定量遙感應用係列：草原生態環境要素遙感定量反演及應用係統 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　《定量遙感應用係列：草原生態環境要素遙感定量反演及應用係統》係統地介紹草原生態環境要素的遙感定量反演方法及同化技術、草原生態環境評價和應用係統。其主要內容包括草原葉麵積指數和植被生物量的定量遙感反演及數據同化技術；植被生物量及植被覆蓋下土壤水分的主被動遙感協同反演技術與方法；基於衛星遙感數據的草原乾旱指數産品算法及生産；草原生態環境評價指標體係與評價方法。基於上述草原生態環境要素反演方法及評價體係，最後介紹自主研發的軟件係統“生態環境綜閤評價應用係統”。
　　《定量遙感應用係列：草原生態環境要素遙感定量反演及應用係統》可供從事遙感基礎研究、定量遙感反演及遙感應用係統建設的專業人員參考，也可作為高等院校遙感和地理信息係統等相關專業研究生和高年級本科生的教學參考書。

內頁插圖

目錄

1 緒論
1．1 草原生態環境要素
1．2 草原環境要素定量遙感反演現狀與發展趨勢
1．2．1 光學遙感數據參數反演
1．2．2 雷達遙感數據參數反演
1．2．3 主被動遙感數據協同參數反演
1．3 數據同化的現狀與發展
1．4 應用係統
參考文獻

2 葉麵積指數反演
2．1 植被參數估算的經驗擬閤公式法
2．2 物理模型反演法
2．2．1 植被冠層反射率模型
2．2．2 植被參數物理反演算法
2．3 基於雙層冠層反射率模型的葉麵積指數反演
2．3．1 研究區數據集及預處理
2．3．2 反演模型及參數化
2．3．3 反演方法及策略
2．3．4 反演結果
2．3．5 分析及討論
參考文獻

3 草本植被生物量反演
3．1 植被散射模型
3．1．1 水雲模型
3．1．2 MIMICS模型
3．1．3 Roo模型
3．1．4 Saatchi模型
3．2 草本植被散射模型
3．2．1 草本植被散射模型的建立
3．2．2 改進的草本植被散射模型
3．2．3 光學遙感數據反演微波模型輸入參數
3．3 草本植被生物量估算方法
3．4 結果與討論
3．4．1 後嚮散射模擬
3．4．2 生物量估算結果
參考文獻

4 混閤植被生物量反演
4．1 混閤植被散射模型
4．1．1 改進的水雲模型
4．1．2 光學遙感數據反演水雲模型輸入參數
4．2 混閤植被生物量估算方法
4．3 混閤植被後嚮散射模擬
4．4 生物量估算結果
參考文獻

5 草原土壤水分反演
5．1 土壤散射模型
5．1．1 理論模型
5．1．2 經驗、半經驗模型
5．2 植被對土壤水分反演的影響
5．2．1 植被衰減模型
5．2．2 改進的植被衰減模型
5．2．3 光學遙感數據反演微波模型的輸入參數
5．3 後嚮散射模擬
5．4 土壤水分估算結果
參考文獻

6 基於數據同化技術的草原植被葉麵積指數時序模擬
6．1 數據同化技術
6．1．1 四維變分算法
6．1．2 卡爾曼濾波算法
6．2 LAI的遙感定量反演
6．3 動態模型擬閤
6．4 集閤卡爾曼濾波算法簡介
6．5 草原植被LAI數據同化
參考文獻

7 基於數據同化技術的草原植被生物量時序模擬
7．1 SWAP模型
7．2 利用ACRM模型反演LAI
7．3 4D-VAR方法
7．4 反演結果
7．4．1 SWAP模型敏感性分析結果
7．4．2 LAI反演及製圖
7．4．3 同化結果
7．5 討論
7．5．1 LAI反演的不確定性
7．5．2 同化過程的不確定性
參考文獻

8 全球草原乾旱指數産品算法及生産
8．1 乾旱指數
8．1．1 基於氣象站點的氣象乾旱指數
8．1．2 遙感乾旱指數
8．1．3 整閤氣象和遙感的乾旱指數
8．2 全球乾旱指數産品算法
8．2．1 GDI的基本理論構建
8．2．2 反演CWC信息
8．2．3 估計SM
8．2．4 歸一化與降水，SM和SM的協同構建GDI
8．2．5 區域尺度的驗證
8．2．6 全球GDI産品的生産
8．3 結果與討論
8．3．1 CWC反演方法的驗證結果
8．3．2 利用SPI驗證GDI
8．3．3 基於USDM的GDI驗證結果
8．4 結論
參考文獻

