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柳钦火 著

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店铺： 科学出版社旗舰店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030262868

商品编码：10273979047

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-01-28

页数：316

字数：452

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定量遥感模型应用及不确定性研究
	定价	59.00
	出版社	科学出版社
	版次	1
	出版时间	2016年01月
	开本	16
	作者	柳钦火
	装帧	平装
	页数	316
	字数	452
	ISBN编码	9787030262868

内容介绍
针对当前定量遥感应用发展的现状和趋势，本书结合中国科学院遥感 应用研究所建设的“农情遥感监测”、“国土资源遥感监测”、“灾害遥 感监测”三大遥感应用运行系统，阐述了遥感基础研究与应用研究中的模 型、方法及不确定性方面的发展状况、学科前沿问题、发展趋势和应用成 果，包括定量遥感应用在中国科学院知识创新工程重要方向性项目 （KZCX3-SW-338)等项目中取得的*新研究成果。
本书可供从事定量遥感基础研究、遥感应用研究、遥感项目规划管理 以及遥感应用系统建设的科技和管理人员参考，也可作为各高校遥感和地 理信息系统专业的教材。


关联推荐
全书共分6章，**章介绍了定量遥感应用不确定性分析的理论和方法；第2章重点阐述定量遥感机理、建模与反演研究的*近成果；第3章介绍了土地利用/土地覆盖自动*新技术及其不确定性研究进展；第4章介绍了农作物长势遥感监测方法及其不确定性研究成果；第5章介绍了农田旱情遥感监测模型、方法与不确定性研究成果；第6章介绍了洪涝灾害雷达遥感监测方法及其不确定性分析。
目录

序言 前言 第1章 定量遥感应用不确定性分析理论和方法   1.1 定量遥感应用不确定性研究现状     1.1.1 不确定性的概念和内涵     1.1.2 国内外研究现状   1.2 定量遥感应用中不确定性的来源   1.3 定量遥感应用中不确定性研究进展     1.3.1 定量遥感参数反演中的不确定性研究     1.3.2 遥感数据专题分类不确定性研究   1.4 小结   参考文献 第2章 定量遥感信息模型与反演   2.1 定量遥感信息模型与反演研究现状     2.1.1 地表二向反射特性和植被BRDF模型     2.1.2 地表热辐射方向性模型   2.2 定量遥感信息模型及其不确定性研究     2.2.1 均匀作物冠层的辐射传输模型——SAILE模型     2.2.2 行结构作物冠层的辐射传输模型     2.2.3 基于仿真三维结构的计算机模拟模型   2.3 地表参数定量遥感反演及其不确定性     2.3.1 植被指数遥感提取及方向性校正     2.3.2 叶面积指数遥感反演     2.3.3 地表反照率遥感反演     2.3.4 地表温度遥感反演   2.4 小结   参考丈献 第3章 土地利用/土地覆盖自动更新技术   3.1 土地利用/土地覆盖遥感监测与更新技术概况     3.1.1 遥感在土地利用/土地覆盖变化监测中的应用     3.1.2 土地利用/土地覆盖遥感动态监测研究进展   3.2 土地利用/土地覆盖分类特征的分析与评价     3.2.1 专家解译的类别特征     3.2.2 像素级类别特征的分析与评价     3.2.3 面向对象特征的分析与评价   3.3 基于对象的土地利用/土地覆盖自动更新技术     3.3.1 遥感图像提取对象技术概述     3.3.2 基于多分辨率分析的分水岭分割算法     3.3.3 基于分割对象的土地利用/土地覆盖自动更新技术   3.4 基于GIS的土地利用/土地覆盖自动更新技术     3.4.1 基于单幅遥感图像的变化检测机理     3.4.2 土地利用变化检测基础上实现土地利用图更新     3.4.3 试验及精度分析   3.5 土地利用/土地覆盖遥感更新的不确定性分析与精度评价     3.5.1 土地利用/土地覆盖遥感更新工作中的不确定性     3.5.2 土地利用/土地覆盖遥感更新的精度评价   3.6 小结   参考文献 第4章 农作物长势遥感监测方法   4.1 农作物长势监测概述     4.1.1 直接监测方法     4.1.2 同期对比的方法     4.1.3 作物生长过程监测的方法     4.1.4 作物生长模型方法     4.1.5 诊断模型   4.2 已有基础     4.2.1 CCWS中的作物长势监测     4.2.2 存在的问题   4.3 面向问题的长势监测新指标研究     4.3.1 遥感数据     4.3.2 野外调查数据     4.3.3 实时监测指标集     4.3.4 过程监测指标集   4.4 长势监测方法的不确定性分析     4.4.1 研究方法的不确定性     4.4.2 指标集和方法应用的不确定性   4.5 小结   参考文献 第5章 农田旱情遥感监测模型与方法   5.1 农田旱情监测概述     5.1.1 农田旱情的概念、指标与特征     5.1.2 遥感监测旱情的光谱波段     5.1.3 遥感监测旱情的方法   5.2 基于干旱指数的农田旱情遥感监测方法及不确定性     5.2.1 基于NOAA/AVHRR数据的全国旱情监测     5.2.2 基于TVDI的新疆棉花旱情遥感监测   5.3 基于农田蒸散的旱情遥感监测模型及不确定性     5.3.1 农田蒸散用于旱情监测的方法——作物缺水指数法     5.3.2 农田蒸散遥感估算方法     5.3.3 农田蒸散遥感监测的不确定性   5.4 小结   参考文献 第6章 洪涝灾害雷达遥感监测方法   6.1 洪涝灾害遥感监测概述     6.1.1 洪涝灾害遥感监测方法     6.1.2 洪涝灾害遥感监测系统慨述   6.2 雷达图像前期处理算法     6.2.1 基于SAR图像纹理的边缘提取方法     6.2.2 洪涝灾害SAR图像斑点滤波方法   6.3 洪涝灾害淹没区域自动信息提取方法     6.3.1 基于半变异函数的SAR图像地表淹没程度分析     6.3.2 基于纹理与成像知识的高分辨率SAR图像水体检测     6.3.3 面向对象技术用于多极化SAR图像地表淹没程度自动探测分析   6.4 洪涝灾害雷达监测信息机理及不确定性分析     6.4.1 洪涝灾害雷达监测信息不确定性的研究意义     6.4.2 洪涝灾害雷达监测信息不确定性的来源     6.4.3 提高洪涝灾害雷达遥感监测精度的方法   6.5 小结   参考文献

