定量遥感 理念与算法(第2版) 9787030639776 梁顺林 等 科学出版社
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作者梁顺林 等
出版社科学出版社
ISBN9787030639776
出版时间2019-12
装帧平装
开本16开
定价298元
货号1202076995
上书时间2024-05-13
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目录
前言
版序
版前言
章 遥感系统综述 1
1.1 引言 1
1.2 遥感平台与传感器系统 1
1.2.1 地球静止卫星 2
1.2.2 极地轨道卫星 4
1.2.3 主要的卫星计划与项目概述 7
1.2.4 小卫星与卫星星座 11
1.2.5 传感器类型 13
1.2.6 遥感数据特征 14
1.3 数据传输与地面接收系统 17
1.4 数据处理系统 18
1.4.1 辐射标定 18
1.4.2 几何处理 19
1.4.3 图像质量增强 21
1.4.4 大气校正 22
1.4.5 影像融合与产品集成 24
1.5 地表参量制图 24
1.6 地表参量的定量估算 25
1.6.1 前向辐射模型 26
1.6.2 反演方法 29
1.7 不错数据产品的生产、归档和分发 39
1.8 产品验证 42
1.9 遥感应用 42
1.10小结 44
参考文献 45
编 数据处理方法和技术
第2章 几何处理与定位技术 61
2.1 概述 61
2.2 卫星遥感影像在轨几何标定 63
2.2.1 卫星遥感成像的系统误差源 63
2.2.2 在轨几何标定模型 69
2.2.3 资源三号卫星在轨几何标定 71
2.3 单景遥感影像几何纠正 75
2.3.1 影像几何纠正模型 75
2.3.2 控制点布设 81
2.3.3 影像重采样 82
2.3.4 精度评定 84
2.4 遥感影像的几何配准 85
2.4.1 影像配准点的自动提取 85
2.4.2 影像配准的数学模型 90
2.5 数字地面模型的建立 91
2.5.1 DEM概念和结构模型 91
2.5.2 DEM数据预处理 92
2.5.3 DEM数据内插 94
2.6 正射影像的制作 95
2.6.1 框幅式中心投影影像的数字微分纠正 95
2.6.2 线阵列推扫遥感影像的数字微分纠正 97
2.6.3 正射影像镶嵌 98
2.7 小结 102
参考文献 103
第3章 数据合成、平滑和填补 106
3.1 多时相数据合成 106
3.1.1 植被指数的昀大值合成法 106
3.1.2 波段反射率的昀小值合成方法 107
3.1.3 地表温度昀大值合成法 107
3.1.4 多种准则组合合成法 108
3.1.5 MODIS植被指数合成法 108
3.2 时间序列数据的平滑与填补 111
3.2.1 曲线拟合方法 111
3.2.2 基于生态分类的时间插值技术 113
3.2.3 时空滤波算法 115
3.2.4 基于小波变换的平滑与填补算法 116
3.2.5 时间序列地表反射率重建方法 118
3.3 小结 124
参考文献 125
第4章 光学影像的大气校正 127
4.1 大气效应概述 127
4.1.1 大气在定量遥感模型中的表征 127
4.1.2 大气的组成 128
4.1.3 电磁波与大气的相互作用 128
4.1.4 大气校正的主要内容及难点 130
4.2 气溶胶影响的去除方法 132
4.2.1 基于光谱特征 132
4.2.2 基于时间序列影像 136
4.2.3 基于角度信息 138
4.2.4 基于空间特征匹配 138
4.2.5 基于偏振信息 138
4.2.6 多传感器协同算法 139
4.2.7 地表-大气参数联合反演 139
4.3 水汽及其他气体影响的去除方法 140
4.3.1 水汽影响的去除 140
4.3.2 其他大气成分影响的去除 141
4.4 常用的大气传输模型和大气校正软件 142
4.4.1 MODTRAN模型 142
4.4.2 6S模型 143
4.4.3 FLAASH 144
4.4.4 ACTOR 144
4.4.5 ACORN 144
4.4.6 ATREM 145
4.5 GF-1WFV大气校正应用 145
4.6 小结 149
参考文献 149
第二编 地表辐射收支参量估算
第5章 太阳辐射 155
5.1 基本概念 155
5.1.1 太阳辐射光谱 155
5.1.2 太阳常数 155
5.1.3 短波辐射和光合有效辐射 156
5.1.4 太阳辐射的削弱 157
