导语

  

内容提要

  

    本书分为上、下两篇，上篇主要以小麦和玉米为例阐述了作物营养诊断机理、方法、数据分析及氮素营养诊断模型的建立与评价，主要章节包括：第一章植物营养光谱诊断原理、方法与规范；第二章光谱数据处理与分析；第三章信息采集与光谱识别；第四章作物氮素营养的光谱诊断。下篇以东北地区的主要土壤类型为例，阐述了土壤营养属性光谱预测潜力及光谱库的建立，主要内容包括：第五章土壤光谱响应的机理及特征；第六章不同类型土壤高光谱响应差异；第七章土壤有机质高光谱预测；第八章土壤主要养分高光谱预测；第九章土壤水分光谱定量分析；第十章光谱库与光谱信息系统。本书呈现了作者近10年的主要研究成果。先后受到国家粮食丰产科技工程项目、国家高技术研究发展计划（“863”计划）课题“数字农业信息采集技术研究与产品开发”、国家自然科学基金项目“土壤氮素营养室内外影响因素及预测模型研究”，以及“农业部植物营养与肥料重点实验室基础研究”等项目的支持和资助。

前言
上篇  作物营养光谱诊断机理、方法和应用
  第一章  植物营养光谱诊断原理、方法与规范
    1.1  植物营养光谱诊断原理
      1.1.1  分子光谱与光的漫反射
      1.1.2  植物漫反射光谱
    1.2  植物氮素营养光谱诊断主要仪器、参数及测试规范
      1.2.1  高光谱仪
      1.2.2  ASD高光谱仪高密度植被探头
      1.2.3  手持式野外光谱仪
      1.2.4  SPAD叶绿素计
      1.2.5  GreenSeeker光谱仪
    本章小结
  第二章  光谱数据处理与分析
    2.1  光谱数据预处理
      2.1.1  异常值去除
      2.1.2  光谱去噪与增强
    2.2  光谱特征参数与模型构建
      2.2.1  光谱特征参数
      2.2.2  模型构建
      2.2.3  模型评价
    本章小结
  第三章  信息采集与光谱识别
    3.1  农学参数采集
      3.1.1  植被覆盖度（以小麦为例）
      3.1.2  植株/叶片物理指标
      3.1.3  植株/叶片化学指标
      3.1.4  土壤理化参数
      3.1.5  其他（环境参数、调查数据）
    3.2  植物群体/叶片光谱识别
      3.2.1  植物冠层结构信息的光谱响应
      3.2.2  植物营养水平光谱响应
      3.2.3  冠层结构信息的光谱识别
    本章小结
  第四章  作物氮素营养的光谱诊断
    4.1  作物氮素的时空分布
      4.1.1  小麦叶片全氮、叶绿素时空变化
      4.1.2  玉米氮素时空变化特点
    4.2  作物氮素营养光谱响应及诊断
      4.2.1  小麦氮素光谱诊断
      4.2.2  玉米氮素光谱诊断
    本章小结
下篇  土壤营养属性光谱预测潜力及光谱库的建立
  第五章  土壤光谱响应的机理及特征
    5.1  土壤光谱的基本原理
      5.1.1  能级变化与谱带归属
      5.1.2  土壤成分的光谱响应
    5.2  土壤光谱测定的方法及规范
      5.2.1  样点选择与样品采集
      5.2.2  样品处理与测定
    5.3  土壤光谱特征与影响因子
      5.3.1  光谱反射率曲线变化特点
      5.3.2  土壤光谱主要影响因素
    本章小结
  第六章  不同类型土壤高光谱响应差异
    6.1  不同土壤类型光谱响应
      6.1.1  土壤光谱反射率曲线控制点选择
      6.1.2  不同土壤类型光谱响应特征
    6.2  基于光谱特性土壤分类初探
      6.2.1  土样理化性质及光谱曲线特征
      6.2.2  不同土壤光谱的主成分分析
      6.2.3  不同土壤类型光谱聚类
    本章小结
  第七章  土壤有机质高光谱预测
    7.1  土壤有机质光谱响应
      7.1.1  不同土壤有机质含量光谱比较
      7.1.2  不同土壤类型有机质与光谱反射率相关性
      7.1.3  不同土壤光谱模型同质性检验
    7.2  基于主成分分析黑土有机质光谱预测
      7.2.1  黑土有机质与光谱反射率及其变换形式的相关性
      7.2.2  黑土有机质光谱预测模型构建
      7.2.3  模型检验
    本章小结
  第八章  土壤主要养分高光谱预测
    8.1  土壤有机质与全量氮、磷、钾相关关系
    8.2  土壤氮、磷、钾与不同形式光谱特征相关性分析
      8.2.1  土壤全氮含量与光谱反射特征的相关分析
      8.2.2  土壤全磷含量与光谱反射特征的相关分析
      8.2.3  土壤全钾含量与光谱反射特征的相关分析
    8.3  土壤氮、磷、钾敏感波段初选
    8.4  土壤全量氮、磷、钾含量高光谱反演模型的建立
      8.4.1  土壤全氮含量高光谱预测模型的建立
      8.4.2  土壤全磷含量高光谱预测模型的建立
      8.4.3  土壤全钾含量高光谱预测模型的建立
      8.4.4  基于波段光谱特征值的土壤氮、磷、钾预测模型的建立
      8.4.5  模型预测效果评价
      8.4.6  土壤全量氮、磷、钾含量预测与实测填图效果比较
    本章小结
  第九章  土壤水分光谱定量分析
    9.1  土壤水分光谱特征
    9.2  土壤含水量光谱预测模型建立及验证
      9.2.1  包含不同粒级混合样本土壤含水量光谱预测模型建立与验证
      9.2.2  分级样本土壤含水量光谱预测模型建立与验证（无数据预处理）
      9.2.3  分级样本土壤含水量光谱预测模型建立与验证（有数据预处理）
    本章小结
  第十章  光谱库与光谱信息系统
    10.1  光谱数据库概况
      10.1.1  国外光谱数据库
      10.1.2  国内光谱数据库
    10.2  土壤主要养分及光谱信息系统介绍
      10.2.1  土壤主要养分及光谱信息系统及其主要界面
      10.2.2  界面说明
    10.3  文件与数据管理
      10.3.1  工程新建与管理
      10.3.2  加载数据
      10.3.3  GPS数据导入
    10.4  预测模型
    10.5  测量与查询
      10.5.1  地图测量
      10.5.2  信息查询
    10.6  统计图表
    10.7  制图与出图
    本章小结
参考文献