遥感模型弱敏感参数反演方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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何彬彬，全兴文，白晓静 著

图书标签:

• 遥感
• 模型反演
• 弱敏感参数
• 参数估计
• 优化算法
• 地球科学
• 环境遥感
• 数据同化
• 不确定性分析
• 机器学习

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030558909

版次：01

商品编码：12339841

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

页数：246

字数：313000

正文语种：中文

内容简介

　　《遥感模型弱敏感参数反演方法》系统介绍了遥感模型弱敏感参数反演方法及应用。其主要内容包括：遥感模型与参数反演基础理论与方法；植被冠层反射率模型弱敏感参数反演及应用，基于贝叶斯网络算法缓解病态反演问题的方法，基于辐射传输模型的草地AGB反演方法，基于区间估计LAI的草地冠层FMC反演方法，基于双层冠层反射率模型的森林冠层FMC反演， 植被冠层FMC产品化及其应用；植被覆盖条件下的草地土壤水分反演，基于AIEM模型和比值方法的土壤水分反演，基于Dubois模型和半经验植被散射模型的土壤水分反演，基于有效粗糙度参数的土壤水分反演和基于极化特征参数的土壤水分反演可行性分析。

目录

目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 植被冠层反射率模型研究进展 3
1.2.1 植被冠层反射率模型 3
1.2.2 存在的问题 5
1.3 植被关键参数遥感定量反演研究进展 6
1.3.1 植被关键参数定量反演 6
1.3.2 存在的问题 9
1.4 微波散射模型与土壤水分反演研究进展 11
1.4.1 裸露地表土壤散射模型与水分反演 11
1.4.2 植被覆盖下地表散射模型与土壤水分反演 20
1.5 研究思路和创新 27
1.5.1 植被冠层反射率模型弱敏感参数反演 27
1.5.2 植被覆盖条件下的草地土壤水分反演 30
1.6 章节安排 32
参考文献 34
第2章 植被冠层反射率模型 47
2.1 冠层反射率模型基本理论 47
2.1.1 辐射传输模型 47
2.1.2 几何光学模型 55
2.2 常用冠层反射率模型 57
2.2.1 PROSAIL模型 57
2.2.2 PROACRM模型 59
2.2.3 PROGEOSAIL模型 61
参考文献 62
第3章 裸土和植被散射模型 64
3.1 TOPP模型 64
3.2 AIEM模型 65
3.3 Dobson模型 67
3.4 Dubois模型 69
3.5 WCM模型 69
3.6 比值方法 71
参考文献 72
第4章 遥感模型参数敏感性分析及反演策略 75
4.1 模型参数敏感性分析 75
4.2 模型参数常用反演方法 76
4.3 模型弱敏感参数含义 78
4.4 模型弱敏感参数反演策略 79
4.5 植被覆盖条件下的土壤水分反演策略 80
参考文献 82
第5章 基于贝叶斯网络算法缓解病态反演问题的方法 83
5.1 引言 83
5.2 地面数据采集及遥感数据预处理 85
5.3 基于贝叶斯网络算法的LAI及CWC反演 87
5.3.1 PROSAIL模型参数化 87
5.3.2 模型自由参数先验联合概率分布构建 88
5.3.3 贝叶斯网络算法 90
5.4 反演结果及讨论 92
5.5 本章小结 95
参考文献 96
第6章 基于辐射传输模型的草地地上生物量反演方法 99
6.1 引言 99
6.2 实测数据采集及遥感数据预处理 101
6.3 基于PROSAIL模型的草地AGB反演方法 102
6.3.1 PROSAIL模型参数化 103
6.3.2 模型自由参数组合优化 104
6.3.3 后向反演 105
6.4 基于经验统计方法的草地AGB反演方法 106
6.4.1 植被指数法 106