5.1.5 地表辐射收支平衡 157
5.2 地表辐射观测网 158
5.2.1 辐射观测仪器 158
5.2.2 全球能量平衡数据库(GEBA) 159
5.2.3 基准地表辐射网(BSRN) 159
5.2.4 地表辐射能量收支观测网(SURFRAD) 160
5.2.5 陆地生态系统通量观测网(FLUXNET) 161
5.3 地表太阳辐射遥感估算方法 163
5.3.1 统计方法 164
5.3.2 物理模型参数化方法 166
5.3.3 查找表方法 177
5.3.4 混合算法 186
5.4 当前全球地表短波辐射数据产品与时空变化分析 188
5.4.1 遥感地表短波辐射数据产品 189
5.4.2 再分析地表短波辐射数据产品 189
5.4.3 GCM地表短波辐射数据产品 190
5.4.4 地表短波辐射时空变化 192
5.5 小结 196
附录术语 196
参考文献 198
第6章 宽波段反照率 204
6.1 地表二向反射模型 204
6.1.1 地表二向反射与宽波段反照率的定义和关系 204
6.1.2 地表二向反射观测数据 210
6.1.3 地表二向反射模型 215
6.2 基于二向反射模型反演的反照率估算方法 221
6.2.1 二向反射模型反演及窄波段反照率计算 221
6.2.2 窄波段反照率向宽波段反照率转换 223
6.3 地表反照率直接估算方法 224
6.3.1 直接估算法概述 224
6.3.2 基于地表二向反射率数据的反照率估算方法 226
6.3.3 基于大气层顶反射率的方法 231
6.4 全球地表反照率产品和验证 234
6.4.1 全球地表反照率卫星遥感产品 234
6.4.2 反照率遥感产品验证方法 237
6.5 全球地表反照率的时空分析 241
6.5.1 时间平均和区域平均反照率的计算方法 241
6.5.2 全球反照率的季节变化 242
6.5.3 不同纬度带的反照率 244
6.5.4 反照率产品之间的比较 244
6.5.5 不同地表类型的地表反照率 248
6.5.6 反照率的多年变化趋势 249
6.6 宽波段反照率研究中的问题和展望 252
参考文献 254
第7章 地表温度和发射率 260
7.1 地表温度和发射率的定义 260
7.1.1 地表温度的定义 260
7.1.2 地表发射率的定义 262
7.2 地表平均温度估计方法 264
7.2.1 单波段热红外算法 265
7.2.2 分裂窗热红外算法 267
7.2.3 多波段热红外方法 269
7.2.4 微波方法 271
7.3 地表发射率估计方法 273
7.3.1 发射率测量方法 273
7.3.2 基于分类的方法 274
7.3.3 基于NDVI的方法 274
7.3.4 多波段方法 275
7.3.5 高光谱数据反演算法 278
7.3.6 地面长波宽波段发射率计算 287
7.3.7 地面长波宽波段发射率反演 291
7.4 温度与发射率产品 295
7.5 地表温度产品的融合 296
7.6 小结 297
缩略词 297
关键词 298
参考文献 299
第8章 地表长波辐射收支 305
8.1 地表下行长波辐射 305
8.1.1 背景 305
8.1.2 基于大气廓线的方法 306
8.1.3 混合模型方法 307
8.1.4 基于气象数据的方法 316
8.2 地表上行长波辐射 326
8.2.1 温度-发射率方法 326
8.2.2 混合模型 327
8.3 地表长波净辐射 336
8.3.1 晴空下地表长波净辐射估算 336
8.3.2 阴天下长波净辐射估算 336
8.3.3 全球长波辐射产品生成 343
8.4 现有的遥感地表长波辐射产品 343
8.4.1 现有地表长波辐射收支产品 344
8.4.2 地面下行长波辐射时空变化分析 345
8.5 小结 348
参考文献 349
第三编 生物物理和生物化学参量估算
第9章 冠层生化特性 355
9.1 遥感提取植被生化组分的原理与方法 355
9.1.1 植被生化组分遥感 355
9.1.2 遥感提取理论与方法简介 361
9.2 经验和半经验方法提取 366
9.2.1 叶片水平生化组分含量提取 366
9.2.2 叶绿素含量的半经验提取方法 374
9.3 理论模型反演 379
9.3.1 反演方法 379
9.3.2 叶片水平生化组分反演 382
9.3.3 冠层水平生化组分反演 387
9.3.4 光谱分辨率对反演生化组分含量的影响及波段选择 389
9.4 高光谱激光雷达提取植被生化组分垂直分布 392
9.4.1 高光谱激光雷达植被特征垂直提取研究 392