9 草原生態環境評價
9．1 評價指標體係構建
9．1．1 指標選取原則
9．1．2 指標體係的概念框架模型．
9．1．3 具體指標體係
9．2 評價單元選擇
9．3 評價方法
9．3．1 指標標準化
9．3．2 綜閤評價
9．4 評價標準
9．5 評價指標獲取及分析
9．5．1 壓力指標
9．5．2 狀態指標
9．5．3 響應指標
9．6 生態環境質量評價
9．6．1 數據標準化
9．6．2 權重確定
9．6．3 綜閤評價
9．7 結果與分析
9．8 生態環境變化的驅動力分析
9．8．1 自然因素
9．8．2 人為因素
參考文獻

10 生態環境綜閤評價應用係統
10．1 係統需求分析
10．1．1 係統流程分析
10．1．2 係統用戶分析
10．1．3 係統數據需求分析
10．1．4 係統安全分析
10．1．5 功能需求分析
10．2 設計原則
10．3 係統體係結構
10．3．1 係統總體架構
10．3．2 桌麵端架構
10．3．3 Web端架構
10．4 係統數據庫設計
10．4．1 數據分析
10．4．2 生態環境專題數據庫設計
10．4．3 數據存儲管理
10．4．4 係統數據庫錶結構設計
10．5 係統功能設計
10．5．1 桌麵端功能設計
10．5．2 Web端功能設計
10．6 係統桌麵端功能實現
10．6．1 係統顯示界麵
10．6．2 數據加載模塊
10．6．3 數據管理模塊
10．6．4 數據預處理模塊
10．6．5 數據融閤模塊
10．6．6 數據同化模塊
10．6．7 協同反演模塊
10．6．8 生態環境評價模塊
10．6．9 數據發布模塊
10．6．10 專題製圖模塊
10．7 信息共享平颱
10．7．1 生態環境綜閤評價信息共享平颱界麵
10．7．2 權限管理子係統
10．7．3 影像瀏覽
10．7．4 服務查詢
10．7．5 三維地形展示
10．7．6 數據下載
10．7．7 專題圖展示
參考文獻

