近年来，我国14个省（区、市）中200多个县暴发蝗虫灾害，已对中国农业生产造成严重威胁。本书在对环渤海湾地区东亚飞蝗进行遥感监测机理和方法研究的基础上，通过大量的野外实验，提出了根据东亚飞蝗生育周期即孵化期、发育期、成虫期三个阶段遥感监测的论点；通过两年连续野外与遥感同步实验，建立了东亚飞蝗生长发育期环境指标、样方统计、地面光谱测试与遥感影像提取参数之间的相关分析，为实现蝗灾预测预警提供了三阶段监测的新模式；综合分析气象数据、蝗灾历史数据可以辅助排除预测预警中的一些不确定要素。
本书可供从事农业、林业等大规模病虫害防治的管理人员、遥感灾害应用人员以及高等院校相关专业师生参考。
样章试读
目录
- 第1章 绪论
1·1 研究意义
1·1·1 东亚飞蝗灾害
1·1·2 遥感监测东亚飞蝗的意义
1·2 国内外蝗虫遥感监测研究的现状
1·2·1 国外研究现状
1·2·2 国内研究现状
1·3 主要研究内容和技术路线
1·3·1 主要研究内容
1·3·2 主要技术路线
1·4 本书主要特色
第2章 东亚飞蝗生物性
2·1 东亚飞蝗的地理分布
2·1·1 飞蝗的类型
2·1·2 东亚飞蝗的地理分布
2·2 东亚飞蝗的生物学特性
2·2·1 东亚飞蝗的生活史
2·2·2 发生世代数
2·3 东亚飞蝗生育条件分析
2·3·1 地形特征
2·3·2 气候特征
2·3·3 土壤特征
2·3·4 植被特征
2·3·5 水文特征
2·4 东亚飞蝗的发生动态分析
2·4·1 蝗区演变现状
2·4·2 蝗区演变成因
2·4·3 东亚飞蝗发生动态
2·4·4 影响东亚飞蝗暴发的主要因素
2·4·5 东亚飞蝗灾害灾变趋势
2·5 蝗害测报模型
2·5·1 二态马尔柯夫链模型
2·5·2 灾变理论模型
2·5·3 模糊数学模型
第3章 东亚飞蝗生育环境要素的野外实验
3·1 土壤温度和湿度实验
3·1·1 土壤温度实验
3·1·2 土壤湿度实验
3·2 野外光谱实验
3·2·1 光谱仪的性能指标和精度
3·2·2 地面光谱测量及数据处理
3·2·3 研究区光谱数据分析
3·3 野外样方实验
3·3·1 植被的采样方法
3·3·2 植被指标
第4章 东亚飞蝗生育环境要素的遥感监测
4·1 数据处理
4·1·1 MODIS数据特征
4·1·2 MODIS1B数据处理流程图
4·1·3 MODIS1B数据几何校正
4·1·4 MODIS1B数据大气校正
4·1·5 MODIS1B反射率的太阳高度角校正
4·1·6 MODIS1B数据坏值及噪声去除
4·2 基于MODIS的地表温度反演
4·2·1 地表温度反演原理
4·2·2 温度反演算法
4·2·3 比辐射率的确定
4·2·4 算法实现
4·3 基于MODIS的地表土壤湿度反演
4·3·1 土壤湿度遥感监测的研究进展
4·3·2 由温度/植被指数方法遥感估算地表土壤湿度
4·3·3 结果显示
4·4 东亚飞蝗其他环境要素的遥感监测
4·4·1 植被指数
4·4·2 植被覆盖度
4·4·3 叶面积指数
4·4·4 地表粗糙度
4·5 综合分析东亚飞蝗灾害
4·5·1 TM/ETM数据处理
4·5·2 研究区位置和样方统计
4·5·3 地面实测样地与光谱数据的相关分析
4·5·4 环境要素的遥感数据反演
4·5·5 综合分析
4·6 ASTER数据的自组织神经网络降维分类研究
第5章 东亚飞蝗灾害遥感监测实验的综合分析
5·1 气象数据与遥感反演参数的相关分析
5·1·1 气象数据
5·1·2 可能蒸散率的计算方法
5·1·3 研究方法
5·1·4 气候变化分析
5·1·5 植被指标与气候指标之间的相关分析
5·2 环境要素的综合分析
5·2·1 环境要素的时间序列分析
5·2·2 环境要素之间的相关性分析
5·3 遥感反演数据与实测数据的对比分析
5·3·1 遥感反演与实测温度的相关性
5·3·2 遥感反演与实测土壤湿度的关系
5·3·3 遥感反演与实测叶面积指数的关系
5·3·4 遥感反射率与地面光谱反射率的对比
5·3·5 MODIS反演参数与ETM反演参数的对比分析
5·4 综合分析
第6章 东亚飞蝗灾害遥感监测系统的建立
6·1 东亚飞蝗蝗情速报“3S+C+W”系统
6·1·1 “3S+C+W”蝗情速报系统结构图
6·1·2 “3S+C+W”蝗情信息系统流程图
6·2 “3S”蝗灾监测、预警技术系统
6·2·1 遥感技术子系统
6·2·2 地理信息系统子系统
6·2·3 全球导航定位系统子系统
6·2·4 安全防治专家系统
6·3 蝗灾速报网络发布
6·4 结论与展望
主要参考文献
附录
附录1 蝗虫名录
际录2 植物名录
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