6.4.2 PLSR算法 106
6.4.3 ANN算法 107
6.5 草地AGB反演结果及分析 107
6.6 本章小结 109
参考文献 110
第7章 基于区间估计LAI的草地冠层可燃物含水率反演方法 115
7.1 冠层可燃物含水率的研究意义 115
7.2 实测数据采集及遥感数据预处理 117
7.3 基于PROSAIL辐射传输模型的冠层FMC反演方法 118
7.3.1 基于Sobol算法的PROSAIL模型敏感性分析 118
7.3.2 三种参数化模型LAI的方式 120
7.3.3 PROSAIL模型参数化及反演优化方法 122
7.4 反演结果及分析 122
7.5 本章小结 125
参考文献 125
第8章 基于耦合冠层反射率模型的森林冠层可燃物含水率反演 128
8.1 引言 128
8.2 研究区简介及数据采集 129
8.3 森林冠层FMC反演流程 132
8.3.1 植被冠层反射率模型耦合 132
8.3.2 耦合模型参数化及前向模拟 133
8.3.3 耦合模型后向反演 134
8.4 FMC反演结果及分析 134
8.5 本章小结 137
参考文献 138
第9章 植被冠层可燃物含水率产品化及野火风险评估应用 139
9.1 引言 139
9.2 遥感及地面数据采集 140
9.2.1 MCD43A4及MCD43A2产品 140
9.2.2 MCD12Q1土地覆盖产品 140
9.2.3 MCD64火灾产品 141
9.2.4 地面实测数据 142
9.3 植被冠层FMC产品化流程 142
9.3.1 算法流程 142
9.3.2 精度验证及制图 144
9.4 FMC产品在历史野火风险评估中的初步应用 146
9.4.1 Logistic回归模型 146
9.4.2 过火及非过火区域选择 147
9.4.3 指标因子遴选 149
9.4.4 回归结果及燃烧指数制图 149
9.5 本章小结 152
参考文献 153
第10章 基于AIEM模型和比值方法的草原地表土壤水分反演 154
10.1 引言 154
10.2 研究区概况及数据准备 154
10.2.1 研究区概况 154
10.2.2 遥感数据及预处理 155
10.2.3 野外实测数据 158
10.3 土壤水分反演方法构建 165
10.4 土壤水分反演结果与分析 166
10.4.1 植被的后向散射消除 167
10.4.2 裸露地表后向散射系数与土壤水分关系建立 172
10.4.3 土壤水分反演结果 179
10.5 本章小结 186
参考文献 187
第11章 基于Dubois模型和半经验植被散射模型的草原地表土壤水分
反演 188
11.1 引言 188
11.2 多极化SAR数据反演土壤水分方法构建 188
11.3 土壤水分反演结果与分析 190
11.3.1 模型系数确定 190
11.3.2 土壤水分反演结果及分析 191
11.4 本章小结 195
参考文献 195
第12章 基于有效粗糙度参数的草原地表土壤水分反演 196
12.1 引言 196
12.2 基于有效粗糙度参数的土壤水分反演方法构建 196
12.3 土壤水分反演结果与分析 199
12.3.1 有效粗糙度参数选择 199
12.3.2 粗糙度参数的敏感性分析 206
12.3.3 植被的后向散射估算 212
12.3.4 土壤水分反演结果 217
12.4 方法与结果讨论 221
12.4.1 参考入射角的设置 221
12.4.2 有效粗糙度参数的多解 223
12.4.3 有效粗糙度参数的定义范围 225
12.5 本章小结 227
参考文献 228
第13章 基于极化特征参数的草原地表土壤水分反演 229
13.1 引言 229
13.2 全极化数据及极化特征参数提取 229
13.2.1 全极化数据 229
13.2.2 极化特征参数提取 231
13.3 土壤水分反演结果与分析 234
13.3.1 极化特征参数提取结果 234
13.3.2 极化特征参数与土壤水分相关性分析 238
13.3.3 多元线性回归土壤水分 242
13.4 本章小结 245
参考文献 245

