8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 21.13 руб.

QGIS Сельскохозяйственное и лесное хозяйство (французский) Nicholas & Middot;

Цена: 2 804руб.    (¥132.7)
Артикул: 631709765845

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:千寻图书专营店
Адрес:Сычуань
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥32.8694руб.
¥45.24956руб.
¥54.51 152руб.
¥24.6520руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

QGIS сельскохозяйственное применение лесного хозяйства

делать  К:(Франция) Николас·Baghdadi et al
Конечно  цена:158
из Версия общество:Science Press
Дата публикации:01 октября 2020 г.
Страница  число:300
Пакет  рамка:Оплата в мягкой обложке
ISBN:9787030662248
Оглавление
●Переводчик
Предисловие
1 Применение радиолокационных и оптических связей данных при влажности почвы в сельскохозяйственных областях
1.1 Обзор
1.2 Область исследований и спутниковые данные
1.2.1 Радар изображение
1.2.2 Оптическое изображение
1.2.3 Карта земного покрова
1.3 Метод
1.3.1 Метод инверсии радиолокационного сигнала для оценки влажности почвы
1.3.2 Разделение сельскохозяйственных культур и пастбищных мест
1.3.3 Создание карты влажности почвы
1.4 Внедрение производства карт влажности почвы в QGIS
1.4.1
1.4.2 Радар изображение
1.4.3 Оптическая визуализация
1.4.4 Карта земного покровного покрова
1.4.5 Разделение площадей и пастбищ
1.4.6 Устранение небольших космических единиц
1.4.7 Нарисование карты влажности почвы
1.4.8 Карта влажности почвы
1.5 Ссылки
2 разложения теплопроводности
2.1 Определение и фон
2.2 Метод разложения
2.2.1 Предварительная обработка изображения
2.2.2 Разложение
2.3 Практическое применение метода разложения
2.3.1 Импорт данных
2.3.2 Предварительная обработка
2.3.3 разложение
2.4 Анализ результатов
2.5 Ссылки
3 автоматически извлекать сельскохозяйственные земли из изображений дистанционного зондирования и баз данных RPG с использованием QGIS/OTB
3.1 Обзор
3.2 Метод экстракции AP
3.2.1 Формат данных RPG
3.2.2 Spot Satellite Classification Image
3.2.3 перекрестный перерыв между AP и FB, извлеченным в соответствии с инспекцией урожая
3.3 Практическое применение экстракции AP
3.3.1 Программное обеспечение и данные
3.3.2 Настройка сценариев Python
3.3.3 Формат данных RPG
3.3.4 Spot Satellite Classification Image
3.3.5 Проверка перекрестного перерыва и урожая между извлеченными AP и FB
3.4 Благодарности
3.5 Ссылки
4. Отображение наземного покрова с использованием изображений S2 и полуавтоматической классификационной плагины: тематическое исследование на северной буркина
4.1 Обзор
4.2 Рабочий процесс для рисования карты земного покрова
4.2.1 Введение в изображения SCP и S2
4.2.2 Предварительная обработка
4.2.3 Классификация наземного покрова
4.2.4 Оценка точности классификации и постобработка
4.3 Реализация с использованием плагинов QGIS и SCP
4.3.1 Программное обеспечение и данные
4.3.2 Предварительная обработка данных
4.3.3 Классификация наземного покрова
4.3.4 Оценка точности классификации и постобработка
4.4 Ссылки
5. Используйте оптические спутниковые изображения для очистки и картирования.
5.1 Обзор
5.2 Методы обнаружения клиренса
5.2.1 Обнаружение изменения - геометрическая и излучение предварительной обработки
5.2.2 Лесная демаркация
5.2.3 Категория
5.2.4 Выход в векторной форме
5.2.5 Статистическая оценка
5.2.6 Ограничения метода
5.3 Практическое применение
5.3.1 Программное обеспечение и данные
5.3.2 Создайте изменяющееся изображение
5.3.3 Создание, объединение и интеграция масок
5.3.4 Беспрецедентный тест
5.3.5 Векторное преобразование
5.4 Ссылки
6 Sentinel-1 Радарное изображение картирование растительности растительности
6.1 Обзор
6.2 Классификация изображений дистанционного зондирования
6.3 S1 обработка данных
6.3.1 Радиационная коррекция
6.3.2 Ортологическая коррекция данных калибровки
6.3.3
6.3.4 Фильтрация, чтобы уменьшить эффект спекал
