由譚昌偉主編的《農業遙感技術》主要內容包括
農業定量遙感概述、實驗設計與數據測定規範、遙感
數據源及其處理方法、作物光譜特征及其參數定量反
演、作物長勢遙感監測、作物品質遙感預測、作物遙
感估產、作物光合參數遙感監測以及作物災害遙感監
測等。

前言
第一章 農業定量遙感概述
第一節 遙感概述
一、遙感的概念及特點
二、遙感的類別
第二節 農業定量遙感發展歷程
第三節 農業遙感定量監測原理
一、遙感定量監測地物基本原理
二、農業定量遙感應用的農學基礎
第四節 遙感技術在農業生產上的應用
一、遙感技術在作物生長動態監測方面的應用
二、遙感技術在作物估產方面的應用
三、遙感技術在作物品質預測上應用
四、農田養分遙感與變量施肥決策
五、作物病蟲害監測與預報
復習思考題
主要參考文獻
第二章 實驗設計與數據測量規範
第一節 地面遙感實驗
一、實驗目的及意義
二、遙感實驗方法
三、光譜數據獲取與分析
第二節 衛星遙感地面實驗
一、遙感實驗設計原則
二、作物生長參數遙感監測
三、地面主要設備
復習思考題
主要參考文獻
第三章 遙感數據源及其處理方法
第一節 遙感數據源
一、遙感數據分辨率
二、遙感數據源及其類別
第二節 地面遙感數據處理
一、數據整理
二、常用光譜數據處理方法
第三節 衛星遙感影像處理
一、遙感軟件簡述
二、獲取影像途徑
三、ENVI影像處理
復習思考題
主要參考文獻
第四章 作物光譜特征及其參數定量反演
第一節 綠色植被典型光譜特征
一、光譜特征
二、綠色植被典型反射光譜特征
三、光譜特征變量
第二節 作物光譜特征變化規律
一、不同條件下作物冠層反射光譜特征變化規律
二、不同株型作物品種的光譜特征差異
三、作物單葉光譜特征
第三節 作物葉片營養狀況光譜診斷
一、作物葉片營養光譜診斷概述
二、作物葉片光譜特征與營養參數的相關分析
三、作物氮素營養高光譜遙感定量反演
四、基於原始及微分光譜的作物理化參數定量反演
五、基於紅邊參數的作物理化參數定量反演
第四節 作物生物物理參數遙感定量反演
一、基於紅端位置參數的作物營養參數遙感定量反演
二、基於光譜植被指數的作物LAI遙感定量反演
三、基於FD—Max的作物LAI遙感定量反演
第五節 光譜特征與作物Beer Lambert定律結合應用
一、不同株型NDVI、LAI和K隨生育天數的變化
二、不同株型LAI和K與NDVI間的相關分析
三、模型檢驗
復習思考題
主要參考文獻
第五章 作物長勢遙感監測
第一節 作物長勢遙感監測概況
一、作物長勢概述
二、作物長勢遙感監測概述
第二節 作物長勢遙感監i貝0的方法
一、遙感監測指標方法
二、遙感數據與作物生長模型結合方法
三、作物長勢遙感監測流程
第三節 作物全生育期長勢遙感動態監測
一、小麥返青期長勢遙感動態監測
二、小麥撥節 期長勢遙感動態監測
三、小麥孕穗期長勢遙感動態監測
四、小麥開花期長勢遙感動態監測
五、小麥花後15d長勢遙感動態監測
第四節 遙感變量組合監測作物長勢參數
一、遙感變量歸一化組合對作物主要長勢參數的遙感監測
二、遙感變量差值組合對小麥主要長勢參數變幅的遙感監測
三、遙感變量比值組合對作物主要長勢參數的遙感監測
第五節 基於優化算法作物長勢遙感監測
一、基於多核支持向量算法作物IAI遙感監測
二、基於隨機森林回歸算法作物SPAD遙感監測
三、基於人工神經網絡作物生物量遙感監測
第六節 衛星遙感與作物調優栽培技術集成應用
一、衛星遙感與小麥調優栽培技術集成
二、衛星遙感與水稻調優栽培技術集成
復習思考題
主要參考文獻
第六章 作物品質遙感預測
第一節 作物品質遙感預測概況
一、作物品質遙感預測指標
二、作物品質遙感預測進展
三、作物品質遙感預測存在問題
第二節 作物品質遙感預測原理與方法
一、作物品質遙感預測原理
二、作物品質遙感預測方法
第三節 遙感變量與作物主要品質指標的定量關繫
一、基於不同因子小麥籽粒蛋白質含量遙感預測模型
二、基於不同因子小麥籽粒澱粉含量遙感預測模型
三、基於不同因子小麥籽粒濕面筋含量遙感預測模型
四、基於HJ—CCD影像小麥沉降值遙感預測模型
五、基於TM和PLS的鼕小麥籽粒蛋白質率預測
六、基於高光譜多參數的小麥GPC遙感預測模型
七、基於綜合光譜指數小麥GPC遙感預測模型
第四節 作物品質遙感預測技術應用
復習思考題
主要參考文獻
第七章 作物產量遙感估測
第一節 作物產量遙感估測概述
一、主要作物產量構成
二、作物遙感估產**外進展
三、作物遙感估產存在問題
第二節 作物遙感估產過程與方法
一、作物遙感估產流程
二、作物種植面積遙感統計
三、常用的遙感植被指數
四、遙感估產方法
第三節 作物產量遙感預測模型及應用
一、基於不同生育期TM影像小麥產量遙感預測
二、基於開花期HJ—CCD影像小麥產量遙感預測
三、基於花後15d HJ—CCD影像小麥產量遙感預測
四、小麥遙感估產不同變量模型比較
五、基於PLS算法和HJ—1A／1B影像的小麥遙感估產
復習思考題
主要參考文獻
第八章 作物光合參數遙感估算
第一節 作物光合遙感概述
一、作物光合遙感監測的重要性
二、植被光合遙感監測進展
第二節 作物冠層fAPAR遙感植被指數估算
第三節 葉綠素熒光參數Fv／Fm遙感植被指數監測
復習思考題
主要參考文獻
第九章 作物災害遙感監測
第一節 作物病害遙感監測
一、作物病害遙感監測優勢
二、病情指數調查與嚴重度分級
三、常用遙感植被指數
四、作物病害遙感監測進展
五、作物病害遙感監測應用實例
第二節 作物蟲害遙感監測
一、作物蟲害遙感監測優勢
二、蟲害危害程度調查與分級
三、作物蟲害遙感監測進展
四、作物蟲害遙感監測應用實例
第三節 作物倒伏遙感監測
一、作物倒伏遙感監測優勢
二、作物倒伏遙感監測進展
三、作物倒伏遙感監測應用實例
第四節 作物凍害遙感監測
一、作物凍害遙感監測優勢
二、作物凍害遙感監測進展
三、作物病害遙感監測應用實例
第五節 作物干旱遙感監測
一、作物干旱遙感監測優勢
二、作物干旱遙感監測進展
三、作物干旱遙感監測應用實例
復習思考題
主要參考文獻