基于多源遥感数据的农作物分类与叶面积指数反演研究

　　本书依据作者承担的中央级公益性科研院所基本科研业务费专项项目“基于合成孔径雷达数据的旱地作物识别与长势监测研究”（IARP-17-16）和国家自然科学项目“基于三位一体空间抽样理论研究及其二联查找表研建”（No.41531179）的研究成果编著而成。农作物分类与叶面积指数反演是农作物面积、空间分布及长势监测的重要环节与关键前提。及时获取农作物面积、空间分布与长势信息对于加强农业生产管理，优化农业种植结构与布局，保障农产品有效供给和国家粮食具有重要意义。鉴于此，本书联合光学、SAR等多种遥感数据源及地面实测数据，采用机器学度学种算法行各种农作物的精细分类与叶面积指数反演研究，明确了旱地作物极化SAR分类的关键特征类型、数量与佳分类时相，确定了旱地作物极化SAR分类的优方法，优选出适合农作物精细分类的深度学，揭示了冬小麦叶面积指数遥感反演的关键影响因子，建立了面向冬小麦叶面积指数遥感反演的深度学，旨在为改善农作物面积、空间分布及长势监测的精度和效率提供参考依据。

　　王迪，男，1977年出生，副研究员，工学博士，硕士生导师，现任职于中国农业科学院农业资源与农业区划研究所农业遥感创新团队。长期从事农业遥感基础与应用研究，重点开展农作物面积空间抽样理论与技术、基于合成孔径雷达遥感的农作物分类与生物学参数反演研究。先后主持和参与国家级、省部级及其他各类研究项目40余项，以第一或通讯作者在国内外重要学术期刊发表论文50余篇。作为主要参加人获得水利部大禹水利科学技术奖二等奖1项。在我国农作物面积遥感监测研究方面获得了丰硕的成果。

章绪论
节研究背景及意义
一、遥感农作物分类研展二、农作物分类特征优选研展三、农作物SAR分类研展
四、农作物叶面积指数遥感反演研展·
五、问题与展望…
第二节研究思路与研究内容
一、研究思路·
二、研究内容…
三、技术路线·
第三节 本章小结·
第二章种植结构复杂区农作物精细分类研究
节研究区与数据…
一、研究区概况
二、研究数据·
第二节研究方法·
一、农作物分类方法
二、分类精度检验·
第三节深度学参数对农作物分类精度的影响
第四节不同深度学的农作物分类精度比较
第五节 本章小结·
第三章 多时相 Sentinel-2 遥感影像的水稻识别研究
节研究区与数据
一、研究区概况
二、研究数据
第二节研究思路与方法
一、研究思路·
二、地物类别可分离性分析
三、农作物分类算法
四、分类精度评价·
第三节不同时相与波段下研究区典型地物光谱特征分析………41第四节 有无红边波段条件下典型地物可分离性分析…
第五节不同红边波段下水稻提取精度分析
第六节本章小结·
第四章旱地作物极化SAR分类特征选择研究
节研究区与数据…
一、研究区概况…
二、研究数据…
第二节研究方法
一、分类特征提取
二、特征重要性排序方法·
三、分类特征优选方法·
第三节 典型地物后向散射特征分析…
一、不同时相下典型地物后向散射强度特征分析
二、不同时相下典型地物极化分解特征分析
……
第七章结论及展望
节主要结论
 
第二节研究创新点
第三节问题与展望
 
参考文献
附件主要符号对照表