好的，这是关于一本名为《遥感模型弱敏感参数反演方法》的图书的详细简介，内容聚焦于该领域相关的核心技术和应用，但避开了对该书具体内容的直接描述。 --- 《遥感模型弱敏感参数反演方法》图书简介：前沿技术、挑战与实践 引言：遥感数据处理的核心挑战 在现代地球观测领域，遥感技术已成为获取地表关键信息的不可或缺的手段。然而，从原始遥感数据到精确的物理量或生物地球化学参数的转换，往往依赖于复杂的物理模型。这些模型在描述真实世界现象方面具有强大能力，但同时也面临着一个核心挑战：模型参数的敏感性问题。许多关键参数，如地表粗糙度、大气气溶胶光学厚度或植被叶面积指数等，在模型输出响应中的影响微弱，即“弱敏感性”。如何从信噪比有限的观测数据中准确、稳定地反演出这些弱敏感参数，已成为制约遥感应用精度和可靠性的瓶颈。 本书《遥感模型弱敏感参数反演方法》旨在深入探讨这一复杂问题，全面梳理当前用于应对遥感模型参数弱敏感性的技术脉络、方法论演进以及实际应用中的关键考量。本书的焦点在于构建高效、鲁棒的反演框架，以期最大化地挖掘遥感数据中所蕴含的深层信息。 第一部分：弱敏感性问题的根源与理论基础 本书的开篇部分详细剖析了遥感反演模型中参数弱敏感性的物理和数学根源。这不仅涉及对辐射传输模型（如大气或植被辐射传输模型）的深入理解，还包括对模型结构、输入观测误差和参数先验信息的敏感性分析。 内容涵盖： 1. 模型结构与非线性特性： 分析不同类型遥感模型（例如，基于物理、半经验或经验模型）中，参数对模型输出的贡献度差异。重点讨论高维参数空间中的梯度消失或局部最优陷阱问题。 2. 信息论视角下的参数辨识度： 引入信息论指标，如费舍尔信息矩阵，来量化不同参数的可区分性。这为后续反演方法的设计提供了坚实的理论基础，帮助读者识别哪些参数在现有观测条件下本质上难以被精确估计。 3. 观测误差与先验信息的耦合： 探讨观测系统自身的噪声特性如何掩盖或放大参数的微弱信号。同时，分析先验信息（如参数的统计分布）在弱敏感参数反演中的双刃剑效应——引入准确先验有助于约束解空间，但过度依赖可能导致反演结果偏离真实值。 第二部分：传统与新型反演算法的演进 针对弱敏感参数的特性，本书系统地回顾和比较了各类反演算法的优势与局限。反演方法不再局限于单一优化策略，而是转向了更加精细化的数据同化和统计推断技术。 内容涵盖： 1. 迭代优化方法的局限与改进： 详细讨论了梯度下降法、牛顿法等传统优化算法在处理弱敏感参数时的收敛困难和局部最优问题。重点阐述如何通过预处理（如正则化或坐标变换）来增强目标函数的局部可区分性。 2. 贝叶斯统计反演框架的构建： 这是解决弱敏感问题的核心方向之一。本书深入解析了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法、粒子滤波（PF）以及变分贝叶斯方法在遥感参数反演中的应用。重点在于如何有效地利用观测数据和先验知识，在高维、非凸的反演空间中进行有效的采样和后验概率密度估计。 3. 机器学习与数据驱动的辅助反演： 探讨深度学习（如卷积神经网络或生成对抗网络）在特征提取和模型简化中的潜力。特别关注如何利用神经网络来学习复杂的模型响应映射，从而降低对高成本物理模型迭代计算的依赖，并辅助传统反演方法提供更优的初始猜测或约束。 4. 数据同化与四维变分（4D-Var）技术： 介绍将遥感观测数据融入到动态模型（如地表能量平衡模型）中，以优化模型状态和参数的方法。这对于时间序列数据分析，尤其是在参数对时间演化有累积效应的场景下，具有重要意义。 第三部分：不确定性量化与模型验证 在反演过程中，准确估计反演结果的不确定性与获得最优参数本身同等重要。对于弱敏感参数而言，其反演结果的波动性通常较大，因此，系统性的不确定性量化是确保应用可靠性的关键。 内容涵盖： 1. 不确定性传播与分析： 运用蒙特卡洛模拟和基于协方差矩阵的分析方法，量化输入误差、模型误差和参数间相关性对最终反演结果的影响。 2. 模型可比性评估（Model Identifiability）： 介绍如何使用敏感性分析工具，如全局敏感性分析（GSA），来系统地识别模型中哪些参数是“可辨识的”，哪些是“不可辨识的”，从而指导数据获取策略和模型简化。 3. 跨领域验证策略： 讨论如何结合地面观测数据、实验室测量以及其他独立观测源（如其他卫星系统）来交叉验证弱敏感参数的反演结果，确保反演方法在不同地理区域和气候条件下的普适性。 结论与展望 本书最后总结了当前弱敏感参数反演领域面临的主要瓶颈，并展望了未来的研究方向，如利用高光谱/高分辨率数据、发展更高效的替代模型（Surrogate Models）以及集成先进的机器学习优化技术，以期推动遥感参数反演技术的整体精度和可靠性迈上新的台阶。 目标读者： 本书面向遥感科学、地球物理学、大气科学、环境科学等领域的研究人员、高年级本科生和研究生，以及从事卫星遥感数据产品研发和应用的工程师。它提供了从理论基础到先进算法实践的全面指导，是理解和解决遥感反演核心难题的重要参考资料。

