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王迪 著

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• 面积估算
• 空间抽样
• 遥感
• 统计
• 农业遥感
• 抽样调查
• GIS
• 精准农业
• 资源调查

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出版社： 中国农业科学技术出版社

ISBN：9787511624697

商品编码：29482348719

包装：平装

出版时间：2015-12-01

基本信息

书名：农作物面积空间抽样方法研究

定价：20.00元

作者：王迪

出版社：中国农业科学技术出版社

出版日期：2015-12-01

ISBN：9787511624697

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《农作物面积空间抽样方法研究》系 依据作者承担的国家“863”计划统计遥感重点项目 和国家自然科学基金项目的研究成果编著而成。全书 针对农业抽样统计调查过程中存在的科学和技术问题 ，重点阐述了大区域尺度条件下的主要农作物种植面 积空间抽样调查方案及其关键要素(样本容量、样本 空间布局、抽样单元尺寸)的优化设计方法。共分6章 ，主要内容包括：①耕地面积空间抽样方案设计；② 冬小麦种植面积空间抽样方案设计；③农作物面积空 间抽样单元尺寸设计；④农作物面积空间抽样样本布 局设计；⑤农作物面积空间抽样方案优化设计。
　　全书具有较强的系统性和创新性，可供农业统计 、地学、生态、环境、空间信息及社会科学等领域的 学者在抽样调查、统计推断和监测网优化设计中参考 使用。

目录

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章 绪论
节 农作物面积空间抽样目的意义
第二节 农作物面积空间抽样方法研究进展
第三节 空间抽样单元尺寸优化设计研究进展
第四节 空间抽样样本布局优化设计研究进展
第五节 农作物面积空间抽样研究现状分析
第二章 耕地面积空间抽样方案设计
节 概述
第二节 抽样总体分布正态性检验
一、试验区基本情况
二、样方尺寸优化设计方法
三、离散抽样区，构建抽样框
四、抽样总体正态性分布检验
五、选取常用抽样技术，计算样本容量、抽取样本、外推总体及估计抽样误差
六、抽样基础单元空间变异性分析
第三节 多种抽样技术的效率比较
第四节 层数大小对分层抽样效率的影响
第五节 样方尺寸的优化设计
第六节 抽样基础单元空间变异性分析
第七节 样本空间布局的合理化调整
第八节 样本布局合理化调整前后抽样误差结果比较
第九节 结论与讨论
一、结论
二、讨论
第三章冬小麦种植面积空间抽样方案设计
节 绪论
第二节 多种空间抽样方案效率比较
一、试验区基本情况
二、构建抽样框
三、遥感影像对地抽样
第三节 抽样基础单元尺寸优选
第四节 样本容量确定
第五节 结论与讨论
一、结论
二、讨论
第四章 农作物面积空间抽样单元尺寸设计
节 绪论
第二节 样方尺寸初选结果
一、研究思路
二、试验区基本情况
三、基础数据
四、样方尺寸初选
五、空间抽样方案设计
六、样本观测值获取
第三节 样方尺寸优选结果
第四节 结论与讨论
一、结论
二、讨论
第五章 农作物面积空间抽样样本布局设计
节 绪论
第二节 抽样单元内冬小麦种植面积比例描述性统计学特征
一、研究思路
二、研究区概况
三、基础数据
四、样本初选方案设计
五、抽样单元空间关联阈值确定方法
六、样本布局优化设计方法
第三节 正态分布检验
第四节 抽样单元内冬小麦种植面积比例空间变异特征分析
第五节 样本布局优化设计结果分析
第六节 结论与讨论
一、结论
二、讨论
第六章 农作物面积空间抽样方案优化设计
节 绪论
第二节 抽样单元尺度优选
一、研究思路
二、研究区概况
三、基础数据
四、空间抽样方案设计
第三节 分层标志选择
第四节 样本空间布设方式和抽样比优选
一、样本空间布设方式
二、抽样比优选
第五节 结论与讨论
一、结论
二、讨论
参考文献
符号表