9.4.2 高光谱激光雷达仪器试验与数据处理 394
9.4.3 植被生化组分垂直分布反演方法与结果 397
9.5 结论与讨论 400
参考文献 402
0章 叶面积指数 407
10.1 LAI的定义与实测方法 407
10.1.1 LAI的直接测量法 408
10.1.2 LAI的间接估算法 409
10.2 统计方法 411
10.2.1 植被指数 411
10.2.2 基于植被指数的经验方法 412
10.3 冠层模型反演方法 412
10.3.1 辐射传输模型 412
10.3.2 优化技术 416
10.3.3 神经网络 418
10.3.4 遗传算法 422
10.3.5 贝叶斯网络 424
10.3.6 查找表方法 427
10.4 数据同化方法 429
10.4.1 四维变分数据同化方法 430
10.4.2 顺序同化算法方法 431
10.5 激光雷达森林回波模型反演方法 434
10.5.1 Sun的激光雷达森林回波模型 434
10.5.2 Ni-Meister的激光雷达森林回波模型 435
10.6 全球与区域LAI产品 437
10.6.1 全球主要中分辨率LAI产品 437
10.6.2 LAI的时空变化 439
10.7 小结 441
参考文献 441
1章 吸收光合有效辐射比例 444
11.1 引言 444
11.2 FAPAR估算方法 446
11.2.1 经验关系 446
11.2.2 MODIS FAPAR产品算法 448
11.2.3 JRC_FAPAR产品算法 449
11.2.4 四流辐射传输模型 450
11.2.5 GLASS FAPAR算法 451
11.3 FAPAR产品比较与验证 452
11.3.1 全球FAPAR产品的比对 453
11.3.2 针对土地覆盖类型的产品比较 457
11.3.3 直接验证结果 461
11.4 时空分析与应用 463
11.5 小结 468
参考文献 468
2章 植被覆盖度 473
12.1 简介 473
12.2 植被覆盖度地面测量 474
12.2.1 目估法 474
12.2.2 采样法 475
12.2.3 仪器测量法 476
12.2.4 地面实测样例和讨论 478
12.3 植被覆盖度的遥感估算 481
12.3.1 回归模型法 482
12.3.2 线性混合像元分解模型法 484
12.3.3 机器学习法 488
12.4 现有植被覆盖度遥感产品 491
12.5 植被覆盖度时空变化分析研究样例 494
12.6 植被覆盖度估算面临的挑战和未来发展前景 496
参考文献 497
3章 植被高度与垂直结构 502
13.1 植被高度与垂直结构的地面测量 502
13.1.1 单木高度的测量 502
13.1.2 林木高与胸径的关系 504
13.1.3 样地尺度平均树高的计算 505
13.2 小光斑Lidar植被高度与垂直结构反演 506
13.2.1 小光斑Lidar基本原理及森林参数反演 506
13.2.2 基于单木分割及参数估计 508
13.2.3 样地尺度参数估计 511
13.3 大光斑Lidar植被高度与垂直结构反演 514
13.3.1 大光斑Lidar基本原理及林业应用 514
13.3.2 大光斑Lidar森林参数反演方法 515
13.4 SAR数据的植被高度与垂直结构反演 516
13.4.1 雷达立体测量的植被高度提取 516
13.4.2 雷达干涉测量原理 517
13.4.3 多频率干涉数据的植被高度提取 519
13.4.4 极化干涉技术的植被垂直结构提取 519
13.5 摄影测量树高反演 530
13.5.1 摄影测量点云与 ALS点云的比较 530
13.5.2 摄影测量点云的植被高度反演 531
13.6 展望 535
参考文献 535
4章 地上生物量 541
14.1 生物量 541
14.2 异速生长方法 542
14.3 光学遥感方法 545
14.3.1 植被指数方法 546
14.3.2 多元回归分析方法 547
14.3.3 最邻近方法 549
14.3.4 人工神经网络 552
14.4 激光雷达、雷达数据和星载摄影测量数据 554
14.4.1 激光雷达数据 554
14.4.2 雷达数据 557
14.4.3 星载摄影测量数据 566
14.5 基于多源数据的生物量反演 567
14.5.1 回归模型 568
14.5.2 非参数化算法 570
14.5.3 多源遥感数据 575
14.6 未来发展方向 576
参考文献 577
5章 陆地生态系统植被生产力的估算 587
15.1 植被生产力的概念 587