遥感技术与地理信息科学前沿探索 本书汇集了近年来遥感科学与地理信息技术领域一系列具有开创性和深远影响的研究成果。全书旨在为研究人员、工程师及政策制定者提供一个全面、深入的视角，理解当前遥感数据获取、处理、分析及其在复杂地球系统科学应用中的最新进展与挑战。 第一部分：高光谱与多光谱遥感数据的深度融合与信息提取 本部分聚焦于如何最大限度地挖掘高分辨率遥感数据的潜力。 1. 新一代高光谱成像系统与辐射定标精度提升 详细阐述了新型机载和星载高光谱传感器（如PRISMA、EnMAP等）的设计原理、数据获取模式及其在复杂地表覆盖分类中的优势。重点讨论了在不同大气条件和复杂地形下，实现高精度绝对辐射定标的关键技术。内容涵盖了从原始数字值（DN）到地表反射率（TOA/BOA）的转换流程，特别是针对大气校正模型中参数选择的敏感性分析。 2. 基于深度学习的复杂地物光谱混合像元解混 针对传统线性/非线性解混方法的局限性，本章深入探讨了深度卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）在高光谱图像解混中的应用。详细分析了如何构建有效的网络结构来捕捉光谱和空间特征的内在关联，以提高亚像元级地物信息的提取精度。探讨了集成先验知识（如物理模型约束）的混合解混框架，以应对训练数据不足或目标物质光谱特征不稳定的情况。 3. 植被指数的物理意义拓展与参数反演 超越传统的NDVI等简单指数应用，本章探讨了基于叶片结构、色素含量及冠层几何参数的复杂植被指数（如Red-Edge指数族）的构建与验证。内容包括利用叶面积指数（LAI）、叶绿素含量（Cab）等关键生物物理参数的区域化反演模型，重点关注了遥感反演模型在冠层结构异质性影响下的鲁棒性测试。 第二部分：雷达遥感与三维地球观测技术 本部分关注主动遥感技术，特别是合成孔径雷达（SAR）和激光雷达（LiDAR）在穿透云层和获取精确三维结构信息方面的突破。 4. 星载SAR数据的时间序列分析与地表形变监测 详细介绍了干涉合成孔径雷达（InSAR）技术，特别是SBAS和PSI技术在毫米级地表形变监测中的原理与应用。讨论了如何有效处理长时间序列数据中存在的去相干、大气延迟和轨道误差等干扰因子。应用案例集中于火山活动、滑坡监测以及城市沉降的精细化评估。同时，探讨了L波段和P波段SAR在穿透茂密植被下获取地表信息的能力。 5. 激光雷达（LiDAR）数据的高效点云处理与特征提取 本章重点介绍了机载和地面激光雷达点云数据的预处理流程，包括噪声点去除、地面点分类和点云配准。深入探讨了基于点云的数字表面模型（DSM）、数字地表模型（DTM）和数字冠层模型（DCM）的生成方法。侧重于从点云数据中直接提取建筑物的精细结构特征（如屋顶类型、墙体高度）以及森林的垂直结构参数（如林冠高度模型CHM的构建精度评估）。 6. 跨传感器数据融合与信息互补策略 研究了如何有效融合光学、高光谱与雷达数据，以克服单一传感器信息的局限性。讨论了基于特征层面的融合（如深度特征融合）和基于决策层面的融合策略。重点案例展示了利用SAR的后向散射特性来校正光学遥感数据中因阴影或植被遮挡造成的观测缺失，从而实现全天候、全要素的地球表面信息获取。 第三部分：遥感数据驱动的地球系统模型与数据同化 本部分着眼于如何将海量的遥感观测数据有效地融入到地球系统过程模型中，以提升预测和模拟的准确性。 7. 水文与气候模型中遥感参数的同化技术 系统梳理了当前主流水文模型（如SWAT、VIC）和气候模型中可直接观测的遥感变量（如地表温度、植被指数、土壤湿度）。详细介绍了卡尔曼滤波（KF）、集合卡尔曼滤波（EnKF）等数据同化方法在遥感数据与模型状态变量耦合中的具体实施步骤与挑战。讨论了如何量化遥感观测误差和模型结构误差对同化效果的影响。 8. 城市热环境遥感监测与精细化模拟 以城市热岛效应（UHI）研究为核心，阐述了如何利用Landsat、MODIS等遥感数据反演地表温度（LST）。探讨了基于城市形态学参数（如建筑密度、街道峡谷比）和遥感提取的下垫面组分的能量平衡模型（如SEBS）的应用。