评分☆☆☆☆☆

从装帧设计上看，这本书体现了一种极高的专业水准。纸张的质感很好，印刷清晰，尤其是一些涉及复杂光谱曲线和参数分布图的插图，色彩还原度非常高，这对于依赖视觉信息进行判断的读者来说至关重要。我尤其注意到了参考文献的引用格式，非常规范和全面，这表明作者在撰写过程中进行了大量的文献回顾和交叉验证。这本书的行文结构虽然严谨，但作者在章节之间的过渡处理得非常巧妙，总能在看似冷硬的公式推导后，用一句话点明这项技术在实际应用中的潜在突破口。例如，在讨论模型简化带来的误差时，作者没有停留在批判层面，而是立刻转向了如何通过“数据同化”技术来校正这种系统性偏差。这让读者始终保持着一种积极的、寻求解决方案的心态。读完这本书，我感觉自己不仅仅是学到了一种反演方法，更是对“如何科学地构建和验证一个反演模型”有了更深刻的理解，它为我未来的研究方向指明了更具可行性的路径。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的文字风格对于初学者来说，可能需要一点适应期。它不像那些市面上流行的科普读物那样，充满了生动的比喻和轻松的叙事。作者的笔触是极其冷静和客观的，几乎全程都保持着一种学术报告的调性。我记得有一章专门讲了误差分析和不确定性量化，那部分内容简直是教科书级别的范例。作者没有简单地罗列误差来源，而是将不同误差源对最终反演结果的影响机制进行了详细的数学建模和仿真验证。我当时对照着自己正在进行的一个植被参数反演项目，发现书中提出的那些处理多源数据交叉验证的技巧，简直是为我量身定做的“救命稻草”。书中的案例分析部分虽然篇幅不长，但重在“精”，每一个案例都紧密地扣合了前面阐述的核心理论，让人能清晰地看到理论是如何转化为实际操作的步骤的。我花了好几天时间，反复琢磨其中关于贝叶斯框架在弱敏感参数优化中的应用，感觉自己的数理统计功底都得到了显著提升。这本书更像是深夜里一本厚重的工具书，在你遇到瓶颈时，它不会给你廉价的安慰，只会提供最硬核的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的深度要求是相当高的。它面向的读者群体，显然是那些已经具备了扎实的物理光学基础和一定的数值计算经验的研究人员。如果你期望它能像一本入门指南那样，用大白话解释什么是遥感，那这本书可能会让你感到吃力。我刚开始翻阅时，有几个关于“雅可比矩阵奇异性”和“梯度下降收敛性”的讨论，我不得不暂停下来，去查阅高等数学和最优化理论的相关资料。但这恰恰是这本书的价值所在——它不回避复杂性，而是直面科学前沿的难题。书中对不同反演算法（比如遗传算法、粒子群优化）在处理非线性、多峰值目标函数时的优缺点进行了非常细致的对比，并且给出了针对弱敏感参数特征的改进方案。这种深入骨髓的细节分析，使得这本书的参考价值远远超出了一个单纯的方法介绍手册。它更像是一本研究方法的“元分析”著作，让你明白为什么某种方法有效，以及在什么条件下它会失效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，可以说是逻辑性极强，层层递进，环环相扣。它不是将所有反演技术一股脑地塞给你，而是建立了一个清晰的知识框架。从第一部分对“敏感性”概念的宏观定义，到中间部分对几种核心反演算法的微观剖析，再到后半部分对模型鲁棒性和系统集成性的探讨，整个阅读体验非常顺畅，但又充满了智力上的挑战。我个人最喜欢的是其中关于“先验信息获取与约束”的章节。在遥感反演中，如何有效利用有限的地面观测数据，并将其融入复杂的辐射传输模型，一直是困扰我的难题。作者在这里提出了一种融合了机器学习和物理约束的混合反演策略，这种跨学科的思路非常开阔。它不是简单地替代传统方法，而是有效地弥补了传统方法的短板。阅读到这个部分时，我几乎是抱着笔记本电脑，一边看书一边在代码编辑器里进行初步的思路模拟。这本书的价值就在于，它能激发你将不同领域的知识进行有机整合，从而解决那些看似无解的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本《遥感模型弱敏感参数反演方法》的封面设计真是让人眼前一亮，它那种深邃的蓝色调和抽象的线条组合，仿佛一下子就把人拉进了那个充满未知与挑战的科学世界。我是在一个偶然的机会接触到这本书的，当时我正在为我的毕业设计寻找新的理论支撑点，正好看到有同行推荐。拿到书的时候，我就被它扎实的理论基础所吸引。作者在开篇就对现有的遥感模型进行了深入剖析，指出了一些传统方法在处理复杂地表过程时所暴露出的局限性。特别是关于“弱敏感参数”这一概念的界定，写得非常清晰和专业，让人能迅速理解其研究的难点所在。我特别欣赏作者在理论推导过程中的严谨性，每一个公式、每一个假设都有详尽的背景说明，绝不是那种故作高深的堆砌。对于我们这些长期在应用层面打转的研究者来说，这本书提供了一个重新审视基础理论的绝佳视角。它不仅仅是介绍一种方法，更是在培养一种科学思维，一种面对复杂系统时如何抽丝剥茧、抓住关键的能力。阅读过程中，我感觉自己像是在进行一次智力上的攀登，每爬升一步，视野就开阔一分，对遥感反演的理解也随之深化。