内容简介
林果业是新疆农业经济发展的重要推动力，而红枣（拉丁学名：Ziziphus jujuba Mill.，又名鼠李科枣）是新疆的重要农作物，以品质优良著称。它不仅是南疆的主要经济作物之一，也是当地农民增收的重要手段。由于新疆光照充足，昼夜温差大，干物质的积累量高，更容易获得高产。此外，根据枣树对光照、温度和水分的需求进行灌溉，便于控制产量和质量。因此，新疆已成为中国乃至世界最大的优质红枣生产基地。然而，传统的枣树管理方式往往依赖人工观察和经验判断，不仅效率低下，而且难以准确掌握枣树的生长状况。随着科技的发展，遥感技术为农业领域提供了新的解决方案，能够实现对作物生长的实时、远程、精细化监测。本书着重介绍枣树遥感生长监测研究，旨在利用遥感技术对枣树的生长进行监测，以提高产量和优化管理。研究采用了遥感卫星影像、wofost模型以及深度学习算法，分析了不同生长阶段的枣树光谱特征，并建立了生长监测模型。结果表明，遥感技术可以有效地监测枣树的生长状况，为精细管理提供支持。
目录介绍
目录
第1章基于卷积神经网络的红枣识别研究1
1.1引言1
1.2数据与方法2
1.2.1研究数据集2
1.2.2研究过程2
1.2.3训练和测试数据3
1.2.4使用的检测算法5
1.2.5评估指标12
1.2.6检测方法的效率12
1.3结果12
1.3.1训练模型12
1.3.2模型结果13
1.3.3模型的预测结果14
1.4结论19
1.5讨论20
参考文献21
第2章基于Sentinel2数据的枣树冠层叶绿素含量反演研究26
2.1绪论26
2.1.1研究背景及意义26
2.1.2国内外研究现状27
2.1.3研究内容31
2.1.4技术路线32
2.2数据与方法33
2.2.1研究区域概况33
2.2.2数据的获取与处理33
2.2.3建模方法37
2.3遥感数据预处理及枣树种植区域提取41
2.3.1遥感数据预处理41
2.3.2土地利用分类44
2.3.3土地利用数据处理48
2.4遥感因子提取及相关性分析49
2.4.1遥感因子选取49
2.4.2样地遥感因子的提取51
2.4.3枣树冠层叶绿素含量变化52
2.4.4遥感因子和枣树冠层叶绿素含量的相关性分析53
2.5不同生育期枣树冠层叶绿素含量反演研究55
2.5.1多元逐步回归模型的建立及其预测能力分析56
2.5.2BP神经网络模型的建立及其预测能力分析57
2.5.3决策树模型的建立及其预测能力分析59
2.5.4随机森林模型的建立及其预测能力分析60
2.5.5XGBoost模型的建立及其预测能力分析61
2.5.6选取最优模型63
2.5.7反演制图65
2.6总结与展望67
2.6.1总结67
2.6.2展望68
参考文献69
第3章结合Landsat 8植被指数和物候期长度的红枣产量预测方法76
3.1引言76
3.2数据和方法77
3.2.1研究区域77
3.2.2研究框架78
3.2.3红枣产量数据79
3.2.4Landsat 卫星数据处理80
3.2.5产量建模方法81
3.3结果84
3.3.1遥感图像处理结果84
3.3.2产量预测模型最佳时间的选择88
3.3.3产量预测模型91
3.3.4200 个观测数据的模型验证92
3.3.5区域范围的模型评估94
3.4讨论96
3.5结论99
参考文献99
第4章田间尺度骏枣产量评估的遥感同化方案研究与实现106
4.1绪论106
4.1.1研究背景106
4.1.2选题目的与意义107
4.1.3国内外研究现状107
4.1.4研究内容与组织架构110
4.2相关理论与技术111
4.2.1PCSEWOFOST 作物生长模型111
4.2.2数据同化技术115
4.2.3遥感反演LAI116
4.2.4PyQt5框架116
4.3骏枣估产遥感同化方案设计117
4.3.1基于EnKF算法的同化方案设计117
4.3.2基于SUBPLEX算法的同化方案设计121
4.4骏枣遥感同化系统设计与实现124
4.4.1系统设计原则124
4.4.2系统架构125
4.4.3开发环境、软件及工具包126
4.4.4系统功能设计128
4.4.5系统界面129
4.5骏枣遥感同化系统测试130
4.5.1系统测试环境130
4.5.2骏枣产量估算所需数据130
4.5.3系统功能运行132
4.5.4同化结果评价135
4.6总结与展望137
4.6.1总结137
4.6.2展望138
参考文献138