重点分析了高空间分辨率遥感数据在揭示社区尺度内热环境异质性方面的关键作用。 9. 土地利用/覆盖变化（LUCC）的实时监测与驱动力分析 本章探讨了利用时间序列遥感数据（如Sentinel-1/2, Landsat Archive）进行地表覆盖动态变化监测的先进方法。重点介绍了基于时间序列分解（如C-K/BFAST）的异常检测算法，以实现对非法建设、森林砍伐等突发性变化的快速响应。同时，结合社会经济统计数据，对LUCC变化的驱动力进行空间计量经济学分析。 第四部分：遥感数据质量控制与不确定性评估的量化方法 本部分聚焦于评估和量化遥感产品应用中的固有不确定性，这是保证科学结论可靠性的基础。 10. 遥感反演模型误差源的系统性剖析 对遥感信息提取过程中的主要误差源进行了分类讨论，包括传感器本身的噪声特性、大气校正的残余误差、模型假设条件与真实地表条件之间的偏差，以及空间/光谱采样引入的误差。 11. 基于蒙特卡洛模拟的不确定性传播分析 详细介绍了蒙特卡洛（Monte Carlo）方法在量化遥感参数反演链中不确定性传播路径的应用。通过对输入参数（如大气光学厚度、地物光谱库的选取）进行随机扰动，评估最终产品（如生物量、土壤含水量）的概率分布范围，而非仅仅提供一个点估计值。 12. 遥感产品质量评估标准与交叉验证体系构建 讨论了当前国际上用于评估遥感产品（如全球植被指数产品、地表温度产品）的质量指标体系。重点阐述了如何构建一个跨平台、跨时间尺度的交叉验证框架，利用不同精度等级的地面验证数据（如实地测量或更高精度参考数据）来校准和验证区域/全球尺度的遥感产品，确保数据应用的可信度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的版式和图表质量给我留下了深刻的印象。清晰的逻辑结构是理解复杂模型的先决条件，我观察到作者似乎非常注重逻辑链条的连贯性，从基本原理到复杂算法的推导，每一步都衔接得非常自然。那些用来说明模型流程和数据处理步骤的插图，如果能做到信息密度适中，既不至于过于拥挤，又能准确传达关键信息，那么在阅读过程中将会事半功倍。对于涉及大量数学公式和编程逻辑的部分，我希望排版能够保证公式的准确无误，避免因格式错误导致的理解偏差。好的图文排版是优秀技术书籍的标志之一，它直接影响了读者对晦涩概念的接受程度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当专业，那种深蓝色的背景搭配着清晰的白色字体，让人一眼就能感受到内容的严谨性。拿到书的那一刻，我就被它厚重的质感吸引了，这绝对不是那种肤浅的入门读物。我特别期待它在遥感模型应用方面的深入探讨，毕竟现在很多文献只是泛泛而谈，真正能够落地、解决实际问题的模型框架才是我们需要的。希望书中能有详细的案例分析，展示这些模型是如何在复杂的地理环境中进行参数优化和结果验证的。如果能结合一些前沿技术，比如深度学习在遥感数据处理中的应用，那就更棒了，这将极大地拓宽我们对定量遥感能力的理解。总的来说，从装帧到主题，这本书都散发着一种“硬核”学术气息，非常适合专业人士和研究生进行深入学习和参考。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够平衡理论深度与实际操作指导的书籍。很多理论著作过于抽象，让你知道“是什么”，却不知道“怎么做”；而很多操作手册又过于依赖特定软件版本，缺乏普适性。我希望这本书能在定量遥感模型的具体实现路径上提供足够的细节，例如，在描述某一特定模型时，是否会提及常用的编程语言环境（如Python或R）下的库函数调用示例？更进一步，如果它能提供一些开源的数据集或测试场地的说明，让读者能够同步进行实验验证，那就太完美了。这种理论与实践紧密结合的编写风格，才是真正能帮助我们从“知道”迈向“做到”的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

