本書在分析全球大豆貿(mào)易土地足跡的基礎(chǔ)上,利用多源遙感數(shù)據(jù)研究大豆關(guān)鍵生育期監(jiān)測、種植面積測算和單產(chǎn)預(yù)測技術(shù),建立全球大豆遙感監(jiān)測預(yù)測系統(tǒng)。全書共7章:第1章為緒論;第2章解析全球大豆貿(mào)易土地足跡;第3~5章分別開展大豆生育期遙感監(jiān)測預(yù)測、大豆遙感識(shí)別與面積測算、大豆產(chǎn)量遙感預(yù)測;第6章評(píng)估我國大豆種植潛力;第7章集成前述技術(shù),構(gòu)建全球大豆遙感監(jiān)測預(yù)測空間信息系統(tǒng)。
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1高光譜遙感研究集體,中國科學(xué)院杰出科技成就獎(jiǎng),2016年,主要完成者
目錄
“信息科學(xué)技術(shù)學(xué)術(shù)著作叢書”序
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 背景與意義 1
1.2 大豆遙感識(shí)別及面積測算研究進(jìn)展 2
1.2.1 光學(xué)遙感大豆識(shí)別 2
1.2.2 微波遙感大豆識(shí)別 5
1.2.3 多源遙感大豆識(shí)別 6
1.2.4 時(shí)序遙感大豆識(shí)別 6
1.3 大豆遙感產(chǎn)量預(yù)測研究進(jìn)展 7
1.3.1 不同空間尺度遙感數(shù)據(jù)平臺(tái)的大豆產(chǎn)量預(yù)測 7
1.3.2 大豆產(chǎn)量遙感預(yù)測方法 9
1.4 大豆遙感監(jiān)測系統(tǒng)研究進(jìn)展 13
1.4.1 國內(nèi)外農(nóng)情遙感監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀 13
1.4.2 農(nóng)情遙感監(jiān)測系統(tǒng)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn) 16
1.5 小結(jié) 16
參考文獻(xiàn) 17
第2章 全球大豆貿(mào)易土地足跡 23
2.1 概述 23
2.2 全球大豆貿(mào)易中隱含的土地足跡分析 24
2.2.1 材料與方法 24
2.2.2 區(qū)域間次級(jí)部門經(jīng)濟(jì)流動(dòng)以及土地足跡和大豆貿(mào)易之間的聯(lián)系 28
2.2.3 區(qū)域尺度需求側(cè)和供給側(cè)的土地足跡 30
2.2.4 經(jīng)濟(jì)價(jià)值與土地足跡之間的權(quán)衡 31
2.2.5 大豆貿(mào)易對(duì)凈土地足跡流出最多國家土地利用的影響 32
2.3 小結(jié) 35
參考文獻(xiàn) 36
第3章 大豆生育期遙感監(jiān)測預(yù)測 39
3.1 概述 39
3.2 遙感物候轉(zhuǎn)變?nèi)掌谂c大豆生理生長期匹配 40
3.2.1 材料與方法 40
3.2.2 遙感物候轉(zhuǎn)變?nèi)掌谂c基于CPRs的大豆生理生長期之間的偏差 47
3.2.3 遙感物候轉(zhuǎn)變?nèi)掌诘钠屏刻卣?49
3.2.4 調(diào)整前后遙感物候轉(zhuǎn)變?nèi)掌谂c基于CPRs 的日期之間的一致性 52
3.2.5 提升遙感物候轉(zhuǎn)變?nèi)掌谂c基于CPRs 的出苗期之間的一致性 56
3.2.6 遙感物候轉(zhuǎn)變?nèi)掌谡{(diào)整優(yōu)化大豆關(guān)鍵生育期監(jiān)測 58
3.3 時(shí)序譜曲線匹配的大豆生育期提取、生長季內(nèi)監(jiān)測和早期預(yù)測 60
3.3.1 數(shù)據(jù)和研究區(qū)域 60
3.3.2 研究方法 61
3.3.3 大豆生育期提取、監(jiān)測及預(yù)測實(shí)驗(yàn)方案 64
3.3.4 大豆生育期季后提取、季內(nèi)監(jiān)測及早期預(yù)測結(jié)果 66
3.3.5 大豆生育期提取、監(jiān)測及預(yù)測的意義 74
3.4 小結(jié) 77
參考文獻(xiàn) 78
第4章 大豆遙感識(shí)別與面積測算 80
4.1 概述 80
4.2 基于時(shí)序譜標(biāo)準(zhǔn)曲線的大豆遙感識(shí)別 80
4.2.1 大豆植被指數(shù)時(shí)序譜標(biāo)準(zhǔn)曲線構(gòu)建 80
4.2.2 基于大豆植被指數(shù)時(shí)序譜標(biāo)準(zhǔn)曲線的黑龍江大豆識(shí)別 82
4.3 基于時(shí)序譜特征的大豆遙感識(shí)別 90
4.3.1 大豆遙感識(shí)別時(shí)序譜特征集構(gòu)建 90