作者介绍

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文摘

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序言

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好的，以下是为您撰写的图书简介，重点突出其他农业科学、空间分析、抽样技术等相关领域的深度内容，并避免提及您原有的图书主题： --- 图书简介：现代农业空间信息科学与可持续发展前沿探索 摘要 本书深入探讨了在信息技术飞速发展的背景下，现代农业所面临的复杂挑战及其应对策略。聚焦于遥感数据处理、地理信息系统（GIS）集成应用、精准农业决策支持系统构建以及农业生态系统的空间化建模等核心议题。全书不仅系统梳理了地球观测技术在农业资源监测中的应用历史与现状，更以前瞻性的视角，剖析了大数据分析、机器学习算法在作物生理状态监测、病虫害早期预警及水肥管理优化中的前沿实践。本书旨在为农业科研人员、空间信息技术专家、政策制定者及高素质的农业从业者提供一套全面、深入且具有实操价值的理论框架与技术指南，助力构建更具韧性、效率和环境友好型的未来农业体系。 第一章：农业空间信息化的理论基础与技术演进 本章首先界定了农业空间信息科学的学科范畴，阐述了其在传统农业向智慧农业转型过程中的基础性地位。 1.1 农业地理信息系统的发展脉络： 追溯GIS技术从基础空间数据管理到复杂地理空间分析的演变，重点解析了地理数据模型在描述农业异质性方面的优势与局限。讨论了向量数据与栅格数据在不同农业应用场景下的选择标准与融合策略。 1.2 遥感技术在农业环境监测中的基础原理： 详细讲解了电磁波谱与植被相互作用的物理机制，重点剖析了多光谱、高光谱成像技术获取的辐射测量数据如何转化为有意义的农业参数。深入探讨了大气校正、几何校正等预处理流程的关键技术，确保数据的可靠性与精确性。 1.3 空间统计学在农业异质性分析中的作用： 介绍了莫兰指数（Moran’s I）、吉克斯（Getis-Ord $G_i^$）统计等经典空间自相关指标，并阐述了如何运用克里金插值（Kriging）和协同克里金等空间插值方法，对田间地表的土壤肥力、水分亏缺等变量进行精细化重建，揭示空间变异的内在规律。 第二章：高分辨率遥感数据驱动的作物表征与健康评估 本章专注于利用先进的遥感手段，实现对作物生长状态的精细化、动态化监测与量化评估。 2.1 植被指数的拓展应用与限制： 不仅限于经典的NDVI，本章深入探讨了如EVI、SAVI、NDWI等一系列归一化和比值植被指数的计算及其在不同作物生长阶段和复杂背景条件下的适用性。特别分析了如何通过指数组合构建更稳健的作物长势评价体系。 2.2 叶面积指数（LAI）与冠层结构参数的反演模型： 详细阐述了基于辐射传输模型（如PROSAIL模型）的机理反演方法，以及利用机器学习算法（如支持向量回归SVR、随机森林RF）进行经验模型的构建与验证。讨论了无人机（UAV）和卫星平台在获取高精度LAI数据方面的优势对比。 2.3 热红外遥感与作物蒸散发（ET）的精确估算： 阐述了基于能量平衡模型（如SEBAL、METRIC）如何利用地表温度、气象数据和植被覆盖度，实现区域尺度的作物蒸散量估算。这对于水资源高效利用和干旱预警具有直接指导意义。 第三章：精准农业决策支持系统的构建与集成 本章聚焦于如何将海量的空间信息转化为可执行的农田管理决策，构建高效的决策支持系统（DSS）。 3.1 变率管理区（Management Zone）的划分技术： 介绍基于多源数据融合（包括土壤图、历史产量、地形数据和遥感指数）的聚类分析方法，用于识别田块内具有相似管理需求的区域。讨论了模糊C均值（FCM）等聚类算法在确定最优管理区边界上的应用。 3.2 养分利用效率的空间化评估与施肥推荐： 结合氮素状况指数（NDSI）和叶绿素含量估计，建立作物氮素需求模型。详细展示了如何基于空间分析结果，生成针对不同地块的变量施肥图，实现“按需供给”的精准施肥策略，提高氮肥利用率。 3.3 作物模型与空间数据的耦合： 探讨了如何将作物生长模型（如DSSAT、WOFOST）的模拟结果与实时遥感观测数据进行同化（Data Assimilation），以提高作物产量预测的准确性和模型对环境变化的响应能力。 