初读这本书的目录，我立刻被其中对“不确定性研究”的重视程度所吸引。在遥感领域，误差和不确定性常常是制约模型精度和应用范围的关键瓶颈。这本书如果能系统梳理导致不确定性的各个环节——从传感器本身的噪声到大气校正的误差，再到模型假设的局限性——那将是极具价值的。我尤其关注它是否提供了量化不确定性的具体方法论，比如贝叶斯方法或者蒙特卡洛模拟在遥感数据分析中的实际操作流程。如果书中能清晰地阐述如何将这些不确定性指标有效地融入到最终的决策支持系统中，帮助用户理解结果的可靠性边界，那么这本书就超越了一般的模型介绍，达到了方法论的高度。这对于提高我们科研成果的可信度和应用转化率至关重要。

评分☆☆☆☆☆

从一个资深研究者的角度来看，这本书的选题非常切合当前遥感科学发展的热点和痛点。当前，遥感数据的“信息爆炸”带来了巨大的处理压力，如何高效、准确地从海量数据中提取可靠的物理信息，是摆在所有人面前的难题。这本书如果能够提供一套经过时间检验、在多个研究领域都展现出鲁棒性的应用框架，那它的参考价值将是无可替代的。我尤其关注它对模型泛化能力的讨论，一个好的模型不应该只在一个特定区域或特定传感器数据上表现优异，它必须具备跨地域、跨时间序列的适应性。这本书如果能深入剖析实现这种泛化性的技术诀窍，那无疑将成为我们实验室必备的工具书。