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[美] 普拉萨德，[美] 约翰，[美] 阿尔弗雷德 著

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• 高光谱遥感
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• 植被
• 光谱分析
• 农业遥感
• 生态遥感
• 环境遥感
• 图像处理
• 数据分析

出版社： 中国农业科学技术出版社

ISBN：9787511623065

版次：1

商品编码：12031154

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：681

字数：1076000

内容简介

　　高光谱遥感（或光谱成像技术）的新进展显示，该项技术在各种各样的土地监测应用中具有显*的成效。目前，利用遥感数据和现代分析技术以直接或间接的方式诊断和识别物种与植物群落已经成为可能。在光谱信息方面，高光谱数据分析优于传统的宽波段分析技术。许多调查研究项目记录了植被和农田遥感的研究成果。由森卡贝尔·普拉萨德·S、里昂·约翰·G、韦特·阿尔弗雷主编的《高光谱植被遥感》以非常实用的方式展示了采用高光谱数据进行植被研究的经验、程序、方法和模型，详细介绍了高光谱数据在植被研究中的有关问题，如作物产量模型、作物生物理化形状分析、作物水分评价、种类识别及其分类等。

目录

第一部分 引言和回顾
第1章 植被和农田高光谱遥感技术进展
1.1 基本原理与简要介绍
1.2 植被与农作物高光谱遥感
1.3 植被与农作物高光谱数据组合应用研究
1.4 植被与农作物高光谱数据分析方法
1.5 最优高光谱窄波段：高光谱植被指数研究
1.6 高光谱数据分析的其他方法
1.7 宽波段植被指数
1.8 高光谱窄波段数据区分植被类型和农作物种类
1.9 植被和农作物研究的最优高光谱窄波段
1.10 结论
参考文献
第二部分 高光谱传感器系统
第2章 高光谱传感器特征：机载、星载、车载和手持高光谱数据与LmAR集成
2.1 引言
2.2 高光谱传感器(HSS)的概念
2.3 HSS物理机理及设计
2.4 HSS运行模型
2.5 uDAR和HS数据集成
2.6 总结与展望
参考文献
第3章 基于高光谱数据的全球变化研究
3.1 前言
3.2 高光谱传感器及属性
3.3 高光谱遥感方法
3.4 全球变化监测需求及应用
3.5 高光谱遥感存在的挑战
3.6 讨论和展望
参考文献
第三部分 数据挖掘、算法、指标参数
第4章 高光谱数据挖掘
4.1 引言
4.2 数据挖掘方法
4.3 特征选择和特征提取方法
4.4 信息提取方法
4.5 精度评价
4.6 应用
4.7 讨论和展望
参考文献
第5章 高光谱数据处理方法
5.1 前言
5.2 支持向量机
5.3 高光谱数据的光谱解混
5.4 实验结果
5.5 结论和展望
参考文献
第四部分 叶片和植物体的生物物理化学特性
第6章 叶片色素(叶绿素、类胡萝卜素、花青素)含量的非破坏性估测：关于
一个半解析三波段模型的评价
6.1 引言
6.2 背景
6.3 叶片反射光谱特征
6.4 三波段概念模型
6.5 叶片色素含量估算
6.6 结论与展望
参考文献
第7章 基于高光谱遥感的森林叶片叶绿素估算研究
7.1 介绍
7.2 叶片叶绿素含量估算方法
……
第8章 利用高光谱数据反演粮食作物叶片氮含量
第9章 应用地物光谱仪和成像光谱仪研究草地特征
第10章 植被含水量光学遥感
第11章 利用高光谱植被指数估算作物和牧草中的氮含量
第五部分 植物生物特性
第12章 光合效率和植被胁迫的光谱生物学指标
第13章 利用高光谱图像光谱特征和空间分析法估算农作物的生物物理特性和生物化学特性
第14章 高光谱植被指数
第15章 遥感估算不同尺度生物物理特征
第六部分 植被过程和功能
第16章 高光谱遥感在量化干旱生态系统植物凋落物和入侵植物物种中的应用
第七部分 品种识别
第17章 应用高光谱并展作物识别研究
第18章 基于高光谱数据的热带森林冠层物种识别
第19章 入侵植物物种的高光谱数据探测和制图
第八部分 土地覆盖应用
第20章 高光谱遥感在森林管理中的应用
第21章 湿地植被高光谱遥感
第22章 用反射率光谱描述土壤的特性
第九部分 作物管理、植物胁迫及其病害的探测
第23章 重金属效应对植被高光谱反射特性影响的分析
第24章 窄波段高光谱数据及其指数用于棉花作物氮含量评估的应用研究
第25章 高光谱遥感数据在精准农业中的应用.
第26章 长时序不同传感器间高光谱数据的连续性研究
第十一部分 高光谱数据的外星球研究
第27章 针对地球和其他行星体岩石表层的高光谱分析
第十二部分 结论和前景
第28章 植被和农作物高光谱遥感：40年研究的认知和欠缺