第四章：农业生态系统空间格局分析与景观生态学应用 本章将视角从单一田块扩展到区域尺度，探讨农业景观的结构、功能及其对生态服务的影响。 4.1 农业景观格局指数的计算与解读： 介绍了斑块密度、连接度、多样性指数等景观生态学指标，用于量化农田、林地、水体等要素在区域中的空间配置特征。分析了这些格局变化对生物多样性维持和生态过程（如授粉、病虫害扩散）的潜在影响。 4.2 农业面源污染的空间风险评估： 利用数字高程模型（DEM）进行水文地形分析，构建流域尺度的地表径流模型。结合土地利用/土地覆盖（LULC）数据和土壤侵蚀模型（如RUSLE），评估农田区域营养物质（氮、磷）和农药向水体迁移的潜在风险路径与热点区域。 4.3 生态系统服务价值的地理空间评估： 探讨了如何利用遥感和GIS技术，量化农业景观提供的关键生态系统服务（如固碳、水源涵养、气候调节）的空间分布及其价值，为制定区域可持续发展规划提供科学依据。 第五章：面向未来的农业空间数据融合与智能处理 本章展望了下一代农业空间信息科学的发展方向，重点关注数据融合的挑战与前沿算法的应用。 5.1 多源异构数据的时空配准与融合技术： 讨论了融合卫星、无人机、地面传感器网络（IoT）数据的必要性与技术难点，包括不同分辨率、不同传感器间的数据一致性校准和时空插值算法的优化。 5.2 深度学习在复杂农业信息提取中的突破： 详细介绍了卷积神经网络（CNN）在作物类型识别、精准田间杂草检测、早期病害症状识别等任务中的应用案例。分析了迁移学习在小样本、特定区域农业数据分析中的潜力。 5.3 云计算与边缘计算在农业大数据流处理中的架构设计： 探讨了如何构建高性能的地理空间数据处理平台，实现从数据采集、处理到决策反馈的低延迟闭环控制，以适应实时、动态的农业生产需求。 --- 本书特色： 本书的结构严谨，逻辑清晰，不仅提供了扎实的理论基础，更强调了先进空间分析技术在解决实际农业生产和环境问题中的集成应用能力。通过大量的图表示例和案例分析，读者可以系统掌握从宏观景观到微观植株的层次化空间信息处理流程。 目标读者： 农业信息学、地理信息科学、环境科学专业的高年级本科生、研究生，从事农业遥感、精准农业技术研发的工程师，以及农业管理和政策研究的专业人士。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受是其“理论与实践的完美结合”。我原本以为这是一本纯粹的学术理论著作，但出乎意料的是，书中包含大量的实例分析和图表展示，使得抽象的理论概念变得生动具体。书中详细介绍了如何从宏观的农作物种植规划，到微观的田块尺度抽样设计，每一步都进行了深入的阐述。我特别喜欢书中关于“抽样误差与成本效益分析”的章节，它不仅指出了如何设计出高精度的抽样方案，更重要的是，它还强调了如何在成本可控的前提下实现最优的抽样效果。这对于实际操作者来说，无疑是极具价值的指导。书中还提到了如何利用现有的公开数据资源，例如土地利用数据库、农业统计年鉴等，来辅助空间抽样设计，这为我节省了大量的初始数据收集时间。总而言之，这本书提供了一个全面、系统且实用的农作物面积空间抽样解决方案。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是作者在处理复杂问题时展现出的深刻洞察力。虽然我对“农作物面积空间抽样”这个概念最初的理解可能与书中实际探讨的深度有所差异，但这本书所揭示的逻辑清晰度和方法论的系统性，让我对其产生了全新的认识。书中并没有止步于简单的抽样方法介绍，而是将空间统计学、地理信息科学以及农学知识融为一体，构建了一个完整的理论体系。我尤其欣赏其中关于“误差传播”的论述，它详细分析了在不同抽样环节中可能产生的误差来源，并提出了相应的控制和修正策略，这对于任何从事定量研究的人来说都具有极高的参考价值。我之前一直认为农作物面积的统计主要依赖于传统的普查或大比例尺测绘，而这本书则展示了如何通过更具智慧和效率的抽样设计，在保证精度的前提下，极大地节省人力物力。书中对于不同尺度下抽样方法的适用性进行了深入探讨，并给出了具体的算法和计算方法，这对于实际应用具有非常强的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