前言/序言

好的，這裏為您提供一本名為《數字地球前沿技術：高光譜遙感在復雜地錶覆蓋監測中的應用》的圖書簡介，內容涵蓋瞭與您原書名主題不同但同樣專注於遙感技術的其他領域，力求詳細且自然流暢。 --- 圖書簡介 《數字地球前沿技術：高光譜遙感在復雜地錶覆蓋監測中的應用》 導論：從宏觀認知到精細解譯 隨著航天技術與信息科學的飛速發展，數字地球的概念正以前所未有的深度和廣度滲透到地球科學研究的各個領域。我們正處在一個從傳統遙感數據處理嚮深度學習驅動的智能解譯邁進的關鍵轉型期。傳統的寬譜段遙感雖然在宏觀地物分類和變化監測中錶現齣色，但在麵對地錶覆蓋的異質性、復雜結構以及細微光譜差異時，其識彆能力日益顯現齣局限性。 本書《數字-地球前沿技術：高光譜遙感在復雜地錶覆蓋監測中的應用》，正是立足於這一時代背景，聚焦於當前遙感技術中最具潛力、也最具挑戰性的分支——高光譜遙感技術及其在解析復雜地錶環境中的前沿應用。本書旨在為地學、環境科學、資源管理及遙感工程領域的科研人員、研究生和行業專業人士提供一套係統、深入且實踐導嚮的技術指南，探討如何利用連續、精細的光譜信息，突破傳統遙感在復雜場景識彆中的瓶頸。 第一部分：高光譜數據獲取與預處理的底層邏輯 高光譜遙感的核心優勢在於其獲取的“光譜指紋”信息。本部分將深入剖析從傳感器原理到數據産品的整個流程，強調數據質量控製的重要性。 第一章：成像機理與數據特性 詳細介紹瞭成像光譜儀的工作原理，特彆是推掃式和並列式傳感器的設計差異，以及如何通過調製技術提高信噪比。重點解析瞭高光譜數據的三維結構（空間-空間-光譜），並闡述瞭相比於多光譜數據的革命性提升：即對目標物質化學組成和物理狀態的敏感性。討論瞭當前主流的在軌高光譜傳感器（如AVIRIS-NG, PRISMA, CHRIS/PIM, 以及國産新型高光譜衛星）的參數對比及其適用場景。 第二章：輻射定標與大氣校正的精細化策略 高光譜數據處理的嚴謹性直接決定瞭後續反演的準確性。本章超越瞭基礎的輻射定標流程，著重探討瞭亞像元內輻射傳輸的復雜性。重點介紹瞭基於模型的全物理大氣校正方法（如6S模型的高級應用），並針對復雜地形和大氣散射條件下的水下目標光譜獲取，提齣瞭改進的輻射傳輸模型耦閤策略。此外，還詳細講解瞭如何利用交叉軌道/同軌道傳感器進行協同定標，以確保不同時間獲取數據的可比性。 第三章：高光譜數據的降維與特徵提取 高光譜數據的高維特性（數百個波段）帶來瞭“維數災難”問題。本章係統梳理並對比瞭各類降維技術。除瞭經典的波段選擇（如波長重要性排序、獨立分量分析ICA）和數據壓縮（如PCA、MNF變換）外，重點引入瞭深度學習驅動的特徵學習方法。討論瞭如何利用捲積神經網絡（CNN）的局部感知特性，自動提取最具區分度的光譜-空間特徵組閤，以應對地物光譜的端元混閤問題。 第二部分：復雜地錶覆蓋的智能識彆與反演 復雜地錶覆蓋的特點是其內部結構和組分的高度混閤性。本部分聚焦於如何利用高光譜數據的精細光譜信息，解決傳統分類和反演的難題。 第四章：麵嚮地物識彆的混閤像元分解技術 在城市區域、人工農田或植被斑塊交界處，一個像元內常常包含多種地物。本章深入探討瞭端元提取與盲源分離技術。詳細闡述瞭迭代約束最小二乘法（IC-LSE）、端元純淨度指標（PPI）等經典算法的最新優化，並引入瞭基於深度稀疏錶示模型的混閤像元分解方法。特彆針對水體與近岸帶的懸浮物濃度反演，提齣瞭結閤水動力模型的耦閤反演框架。 第五章：高光譜在特定環境因子監測中的定量反演 高光譜提供瞭對物質吸收、反射特性的直接測量，使其成為定量反演的利器。本章選取瞭幾個關鍵應用方嚮進行深入剖析： 1. 水體環境質量監測： 重點關注葉綠素a、藻類毒素、水體透明度及溶解性有機質（CDOM）的高級反演模型構建，探討如何利用特定的吸收特徵波段（如藍綠藻的特徵峰）進行精確量化。 2. 土壤礦物組成分析： 針對土壤侵蝕、汙染遷移研究，利用吸收邊特徵（如黏土礦物的吸收特徵）進行礦物定量比值和空間分布預測。 3. 植被生理生化參數的精確估算： 不再局限於簡單的NDVI，而是深入到葉綠素含量、氮素含量、水分含量等生理參數的反演，引入機理模型（如PROSAIL模型）與數據驅動模型的融閤反演框架。 第六章：基於深度學習的場景化語義分割與三維重建 本章將視角轉嚮結閤高光譜與更高分辨率數據（如高分辨率多光譜或LiDAR）的融閤應用。重點介紹3D-CNN和RNN結構在處理高光譜數據中的應用，實現像素級以上的語義理解。討論瞭如何利用高光譜信息對城市屋頂材料進行分類，並結閤傾斜攝影或無人機LiDAR數據進行城市功能區的精細化三維建模，這是數字孿生城市建設的基礎技術之一。 第三部分：應用集成與未來展望 本書的最後部分將理論與實踐相結閤，展望高光譜技術在未來地球係統科學中的集成化方嚮。 第七章：麵嚮業務化應用的數據處理平颱構建 強調如何將復雜的算法轉化為可操作的、高效的自動化流程。討論瞭雲計算、GPU加速在處理TB級高光譜數據集中的作用，以及如何設計模塊化、可擴展的遙感處理流水綫（Workflow）。案例研究將聚焦於構建一個區域尺度的地質災害風險評估係統的原型設計。 第八章：人地協同監測：高光譜與其他傳感器的優勢互補 本書強調，單一技術無法解決所有問題。本章專門探討瞭高光譜與閤成孔徑雷達（SAR）數據的互補性——前者提供物質組分信息，後者提供結構信息，兩者結閤在監測海岸帶鹽堿化和城市不透水麵變化中的增效作用。同時也探討瞭星間/星上定標的協同機製，為構建連續、長期的地球觀測係統奠定基礎。 結語 《數字地球前沿技術：高光譜遙感在復雜地錶覆蓋監測中的應用》旨在超越基礎的遙感原理，將讀者引導至當前科研的最前沿。通過對高光譜數據處理鏈條的精細化控製和創新性模型構建，本書緻力於提供應對現代地球環境復雜性挑戰的強有力工具和方法論。希望本書能激發讀者對高光譜技術的深刻理解，並將其創造性地應用於各自的研究領域，共同推動數字地球嚮更精準、更智能的方嚮發展。 ---