4.3.2 大豆遙感識(shí)別光學(xué)時(shí)序譜特征提取方法 94
4.3.3 2019~2022年生長季我國大豆主產(chǎn)區(qū)10m大豆分布圖 97
4.3.4 全球大豆主產(chǎn)區(qū)大豆遙感識(shí)別 107
4.3.5 光學(xué)與SAR相結(jié)合的大豆遙感識(shí)別 132
4.3.6 大豆遙感識(shí)別精度隨生長季時(shí)序變化 136
4.4 基于深度學(xué)習(xí)的大豆遙感識(shí)別 145
4.4.1 基于深度學(xué)習(xí)及高分六號(hào)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的大豆識(shí)別 145
4.4.2 基于無人機(jī)遙感的大豆識(shí)別與面積測算 148
4.5 小結(jié) 169
參考文獻(xiàn) 170
第5章 大豆產(chǎn)量遙感預(yù)測 173
5.1 概述 173
5.2 基于植被指數(shù)時(shí)序譜曲線匹配的大豆單產(chǎn)預(yù)測 173
5.2.1 基于植被指數(shù)時(shí)序譜曲線匹配的作物單產(chǎn)預(yù)測方法構(gòu)建 173
5.2.2 基于植被指數(shù)時(shí)序譜曲線匹配的美國大豆單產(chǎn)預(yù)測 181
5.2.3 基于植被指數(shù)時(shí)序譜曲線匹配的我國黑龍江省大豆單產(chǎn)預(yù)測 197
5.3 基于因果關(guān)系圖注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)模型的大豆單產(chǎn)預(yù)測 206
5.3.1 材料與方法 207
5.3.2 建模因子因果關(guān)系的確定 211
5.3.3 輸入變量類型對(duì)產(chǎn)量預(yù)測精度的影響 213
5.3.4 不同產(chǎn)量預(yù)測模型性能的比較 214
5.3.5 隨生育期推進(jìn)產(chǎn)量預(yù)測精度的比較 216
5.3.6 不同模型在極端情形下大豆預(yù)測效果的比較 217
5.4 基于統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)的大豆產(chǎn)量預(yù)測 218
5.4.1 我國黑龍江省大豆產(chǎn)量預(yù)測 218
5.4.2 美國印第安納州大豆產(chǎn)量預(yù)測 225
5.5 小結(jié) 242
參考文獻(xiàn) 243
第6章 我國大豆種植適宜性評(píng)價(jià) 246
6.1 概述 246
6.2 數(shù)據(jù)與方法 247
6.2.1 大豆樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)與處理 247
6.2.2 環(huán)境影響因素與預(yù)處理 248
6.2.3 MaxEnt模型的參數(shù)設(shè)置 251
6.3 我國大豆種植適宜性現(xiàn)狀評(píng)估結(jié)果 252
6.3.1 我國大豆種植適宜性和種植潛力空間分析 252
6.3.2 影響大豆種植適宜性環(huán)境指標(biāo)分析 255
6.4 氣候變化下未來大豆生長適宜性趨勢(shì) 258
6.4.1 未來不同氣候情景下我國大豆生長適宜性 258
6.4.2 不同時(shí)期大豆種植適宜性區(qū)域空間變化特征 259
6.5 小結(jié) 261
參考文獻(xiàn) 261
第7章 大豆遙感監(jiān)測預(yù)測空間信息系統(tǒng) 264
7.1 概述 264
7.2 需求分析 264
7.3 建設(shè)目標(biāo) 265
7.4 總體設(shè)計(jì) 266
7.4.1 業(yè)務(wù)流 266
7.4.2 技術(shù)架構(gòu) 267
7.4.3 數(shù)據(jù)流 269
7.5 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì) 269
7.5.1 算法模型庫 270
7.5.2 專題產(chǎn)品生產(chǎn)分系統(tǒng) 274
7.5.3 “一張圖”展示分系統(tǒng) 275
7.6 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì) 275
7.7 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn) 276
7.7.1 基于大數(shù)據(jù)的作物種植生長信息數(shù)據(jù)全周期管理 276
7.7.2 基于容器平臺(tái)的算法組件無縫式集成與在線更新技術(shù) 279
7.7.3 基于虛擬機(jī)和容器隔離的多層算力資源調(diào)度管理 281
7.8 小結(jié) 282
參考文獻(xiàn) 283