為智慧型智造、大數據、圖像處理技術和高新技術套用等相關領域研究人員的參考用書。

圖書目錄

第1章緒論 001

1.1　智慧農業+ 遙感信息 001

1.2　研究區及作物品種 002

1.2.1　形態指標 002

1.2.2　生理生化指標 003

1.2.3　脅迫指標 003

1.2.4　產量指標 003

1.2.5　綜合分析 004

1.3　無人機平台 005

1.4　無人機機載感測器 007

1.5　地面感測器 010

1.6　農林遙感光譜指數 012

1.7　農林業建模方法 014

第2章農作物形態信息提取 017

2.1　株數和株高——閾值分割技術 017

2.1.1　原理 017

2.1.2　無人機數據 019

2.1.3　波段指數計算 019

2.1.4　閾值分割 020

2.1.5　後處理 023

2.1.6　株數統計、查詢和製圖 023

2.2　冠層覆蓋度——屬性計算技術 026

2.2.1　原理 026

2.2.2　無人機數據 027

2.2.3　導出面積數據 028

2.2.4　計算冠層覆蓋度 028

2.3　作物倒伏——數字表面模型技術 030

2.3.1　原理 030

2.3.2　無人機數據 032

2.3.3　對齊照片 033

2.3.4　建立密集點雲 033

2.3.5　生成格線 034

2.3.6　生成紋理 034

2.3.7　生成數字表面模型 036

2.3.8　導出DEM 數據和正射數據 038

2.3.9　分析株高和作物倒伏 038

2.4　不同生育期狀況——變化檢測技術 040

2.4.1　理論和方法 040

2.4.2　無人機數據 042

2.4.3　變化檢測工作流 042

2.4.4　不同生育期結果分析 045

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