我在阅读过程中，对书中关于“方法论的创新性”留下了深刻印象。作者并没有简单地罗列已有的抽样方法，而是结合了现代空间分析技术，提出了一些新的思路和解决方案。例如，书中对于如何利用高分辨率卫星影像进行辅助抽样，以及如何结合先验知识来优化抽样点的选择，都进行了详细的论述。这让我看到了空间抽样方法在实际应用中的巨大潜力。我尤其欣赏书中对于“多源数据融合”的探讨，它展示了如何将遥感数据、气象数据、土壤数据等多种信息进行整合，以提高抽样结果的准确性和可靠性。书中提供的案例分析也非常具有代表性，涵盖了不同作物类型和地理区域，这使得理论知识更易于理解和转化。对于我这种对数据分析和建模有一定基础的读者来说，这本书提供了一套非常实用且具有前瞻性的方法论，能够帮助我更好地解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书，我感到最惊喜的是它对“不确定性”的处理方式。我一直以为农作物面积的估算是一个“精确”的数字，但这本书让我明白，任何基于抽样的方法都必然伴随着一定程度的不确定性。书中通过严谨的数学推导和统计分析，详细阐述了如何量化和评估这种不确定性，例如置信区间的计算，以及如何通过优化抽样设计来减小误差。这对我来说是一个全新的视角。我之前可能更多地关注如何“提高精度”，而这本书则教会我如何“理解和控制不确定性”。书中对影响抽样结果的各种因素，例如土地利用的异质性、遥感影像的质量、地面调查的误差等，都进行了细致的分析，并提出了相应的解决方案。这让我意识到，在实际应用中，需要综合考虑多种因素，才能做出更科学的决策。书中对于一些前沿技术的引用，例如机器学习在抽样区域划分中的应用，也让我对未来的研究方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，简洁的配色和醒目的标题立刻抓住了我的眼球。我平常对农业技术方面的内容接触不多，但“空间抽样”这个词让我产生了浓厚的兴趣，它似乎暗示着一种更精细、更科学的农作物面积估算方法。在拿到书之前，我曾猜测这本书可能会深入探讨各种抽样设计，例如系统抽样、分层抽样在农田中的应用，以及如何利用地理信息系统（GIS）和遥感技术来辅助抽样，以提高精度并降低成本。我设想书中会包含大量的案例分析，展示如何在不同地区、不同作物类型下，根据实际情况设计出最优的空间抽样方案。也许还会涉及一些统计学模型，用以分析抽样结果的可靠性，以及如何进行误差评估。这本书的定位似乎是面向专业研究人员或者对农业数据分析有深入需求的人群，它可能提供一套严谨的理论框架和实操指南，帮助读者掌握如何科学地获取和分析农作物面积的空间数据。我期待书中能够有清晰的图表和插图，直观地展示抽样过程和结果，让非专业读者也能有所启发。