《農作物遙感監(jiān)測方法與應用》共設10章，第1章在概述以遙感為主的“3S”技術與作物模型概念的基礎上，詳述了農作物遙感監(jiān)測研究進展及其存在問題；第2章敘述了農作物監(jiān)測中的遙感數(shù)據(jù)處理方法，包括數(shù)據(jù)特征分析、數(shù)據(jù)融合和薄云霧去除的模型與方法；第3章敘述了農作物氣候與環(huán)境遙感監(jiān)測的模型與方法；第4章到第7章分別敘述了農作物長勢、產量、籽粒品質以及病蟲害監(jiān)測的模型與方法；第8章敘述了農作物種植面積遙感監(jiān)測方法；第9章敘述了多元化的農作物遙感監(jiān)測信息系統(tǒng)的功能、設計及實現(xiàn)等方法；第10章介紹了農作物遙感監(jiān)測應用的實地工作場景、技術交流、培訓與成果推廣的實例。
李衛(wèi)國，男，1967年生，博士，研究員。博士生導師，研究方向為農業(yè)遙感、作物模型以及地理信息系統(tǒng)。1990年山西農業(yè)大學農學系本科畢業(yè)。在山西省農業(yè)科學院從事農作物新產品研發(fā)工作。2005年南京農業(yè)大學博士畢業(yè)，任職于江蘇省農業(yè)科學院，開展農業(yè)遙感研究工作。2006～2008年在中國科學院遙感所做博士后研究。1996年、2000年兩次赴日本訪問學習。主持國家863計劃、農業(yè)部公益性行業(yè)專項課題、國家自然科學基金、江蘇省自然科學基金、江蘇省農業(yè)科技自主創(chuàng)新項目等20多個項目，獲省級科技獎4項，完成計算機軟件著作權登記10項，發(fā)表學術論文40多篇。
第1章 農作物遙感監(jiān)測概述
1.1 農作物遙感監(jiān)測原理
1.2 遙感信息數(shù)據(jù)
1.3 地理信息系統(tǒng)
1.4 全球定位系統(tǒng)
1.5 作物模型
1.6 “3S”信息技術在農作物監(jiān)測中的綜合應用
1.7 農作物遙感監(jiān)測研究進展
1.8 農作物遙感監(jiān)測研究存在問題與對策
1.9 農作物遙感監(jiān)測研究發(fā)展對策
參考文獻
第2章 農作物監(jiān)測中遙感數(shù)據(jù)處理及應用
2.1 中高分辨率光學數(shù)據(jù)不同融合方式
2.2 基于ARSIS策略的多光譜遙感與sAR影像小波融合
2.3 基于薄云霧去除的遙感影像大氣校正
參考文獻
第3章 農作物氣候與環(huán)境遙感監(jiān)測
3.1 農作物冠層溫度遙感監(jiān)測
3.2 農作物旱情遙感監(jiān)測
參考文獻
第4章 農作物長勢遙感監(jiān)測
4.1 農作物不同生長時期長勢遙感監(jiān)測
4.2 基于多源遙感的農作物長勢監(jiān)測
4.3 基于模型的冬小麥生物量遙感監(jiān)測
參考文獻
第5章 農作物產量遙感監(jiān)測預報
5.1 基于生態(tài)因子的冬小麥產量遙感監(jiān)測
5.2 基于產量形成過程的冬小麥遙感估測
5.3 基于過程模型的冬小麥產量預測
5.4 遙感信息和模型耦合的水稻產量估測
參考文獻
第6章 農作物品質遙感監(jiān)測預報
6.1 基于氮素積累的冬小麥籽粒蛋白質含量預測
6.2 冬小麥籽粒蛋白質含量遙感監(jiān)測預報
6.3 基于生態(tài)因子的冬小麥籽粒淀粉含量監(jiān)測
6.4 基于生態(tài)因子的水稻籽粒直鏈淀粉預測
6.5 水稻籽粒堊白度品質指標預測
參考文獻
第7章 農作物病蟲害遙感監(jiān)測
7.1 水稻稻飛虱遙感監(jiān)測
7.2 冬小麥赤霉病遙感監(jiān)測
參考文獻
第8章 農作物種植面積遙感監(jiān)測
8.1 基于LAI估測的農作物種植面積提取
8.2 基于多時相遙感的農作物面積提取
8.3 面向對象分類的農作物種植面積提取
參考文獻
第9章 農作物遙感監(jiān)測信息系統(tǒng)
9.1 基于模型的農作物生長預測系統(tǒng)
9.2 基于GIS的農作物生產管理信息系統(tǒng)
9.3 基于GIS的農作物遙感估產信息系統(tǒng)
9.4 基于web的農情數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)
參考文獻
第10章 農作物遙感監(jiān)測應用圖景
10.1 農作物遙感監(jiān)測信息實地采集、技術交流與培訓
10.2 農作物遙感監(jiān)測技術網(wǎng)絡宣傳與推廣應用
10.3 農作物長勢、產量、品質以及病蟲害遙感監(jiān)測專題圖實例
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