《星空下的绿意：解密地球生命的遥感密码》 序章：无声的诉说 仰望浩瀚星空，人类的目光总是被那些遥远的光点所吸引，探寻宇宙的奥秘。然而，在我们脚下这颗孕育生命的蓝色星球，同样隐藏着无数待解的密码，它们以最温柔、最顽强的方式，诉说着地球的生生不息。这些密码，并非铭刻在古老的石碑上，也非藏匿于深邃的海洋中，它们以一种更加宏大、更加动态的形式存在着——那就是遍布地表的绿色生命，以及它们与环境之间微妙而深刻的互动。 本书并非关于高光谱技术在遥感领域的学术专著，不深入探讨其复杂的成像原理、繁复的光谱曲线解析，亦不详述具体的遥感模型构建与优化。它所要揭示的，是一幅更为广阔、更为生动的美丽画卷：如何通过“远观”地球，窥探植被的健康状况、物种的多样性、生态系统的稳定性，乃至它们对全球气候变化的反应。我们将一同踏上一场“不触碰”，却能“感知”万物的旅程，用人类智慧编织的“眼睛”——遥感技术，去倾听地球植被最深沉的低语，理解它们无声的语言。 第一章：视界的拓展——从肉眼到“天眼” 自古以来，人类对自然的认识，很大程度上依赖于我们有限的视距和感官。我们行走在山林间，穿梭于田野上，近距离观察每一片叶子，每一株草木。然而，这份认知，如同零散的点，难以勾勒出地域乃至全球尺度的宏观图景。直到摄影术的诞生，我们才得以将瞬间的景象凝固，并将其传递到更远的地方。但即便是最精密的相机，也仅仅捕捉了可见光下的“色彩”。 地球遥感的概念，是对这种认知的革命性飞跃。它将我们从地面上的局促视野中解放出来，借助飞机、卫星等平台，将我们的观察视角提升到空中，乃至太空。这就像是获得了“天眼”，得以俯瞰广袤的大地，将以往难以企及的区域尽收眼底。从早期的航空摄影，到如今的高分辨率卫星影像，我们见证了人类观察地球能力的不断进步。而这本书，将聚焦于遥感技术如何让我们“看”得更深、更远，特别是如何透过表面的绿色，去洞察植被内在的生命信息。 第二章：绿色的语言——光谱的秘密 为何植被是绿色的？这是一个简单的科学常识。叶绿素吸收红光和蓝光，反射绿光，因此我们看到的是一片生机勃勃的绿色。然而，这只是故事的开端。不同的植被，不同的生长阶段，甚至不同的健康状况，它们反射和吸收的光谱信号都会有所差异。 光谱，就好比是物体对不同颜色光线的“指纹”。当一束阳光照射到植被上，一部分光会被反射，一部分会被吸收，一部分则会穿透。这些被反射、吸收、穿透的光，按照波长（也就是颜色）的不同，形成一个连续的光谱曲线。健康、茂盛的植被，由于其内部色素、水分、细胞结构等差异，会呈现出独特的光谱特征。而当植被遭受病虫害、水分胁迫、营养不良，或者处于不同的生长季（如萌芽期、盛长期、衰老期），这些细微的变化都会反映在其光谱曲线中。 本书并非教授如何解析每一条光谱线，而是要说明，正是这些细微的光谱差异，构成了地球植被丰富而复杂的“语言”。通过捕捉和分析这些“语言”，我们得以解读植被的“健康报告”，了解它们“心情”的变化，甚至预测它们未来的“行为”。 第三章：遥感的“望远镜”——传感器与平台 要捕捉那些“看不见”的光谱秘密，我们需要特殊的“望远镜”——遥感传感器。这些传感器并非安装在我们头上，而是搭载在各种平台上，如卫星、飞机、无人机。 卫星，是我们最常提及的遥感平台。它们在距离地表数百甚至数千公里的轨道上运行，每天绕地球飞行，如同不知疲倦的“侦察兵”，持续不断地为我们提供全球范围内的影像数据。不同的卫星，拥有不同的传感器，可以获取不同波段（可见光、红外、微波等）的信息，分辨率也各不相同，有的能分辨出城市中的独立建筑，有的则只能看到大片区域的森林。 飞机和无人机，则提供了更加灵活的观察方式。它们可以按照我们的需求，在特定的时间和地点进行近距离、高精度的观测，非常适合针对性强的研究或快速响应的任务。 本书将侧重于阐述，这些搭载在不同平台上的“眼睛”，如何接收来自地表植被的电磁波信号，并将这些信号转化为我们能够理解的数据。我们不会深入探讨传感器的工作原理，例如CCD、CMOS、推扫式、凝视式等技术细节，而是会强调这些技术如何实现对植被光谱特征的“捕捉”。 