面向气候智慧型与可持续农业的地理空间智能与遥感研究

完整中文导读

Pavlo Lykhovyd 的专著总结了五年研究成果，探讨利用地理信息系统、遥感技术和精准农业应对乌克兰草原区气候干旱、水分不足与土壤退化问题。全书依次涵盖文献综述、研究方法、基于遥感数据的农地农业生态分区数学模型、基于植被指数动态特征的作物遥感识别与制图，以及研究衍生的数据库和软件产品。结论与建议基于已在农场和高校测试实施的成果，作者认为可为数字农业系统化实施和适应气候变化提供基础。

论文资料与摘要整理

整理依据：原始摘要与元数据；未据此展示论文全文

Geospatial Intelligence and Remote Sensing for Climate-Smart and Sustainable Agriculture

作者：Pavlo Lykhovyd
刊物：未提供
出版时间：2025-11-04
DOI：10.70593/978-93-7185-854-0

研究方法

基于地理信息系统、遥感技术和精准农业，利用遥感数据建立农业生态分区数学模型，并依据植被指数动态特征进行作物遥感识别与制图

研究对象

乌克兰草原区农业生产的资源管理与气候适应，涉及农地分区与作物识别

主要发现

形成从理论到实践的研究链条，产出数据库与软件产品，结论基于已在农场和高校测试实施的成果

材料局限

材料仅提供摘要与元数据，未提供全文；具体模型精度、验证方式与适用尺度未在摘要中说明

中文整理

作者 / 来源：Pavlo Lykhovyd · 原文时间：2025年11月4日 08:00（北京时间）

原作者信息要点

该材料为一部专著的摘要与元数据，不是全文。原题：Geospatial Intelligence and Remote Sensing for Climate-Smart and Sustainable Agriculture；作者：Pavlo Lykhovyd；DOI：10.70593/978-93-7185-854-0；出版日期：2025-11-04。

作者指出，在全球气候变化、粮食安全威胁以及合理利用土地和水资源以实现环境可持续的背景下，乌克兰农业部门面临严峻挑战，草原带尤为突出：天气不稳定、自然水分供应不足和土壤退化，要求引入新的农业生产方法。

作者认为，地理信息系统、遥感技术和精准农业十分必要，可用于动态快速监测农业植物群落状态，并制定有科学依据的农业生产管理策略、优化资源利用和提高可持续产量。

该专著总结了一项为期五年的科研工作，章节依次覆盖从理论基础到实践建议的各研究阶段：第一章为相关科学文献综述与详细分析；第二章为科研方法；第三章介绍基于遥感数据开发的数学模型和农业用地农业生态区划方法；第四章涉及农作物遥感识别以及基于植被指数动态特征的作物制图；第五章介绍基于研究结果开发的主要数据库和软件产品。

作者称，结论与建议仅基于经过农场和高等教育机构测试与实施的科研结果，具有科学与实践价值，可为系统实施数字农业奠定基础，有助于提高农业生产经济效率、优化资源利用和适应气候变化，长期将加强乌克兰粮食安全并保障国家农业部门可持续发展。

本站整理与观察

本站观察：该材料仅提供摘要与元数据，未包含各章节的具体方法、模型参数、实验数据、验证结果或软件产品细节，因此无法核实作者关于模型性能、识别精度、区划效果或实施成效的具体主张。

本站观察：作者将研究定位为五年工作的总结，并声称成果已在农场和高校测试与实施，但材料未给出实施地点、规模、时间跨度或量化指标，相关表述应视为作者声称而非已验证事实。

本站观察：材料提及草原带面临天气不稳定、自然水分不足和土壤退化等挑战，但未提供具体气候数据、土壤退化指标或区域统计，无法据此评估这些问题的严重程度或研究覆盖范围。

本站观察：该专著涉及GIS、遥感、精准农业、农业生态区划和作物制图等主题，若需评估其科学贡献，需查阅全文以确认数据来源、方法可重复性及结论的适用范围。

本整理仅依据所提供论文摘要与元数据，不含全文内容；作者关于研究价值、实施效果和长期影响的表述均为其本人主张，未经独立验证。材料未提供具体数据、图表、实验细节或引用文献，因此无法核实技术性能、区域适用性和政策意义。出版日期为2025-11-04，属未来日期，其出版状态和同行评审情况未知。