本書系由作者承擔的國家自然科學基金項目“顧及物候的玉米作物干旱遙感監(jiān)測模型研究”（41501459）和國家博士后基金項目“基于分形的玉米作物物候動態(tài)檢測算法研究”（2013M542086）的研究成果編著而成。隨著全球氣候顯著變暖，干旱發(fā)生的頻率和強度不斷增強，干旱地區(qū)的擴大與干旱化程度日趨嚴重，干旱化趨勢已成為全球關注的問題。干旱、缺水已嚴重妨礙了國家經濟、社會發(fā)展以及人民生產生活。傳統旱情監(jiān)測方法是對氣象站點觀測資料統計分析，獲得用于評估旱情的干旱指標。但氣象站點分布離散，其在空間上的監(jiān)測精度受制于氣象站點的分布密度。遙感作為一種新型的對地觀測綜合性技術，具有時效性強、覆蓋范圍廣、客觀準確及成本低等特點。在干旱監(jiān)測中引入遙感技術，可使得旱情監(jiān)測結果更為精細和準確。然而，大多遙感干旱指數被設計用于反映地表綜合的干旱程度，很少有針對特定作物類型，比如：玉米作物。另外，由于干旱指標大都建立在特定的地域和時間范圍內，有其相應的時空尺度，單個干旱指標很難達到時空上普遍適用的條件。
第一章緒論
第一節(jié)研究背景及意義
第二節(jié)研究目的、內容及解決的關鍵問題
一、研究目的
二、研究內容
三、 解決的關鍵問題
第三節(jié)研究方法與技術路線
一、研究方法
二、技術路線
第四節(jié)本書的組織結構
本章小結
第二章農業(yè)干旱監(jiān)測及作物物候檢測方法研究進展
第一節(jié)遙感植被觀測技術研究現狀
第二節(jié)農業(yè)干旱監(jiān)測方法研究現狀
一、基于地面單點觀測的干旱指數
二、基于遙感面狀觀測的干旱指數
三、多干旱指數組合
第三節(jié)作物物候檢測方法研究現狀
一、基于有效積溫的方法
二、基于遙感植被指數的方法
本章小結
第三章基于分形的玉米作物物候遙感特征提取方法
第一節(jié)分形與分維
一、分形及分維估計
二、降維-差分計盒維數法
第二節(jié)分維與玉米作物物候
一、分維變化原理
二、NDVI影像預處理
三、分形無標度區(qū)間
四、分維變化峰值檢測
五、實驗分析
第三節(jié)分維魯棒性檢驗
一、對比因子
二、對比指標
三、實驗結果
第四節(jié)縣級單元玉米發(fā)育期制圖
本章小結
第四章基于HMM的玉米作物物候動態(tài)估計方法
第一節(jié)HMM模型
一、HMM模型設定
二、混合模型設定
第二節(jié)玉米作物生育期的HMM估計
一、多源特征提取
二、CPRs數據規(guī)則化
三、HMM參數估計
四、發(fā)育階段百分比估計
第三節(jié)實驗及結果
本章小結
第五章VCI指數的物候調節(jié)及其與SPI指數的關系
第一節(jié)物候調節(jié)植被狀態(tài)指數
一、植被狀態(tài)指數
二、物候調節(jié)植被狀態(tài)指數
第二節(jié)標準化降水指數
一、SPI定義及計算方法
二、點面數據轉換
三、SPI時間序列插值
第三節(jié)兩指數間的關系
一、遙感與氣象干旱指數的關系
二、等級劃分
三、時間滯后及互相關性分析
第四節(jié)實驗與結果分析
一、研究區(qū)及數據
二、時間滯后及互相關性探討
三、干旱監(jiān)測分析
本章小結
第六章基于結構推理的多干旱指數融合方法
第一節(jié)符號
第二節(jié)結構推理原理
第三節(jié)時間維度上的擴展
第四節(jié)模型參數估計
一、模型參數初始估計
二、模型參數優(yōu)化估計
第五節(jié)實驗及結果
一、樣區(qū)選取與干旱樣本統計
二、實驗結果與分析
本章小結
第七章結論與展望
第一節(jié)結論
第二節(jié)展望
參考文獻
附錄I表格
附錄 II公式
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