第四章：解读绿色“心电图”——植被指数的智慧 直接分析复杂的光谱曲线，对于非专业人士来说，往往显得枯燥且困难。为了更直观、更便捷地从遥感影像中提取植被信息，科学家们开发了一系列“植被指数”。 植被指数，可以理解为一种基于不同波段光谱反射率的组合计算，旨在突出植被的特定特征，并抑制其他非植被因素（如土壤、大气）的干扰。其中最著名、应用最广泛的莫过于归一化差异植被指数（NDVI）。它通过比较近红外波段（植被反射强）和红光波段（植被吸收强）的反射率，来量化植被的覆盖度、生物量和健康程度。NDVI值越高，通常意味着植被越茂盛、越健康。 除了NDVI，还有无数其他的植被指数，它们针对不同的应用场景，例如： 增强植被指数（EVI）： 旨在减少大气和土壤背景的干扰，对浓密植被的敏感性更高。 叶绿素指数： 侧重于反映叶片中的叶绿素含量，常用于评估植被的营养状况。 水分指数： 利用短波红外和近红外波段的差异，来估算植被的水分含量。 本书不会逐一列举所有的植被指数公式，也不会进行复杂的数学推导。我们的重点在于说明，这些看似简单的计算背后，蕴含着科学家们对植被生理生化过程的深刻理解。它们如同给植被绘制的“心电图”，通过简单易懂的数值，揭示出植被的“生命体征”。 第五章：从“点”到“面”——植被变化的宏观视角 过去，我们只能在局部范围内监测植被的变化。而遥感技术的出现，将我们的视野从“点”拓展到“面”，甚至“体”。通过对不同时期、不同区域的遥感数据进行对比分析，我们可以清晰地看到植被覆盖的变化趋势，理解其动态演替的过程。 例如，我们可以通过连续的遥感影像，监测森林砍伐对生态环境造成的影响，评估退耕还林政策的成效，追踪农业生产的变化，甚至在大尺度上监测干旱、洪水等自然灾害对植被的影响。 更进一步，我们可以利用遥感数据，构建区域或全球尺度的植被模型。这些模型能够模拟植被在不同气候条件下的生长状况，预测未来可能的变化，为应对气候变化、保障粮食安全、保护生物多样性提供科学依据。 本书将通过生动的案例，展现遥感技术如何帮助我们实现对植被变化的宏观监测和深入理解。我们将看到，通过“天眼”的观察，我们能够以前所未有的广度和精度，认识和把握地球生命的脉动。 第六章：生命的脉搏——植被在地球系统中的角色 植被并非孤立存在于地球表面，它们是地球生命系统的重要组成部分，与大气、水体、土壤以及人类活动之间存在着复杂而精密的互动。遥感技术，恰恰能够帮助我们捕捉这些互动产生的信号。 碳循环： 植被通过光合作用吸收大气中的二氧化碳，储存碳。它们的生长、死亡、燃烧，都直接影响着全球的碳循环。遥感可以监测植被的生长状况，估算碳汇能力，从而帮助我们理解气候变化。 水循环： 植被通过蒸腾作用将水分释放到大气中，影响区域乃至全球的水循环。遥感可以估算植被的蒸腾量，评估水资源的利用效率。 地表能量平衡： 植被的覆盖会改变地表的反射率和蒸发率，影响地表的能量交换，进而影响地表温度。遥感可以监测地表温度，估算地表能量平衡。 生物多样性： 不同的植被类型和结构，孕育着不同的生物群落。遥感可以识别和监测不同的植被群落，为生物多样性保护提供数据支持。 本书将强调，遥感技术并非仅仅是“看”植被，而是通过“看”植被，去理解它在整个地球系统中所扮演的关键角色。它帮助我们认识到，每一片绿叶，都在默默地参与着地球的运转。 结语：未来的绿色视野 随着科技的不断发展，遥感技术正变得越来越强大。更高分辨率的传感器、更先进的数据处理算法、更智能化的分析模型，将使我们能够更深入、更精细地解读来自地球植被的信息。 未来的遥感，将不仅仅是记录，更是预测和干预。我们可以更早地发现病虫害的苗头，更精准地预测作物产量，更有效地规划生态修复方案。我们将能够以一种更加主动、更加智慧的方式，与地球的绿色生命和谐共处。 《星空下的绿意：解密地球生命的遥感密码》所追求的，并非带您走进严谨的科学殿堂，而是开启一扇通往宏大视野的窗口。它希望激起您对地球生命的好奇，让您用一种新的视角，去欣赏那片无垠的绿色，去感受那份来自遥感的、生命的脉动。这是一次关于“看见”的探索，一次关于“理解”的启迪，一次关于“守护”的呼唤。让我们一同，用智慧的目光，照亮地球的绿色未来。

