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目录
第一章、认识主被动无人机遥感数据
第二章、预处理无人机遥感数据
第三章、定量估算农林植被关键性状
第四章、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发
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遥感技术作为一种空间大数据手段，能够从多时、多维、多地等角度，获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。本教程主要针对农业、林业、生态、遥感背景的对无人机遥感有兴趣的初学者（本科生、低年级研究生），MATLAB编程初学者小白。通过学习，将掌握无人机遥感数据预处理的全链条理论与实践流程、典型农林植被性状的估算理论与实践方法、利用MATLAB进行编程实践（脚本与GUI开发）以及期刊论文插图制作等。可用于支持科研或应用项目开展、研究技术方案推进、期刊论文写作等。
第一章、认识主被动无人机遥感数据
1. 初识主被动无人机遥感数据
①无人机平台与坐标系
②遥感载荷类型与数据
③飞行参数设置与计算
④无人机VS卫星主被动遥感数据特点
2. 读写无人机遥感数据
①读写带有/不带地理坐标的无人机影像
②读写超大尺寸无人机影像
③读写影像元数据信息
④读写激光雷达/摄影测量点云
第二章、预处理无人机遥感数据
1. 概述遥感数据预处理
①地物反射辐射信号
②地物二向反射特性表征
③无人机影像的几何问题
2.辐射校正无人机影像
①光学测量系统辐射校正
②反射率校正
③BRDF与阴影校正
3.几何校正无人机影像
①原始影像的几何畸变校正
②多光谱影像的几何配准
③正射影像地理几何校正
第三章、定量估算农林植被关键性状
1. 估算植被覆盖度fCover与光合有效辐射吸收比fPAR
①基于RGB图像分割的估算
②基于像元分解的估算
③基于点云的估算
④基于激光雷达回波的估算
2. 估算叶面积指数LAI
①基于间隙率模型的估算
②基于辐射传输模型的估算
③基于机器学习模型的估算
3. 估算叶绿素含量LCC
①了解叶片辐射传输模型
②基于辐射传输模型的估算
③基于植被指数的估算
第四章、期刊论文插图精细制作与Appdesigner应用开发
1.制作精美的期刊论文插图
①论文插图的尺寸、配色、字体要点
②散点图、直方图、折线图、小提琴图、密度图、假彩色图等制作
2.利用Appdesigner进行GUI开发
①认识Appdesigner
②函数调用与更新
③窗口间参数互传
注：请提前自备电脑及安装所需软件
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