Remote sensing of vegetation. Hyperspectral indices and image classifications for agriculture and vegetation pdf

Prasad S. Thenkabail 博士是美国地质调查局 (USGS) 的 15 岁研究地理学家，是世界公认的遥感科学专家，在该领域的多项重大贡献已持续 30 多年。他于 1992 年从俄亥俄州立大学获得博士学位，发表了 140 多篇同行评审的科学出版物，其中大部分发表在主要的国际期刊上。 Thenkabail 博士在植被高光谱遥感领域以及全球农田及其用水保障粮食安全领域开展了开创性研究。 在高光谱遥感方面，他进行了前沿研究，在推动遥感科学应用于农业和植被方面具有广泛意义。这些工作导致了十多篇具有高影响力的同行评审研究出版物。例如，截至撰写本文时（2020 年 11 月 19 日），一篇题为“高光谱植被指数及其与农作物特征的关系”的论文已获得 1250 多次引用。另外两篇题为“用于植被分析应用的高光谱波段性能的准确性评估”和“非洲雨林研究中的 Hyperion、IKONOS、ALI 和 ETM+ 传感器”的论文各有 515+ 和 420+ 次引用（（2020 年 11 月 19 日）。许多其他论文、书籍章节和书籍（一些与这项工作相关，我们将在下面了解到）对农业、植被、水、粮食安全以及全球农田的高光谱遥感领域做出了非常重要的贡献此外，还启动了全球农作物高光谱成像光谱库（GHISA）的新探路工作：

Remote sensing of vegetation. Hyperspectral indices and image classifications for agriculture and vegetation pdf 普拉萨德·滕卡佩尔

Written by leading global experts, including pioneers in the field, the four-volume set on Hyperspectral Remote Sensing of Vegetation, Second Edition, reviews existing state-of- the-art knowledge, highlights advances made in different areas, and provides guidance for the appropriate use of hyperspectral data in the study and management of agricultural crops and natural vegetation. Volume II, Hyperspectral Indices and Image Classifications for Agriculture and Vegetation evaluates the performance of hyperspectral narrowband or imaging spectroscopy data with specific emphasis on the uses and applications of hyperspectral narrowband vegetation indices in characterizing, modeling, mapping, and monitoring agricultural crops and vegetation. This volume presents and discusses topics such as the non-invasive quantification of foliar pigments, leaf nitrogen concentration of cereal crop, the estimation of nitrogen content in crops and pastures, and forest leaf chlorophyll content, among others. The concluding chapter provides readers with useful guidance on the highlights and essence of Volume II through the editors’ perspective.