评分☆☆☆☆☆

这本《高光谱植被遥感》的理论深度和实践指导性简直让人惊艳。我最近在研究如何更精确地评估农作物健康状况，尤其是在不同生长阶段对微量元素变化的敏感性。这本书没有停留在泛泛而谈的NDVI层面，而是扎实地讲解了高光谱数据的物理化学基础，如何通过吸收边、反射峰的细微移动来反演叶绿素含量、氮素水平乃至水分胁迫的早期信号。书中对于各种辐射传输模型（如PROSAIL）的深入剖析，以及如何利用这些模型反演地物参数的案例分析，对我极具启发。特别是关于大气校正流程的详尽步骤说明，对于我们身处多云雾地区的用户来说，简直是救星。它教会了我如何选择合适的传感器数据，如何处理噪声，以及如何构建稳健的分类和回归模型，而不是简单地套用别人已经训练好的参数集。这本书读下来，感觉像是完成了一次从基础光学到前沿算法的系统性训练，为我的研究方向提供了坚实的理论基石和可操作的工具箱。我尤其欣赏作者在介绍机器学习方法时，强调了其背后的光谱特征解释性，而不是盲目追求高精度数字。

评分☆☆☆☆☆

如果说有什么能让我给一本技术书籍打出满分，那就是它在保持学术严谨性的同时，还能激发读者的批判性思维。《高光谱植被遥感》在这方面做得尤为出色。作者在介绍经典模型和算法时，总是会并列讨论其局限性，并探讨当前学界尚未解决的挑战。例如，在讨论植被指数的饱和问题时，作者不仅给出了指数化处理的方案，还深入分析了为什么在生物量极高的区域，信息获取会变得困难，并探讨了短波红外波段的作用。此外，书中对“不确定性分析”的强调，让我对当前遥感反演结果的可靠性有了更清醒的认识。它不是一本告诉你“照做就能成功”的书，而是一本引导你“思考每一步决策背后的科学依据”的书。这种开放性的讨论风格，使得这本书在时效性极强的前沿领域中，仍能保持长久的参考价值，因为它教会的不是某个固定公式，而是如何应对未知的变化。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在野外进行植被采样和测量的科研人员，我对那些只谈理论不接地气的书籍深恶痛绝。然而，《高光谱植被遥感》在理论深度之外，展现了惊人的实用主义色彩。书中详细介绍了如何将地面实测的光谱数据（比如用ASD光谱仪采集的数据）与遥感影像数据进行“配准”和“定标”，这是实际应用中最大的痛点之一。它没有回避实际工作中可能遇到的各种环境光照变化、传感器偏差等问题，而是提供了应对这些挑战的实用技巧和预处理流程图。我特别喜欢其中关于“光谱库构建与应用”的章节，它不仅讲解了如何建立自己的光谱数据库，还提供了如何利用现有的公共光谱数据库进行交叉验证的策略。