15.2 植被生产力的地面观测 588
15.2.1 生物学法 588
15.2.2 涡度相关通量方法 590
15.3 基于植被指数的统计模型 591
15.4 基于遥感资料的光能利用率模型 593
15.4.1 光能利用率模型原理 593
15.4.2 主要的光能利用率模型 593
15.4.3 不同光能利用率模型的差异 602
15.4.4 光能利用率模型的挑战和研究展望 604
15.5 叶绿素荧光估算植被生产力 608
15.6 动态全球植被模型 609
15.6.1 动态全球植被模型简介 610
15.6.2 遥感数据在动态全球植被模型中的作用 612
15.7 全球植被生产力的时空分布格局 613
15.8 全球植被生产力产品(GLASS-GPP) 615
15.8.1 输入数据 615
15.8.2 产品描述 615
15.9 小结 618
参考文献 618
第四编 水循环参量估算
6章 降水 627
16.1 地表降雨测量技术 627
16.1.1 雨量计和测量网络 627
16.1.2 地基雷达 628
16.2 星载传感器降水反演算法 630
16.2.1 VIS/IR降水反演算法 631
16.2.2 PMW降水反演算法 632
16.2.3 雷达降水反演算法 634
16.2.4 多传感器联合反演降水算法 635
16.3 全球和区域数据集 636
16.3.1 TRMM 637
16.3.2 GSMaP 641
16.3.3 GPCP 644
16.3.4 GPM 645
16.3.5 COMRPH 646
16.4 全球降水的时空变化 647
16.5 小结 650
参考文献 651
7章 遥感估算陆面蒸散 654
17.1 引言 654
17.2 λE基础理论 657
17.2.1 莫宁－奥布霍夫相似理论(Monin-Obukhov Similarity Theory，MOST) 657
17.2.2 Penman-Monteith公式 659
17.3 λE的遥感反演 660
17.3.1 单源模型 661
17.3.2 双源模型 662
17.3.3 Ts-VI特征空间方法 664
17.3.4 经验模型 666
17.3.5 经验 Penman-Monteith(P-M)公式 668
17.3.6 数据同化方法 669
17.4 遥感模型的标定和检验 670
17.4.1 涡度相关技术(EC) 670
17.4.2 波文比能量平衡方法(BR) 671
17.4.3 闪烁仪方法 672
17.4.4 地表水量平衡方法 673
17.5 全球和区域遥感λE产品及其时空特征 674
17.6 小结 676
参考文献 677
8章 土壤水分 685
18.1 简介 685
18.2 传统的SMC测量技术 686
18.3 微波遥感方法 688
18.3.1 被动微波遥感 688
18.3.2 主动微波遥感 694
18.4 光学和热红外遥感方法 696
18.4.1 三角法 697
18.4.2 梯形法 699
18.4.3 温度-植被干旱指数法 699
18.4.4 热惯量(TI)法 700
18.5 土壤水分剖面估计 703
18.6 不同遥感技术的比较 703
18.7 可用的数据集及其时空变化 704
18.7.1 地表站点观测数据 704
18.7.2 微波遥感数据 705
18.7.3 基于观测数据驱动的陆表模型估计数据 707
18.8 小结 708
参考文献 708
9章 雪水当量 711
19.1 雪水当量地面测量方法 712
19.2 积雪微波辐散射模型 713
19.2.1 半经验模型 714
19.2.2 理论解析模型 716
19.2.3 数值计算模型 717
19.3 微波遥感雪水当量反演方法 718
19.3.1 被动微波遥感雪水当量反演算法 718
19.3.2 主动微波遥感积雪水当量反演算法 734
19.4 光学遥感积雪反演算法 742
19.4.1 亚像元分解方法计算积雪覆盖度 743
19.4.2 雪深经验算法 743
19.4.3 与融雪模型结合的雪水当量重建算法 745
19.5 雪水当量产品及应用 745
19.5.1 雪水当量产品 745
19.5.2 积雪时空分布特征 746
19.5.3 雪水当量产品的应用 750
19.6小结 753
参考文献 754
第20章 蓄水量 762
20.1 水量平衡法 762
20.2 水域面积-水位法 763
20.2.1 基于水域面积和
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