6.3.5 Синтез цвета на основе различных методов поляризации
6.4 Реализация обработки в QGIS
6.4.1 Данные
6.4.2 Коррекция, ортологическая коррекция и суперпозиция данных Sentinel-1 в общественных областях
6.4.3 Точечная фильтрация
6.4.4 Другие инструменты
6.5 Классификация данных
6.6 Ссылки
7 Анализ дистанционного зондирования эндемической растительности в Amazon Park, Гайана
7.1 Фон и определение
7.1.1 Глобальный фон
7.1.2 виды
7.1.3 Доступные изображения дистанционного зондирования
7.1.4 Программное обеспечение
7.1.5 Метод реализации
7.2 Установка программного обеспечения
7.2.1 Установить доступные зависимости с использованием osgeo
7.2.2 Установка библиотеки алгоритма машинного обучения
7.2.3 Установка Dzetsaka
7.3 Метод
7.3.1 Обработка изображений
7.3.2 Создание облачной маски
7.4 Обработка
7.4.1 Создание учебного набора
7.4.2 Классификация с использованием плагина dzetsaka
7.4.3 Классификация пост-обработки
7.5 Последний процесс
7.5.1 Синтез изображения после категориза
7.5.2 Глобальный синтез и избыточное удаление площади
7.5.3 Статистическая проверка и ограничения
7.6 Резюме
7.7 Ссылки
8 Натуральная карта рельефа растительности
8.1 Обзор
8.2 Метод
8.2.1 Сегментация изображений с одной датой VHSR
8.2.2 Расчет индекса изменения времени
8.2.3 Извлечение натуральной растительности с использованием временных рядов
8.2.4 Плотность растительности
8.2.5 Предпочтительный индекс производства растительных районов растительных растений
8.3 Реализация приложения
8.3.1 Область исследований
8.3.2 Программное обеспечение и данные
8.3.3 Обработка изображений VHSR
8.3.4 Рассчитайте индекс вариации временного ряда
8.3.5 Извлечение натуральной растительности из временных рядов изображения Sentinel-2 с использованием порогового метода
8.3.6 Классификация плотности растительности с использованием метода опорной векторной машины в классификации надзора
8.3.7 Уровень продуктивности добычи пастбищ
8.3.8 Финальная карта
8.4 Ссылки
9 Применение объектно-ориентированной классификации в картировании рельефной формы горной растительности
9.1 Определение и фон
9.2 Метод обнаружения рельефа горной растительности
9.2.1 Предварительная обработка изображения
9.2.2 Сегментация изображения
9.2.3 Сегментация изображений, выборки, обучение и классификация
9.2.4 Статистическая проверка классификации
9.2.5 Ограничения метода
9.3 Приложения в QGIS
9.3.1 Предварительная обработка
9.3.2 Сплит
9.3.3 Категория
9.4 Ссылки
Пунктирное содержание

краткое введение

Сельское хозяйство и лесное хозяйство являются важными областями для приложений дистанционного зондирования и пространственных данных.В этой книге показаны случаи применения дистанционного зондирования и QGIS в сельскохозяйственных и лесных площадках, включая инверсию влажности почвы в сельскохозяйственных районах, автоматическое извлечение сельскохозяйственных земель, классификацию и картирование земельного покрова, очистка и картирование, уникальный анализ растительности, природная местность растительности картирование и т. Д.Эти случаи применения иллюстрируют значение применения данных дистанционного зондирования с различным пространственным разрешением, временным разрешением, спектральным разрешением в понимании и имитации различных процессов растительности и эволюции почвы и управления сельскохозяйственными и лесными ресурсами.В этой книге подробно представлены источники данных, методы и операцию QGIS в каждом случае приложения, предоставляя читателям идеи и методы для использования QGI для решения практических задач применения.Читатели также могут получить соответствующие данные и информацию на веб -сайте, предоставленной этой книгой.Эта книга может использоваться в качестве учебного материала для специалиста по географической информации, а также подходит для читателей, которым необходимо использовать программное обеспечение QGIS для разработки космических и не пространственно-приложений.