这对于我们进行区域尺度参数反演时，校准本地模型的偏差至关重要。这本书的每一章似乎都在为解决一个具体的工程问题而服务，读完后感觉自己对数据处理流程的掌控力大大增强了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本以为这会是一本晦涩难懂的教科书，充满了复杂的数学公式，但实际阅读体验出乎意料地流畅和引人入胜。作者的叙事风格非常清晰，仿佛一位经验丰富的老教授在循循善诱。书中关于植被指数构建历史演变的梳理，简直是一场精彩的“智力探险”。从早期的可见光波段到近红外、短波红外的多光谱，再到如今高光谱带来的信息革命，作者巧妙地将技术发展脉络与生态学问题紧密结合。最让我耳目一新的是，它深入探讨了“信息冗余”与“特征选择”之间的辩证关系。许多入门书籍都会鼓吹获取更多的波段信息，但这本书却着重讲解了如何利用波段相关性分析、主成分分析（PCA）甚至更先进的稀疏表示方法，从海量数据中提炼出对特定生物物理参数最具区分力的光谱特征子集。这种对“有效信息”的聚焦，极大地提高了处理效率，也让我重新审视了我们对高光谱数据“大而全”的迷思。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常开阔，它不仅仅局限于传统的林学或农业应用，而是将其触角延伸到了更宏观的生态系统层面。我发现其中关于“功能性状遥感”的论述极具前瞻性。作者不再满足于将植被视为单一的反射体，而是将其视为一个包含多样化功能（如碳吸收、水分循环、养分吸收）的复杂系统。书中对叶片内部结构（如叶片厚度、细胞间隙）如何影响高光谱信号的模拟，给予了深入的分析，并将其与群落尺度的生物量和净初级生产力（NPP）联系起来。这种从微观生理机制到宏观生态过程的层层递进的阐释方式，极大地提升了阅读的层次感。它让我意识到，高光谱遥感正在从描述“是什么”（物种识别）向解释“为什么”（过程驱动）转变，这本书正是这场转变的优秀指南。它激励我去思考如何利用高光谱数据来量化生态系统的服务价值。

评分☆☆☆☆☆

书本很好，专业用书。。。。。

评分☆☆☆☆☆

质量不错！就是有点贵！

评分☆☆☆☆☆

好书一本值得拥有

评分☆☆☆☆☆

书的质量不错，配送速度也很快，期待书的内容

评分☆☆☆☆☆

不错，挺快的

评分☆☆☆☆☆

物流很快，书是蛮不错的，对自己的专科有一定的帮助，会慢慢看的

评分☆☆☆☆☆

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书本很好，专业用书。。。。。

评分☆☆☆☆☆

不错，挺快的