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上篇 统计遥感测量技术方法 3

第1章 总论 3

1.1 国家农作物面积和产量抽样调查的发展历程 4

1.1.1 历史沿革 4

1.1.2 存在问题 6

1.1.3 发展需求 7

1.2 农作物种植面积遥感测量与估产研究进展 7

1.2.1 农作物种植面积遥感测量 7

1.2.2 农作物长势监测与估产 11

1.2.3 国内外重大研究计划的建设进展 14

1.3 国家统计遥感粮食作物测量体系基本设想 18

1.3.1 技术构想 18

1.3.2 建设目标 18

主要参考文献 20

第2章 国家统计遥感主要粮食作物调查框架体系设计 23

2.1 国家主要粮食作物统计调查需求分析 23

2.2 统计调查制度设计 24

2.2.1 统计指标与统计区域 24

2.2.2 统计指标上报时间制度设计 27

2.2.3 业务工作流程时间制度设计 28

2.3 NSRCP系统框架设计 29

2.3.1 设计原则 29

2.3.2 NSRCP系统构成与业务流程设计 30

2.4 NSRCP系统关键技术体系 33

2.5 业务运行机制与制度保障 34

主要参考文献 35

第3章 统计遥感数据保障体系与标准化处理 36

3.1 国家统计遥感粮食作物调查对多源遥感数据的需求分析 36

3.2 国内外遥感卫星数据资源概况 37

3.2.1 光学遥感数据 38

3.2.2 微波遥感数据 41

3.2.3 激光雷达（LiDAR）数据资源 43

3.2.4 常用遥感数据资源介绍 44

3.3 统计遥感数据保障体系 51

3.3.1 统计遥感数据保障概念模型 51

3.3.2 统计遥感数据保障机制 52

3.4 遥感数据标准化处理 53

3.4.1 遥感数据标准化处理流程 53

3.4.2 MODIS数据标准化处理流程 53

3.4.3 中分辨率多光谱数据标准化流程及关键技术 63

3.4.4 高分辨率数据标准化流程及关键技术 71

3.4.5 星载SAR数据标准化流程及关键技术 73

主要参考文献 77

第4章 统计遥感空间基础框架设计与构建 79

4.1 空间基础框架的基本概念 79

4.1.1 空间基础框架的概念 79

4.1.2 空间基础框架研究与建设现状 80

4.1.3 空间基础框架面临的问题 82

4.1.4 今后发展的方向 86

4.2 统计遥感空间基础框架建设的理论框架 87

4.2.1 统计遥感空间基础框架建设的需求分析 87

4.2.2 统计遥感空间基础框架建设的目标和任务 88

4.2.3 统计遥感空间基础框架建设的总体框架 89

4.2.4 统计遥感空间基础框架建设的数据体系 89

4.2.5 统计遥感空间基础框架建设的标准体系 90

4.3 统计遥感空间基础框架数据库系统设计 95

4.3.1 数据库组织结构设计 95

4.3.2 数据库建设主要步骤 96

4.3.3 数据库系统管理平台设计 97

4.4 统计遥感空间基础框架构建与示范 100

4.4.1 准备工作 100

4.4.2 框架构建 101

4.4.3 框架成果示例 106

主要参考文献 115

第5章 种植面积测量技术体系与方法 116

5.1 调查制度 117

5.1.1 国家统计局现行粮食作物种植面积调查制度 117

5.1.2 统计遥感粮食作物种植面积调查制度 118

5.1.3 统计遥感调查的优势 119

5.2 技术体系 120

5.2.1 粮食作物种植面积测量数据获取与保障技术 121

5.2.2 地面调查支撑网络 121

5.2.3 粮食作物种植面积测量分区技术与方法 122

5.2.4 区域／乡镇级遥感测量技术与方法 124

5.2.5 县级测量技术与方法 129

5.2.6 省级测量技术与方法 131

5.2.7 分析评价技术与方法 136

第6章 长势监测与估产技术方法与体系 138

6.1 调查制度 139

6.1.1 国家统计局现行粮食作物产量调查制度 139

6.1.2 国家统计遥感粮食作物长势监测与估产调查制度 139

6.1.3 统计遥感调查的优势 140

6.2 技术体系 141

6.2.1 长势监测与估产数据保障 142

6.2.2 估产分区 142

6.2.3 长势监测 145

6.2.4 粮食作物估产 148

6.2.5 结果分析及上报 157

主要参考文献 160

第7章 地面调查支撑网络技术体系 163

7.1 国家农业统计现行地面调查支撑网络体系 163

7.1.1 组织结构 163

7.1.2 农业统计的主要调查手段和方法 164

7.1.3 应用现状与存在问题 165

7.2 国家统计遥感粮食作物地面调查技术体系 165

7.2.1 地面调查组织体系 165

7.2.2 调查对象、调查内容与调查目的 168

7.2.3 地面调查技术方法 172

7.3 地面调查组织实施 186

7.3.1 调查时间制度 186

7.3.2 调查方案设计 187

7.3.3 调查数据准备 188

7.3.4 调查任务分配 195

7.3.5 结果汇总与审核 195

7.3.6 结果上报 196

7.3.7 地面调查数据的应用 196

主要参考文献 198

下篇 研究及应用案例 201

第8章 种植面积测量研究实例 201

8.1 分区方法 201

8.2 遥感测量方法 209

8.2.1 高分辨率遥感测量方法 209

8.2.2 中高分辨率遥感测量方法 220

8.2.3 中低分辨率遥感测量方法 285

8.2.4 雷达影像测量方法 321

8.2.5 分析评价方法 335

8.3 抽样测量方法 373

8.3.1 抽样方法设计 373

8.3.2 抽样影响因子分析 399

主要参考文献 429

第9章 长势监测与估产研究实例 435

9.1 粮食作物参数反演 435

9.1.1 中国陆地植被净初级生产力遥感估算 435

9.1.2 中国典型植被最大光利用率模拟 448

9.1.3 不同传感器的模拟植被指数对水稻叶面积指数的估测精度和敏感性分析 456

9.2 粮食作物遥感长势监测与估产分区 465

9.3 粮食作物遥感长势监测 472

9.4 粮食作物估产 492

9.4.1 基于GIS的水稻遥感估产模型研究 492

9.4.2 基于MODIS数据的水稻遥感估产研究——以江苏省为例 497

9.4.3 基于作物生物量估计的区域冬小麦单产预测 504

9.4.4 长时间序列NOAA-NDVI数据在冬小麦区域估产中的应用 511

9.4.5 基于定量遥感反演与生长模型耦合的水稻产量估测研究 517

9.4.6 基于作物模型与叶面积指数遥感影像同化的区域单产估测研究 523

第10章 统计遥感应用示例 530

10.1 应用概况 530

10.2 2009年北京市冬小麦种植面积遥感测量 530

10.3 2009年北京市冬小麦遥感估产 533

10.4 2009年江苏省冬小麦种植面积测量 534

10.5 2009年江苏省冬小麦单产预测 538