遙感模型弱敏感參數反演方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何彬彬，全興文，白曉靜 著

圖書標籤:

• 遙感
• 模型反演
• 弱敏感參數
• 參數估計
• 優化算法
• 地球科學
• 環境遙感
• 數據同化
• 不確定性分析
• 機器學習

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030558909

版次：01

商品編碼：12339841

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

頁數：246

字數：313000

正文語種：中文

內容簡介

　　《遙感模型弱敏感參數反演方法》係統介紹瞭遙感模型弱敏感參數反演方法及應用。其主要內容包括：遙感模型與參數反演基礎理論與方法；植被冠層反射率模型弱敏感參數反演及應用，基於貝葉斯網絡算法緩解病態反演問題的方法，基於輻射傳輸模型的草地AGB反演方法，基於區間估計LAI的草地冠層FMC反演方法，基於雙層冠層反射率模型的森林冠層FMC反演， 植被冠層FMC産品化及其應用；植被覆蓋條件下的草地土壤水分反演，基於AIEM模型和比值方法的土壤水分反演，基於Dubois模型和半經驗植被散射模型的土壤水分反演，基於有效粗糙度參數的土壤水分反演和基於極化特徵參數的土壤水分反演可行性分析。

目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 植被冠層反射率模型研究進展 3
1.2.1 植被冠層反射率模型 3
1.2.2 存在的問題 5
1.3 植被關鍵參數遙感定量反演研究進展 6
1.3.1 植被關鍵參數定量反演 6
1.3.2 存在的問題 9
1.4 微波散射模型與土壤水分反演研究進展 11
1.4.1 裸露地錶土壤散射模型與水分反演 11
1.4.2 植被覆蓋下地錶散射模型與土壤水分反演 20
1.5 研究思路和創新 27
1.5.1 植被冠層反射率模型弱敏感參數反演 27
1.5.2 植被覆蓋條件下的草地土壤水分反演 30
1.6 章節安排 32
參考文獻 34
第2章 植被冠層反射率模型 47
2.1 冠層反射率模型基本理論 47
2.1.1 輻射傳輸模型 47
2.1.2 幾何光學模型 55
2.2 常用冠層反射率模型 57
2.2.1 PROSAIL模型 57
2.2.2 PROACRM模型 59
2.2.3 PROGEOSAIL模型 61
參考文獻 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
參考文獻 72
第4章 遙感模型參數敏感性分析及反演策略 75
4.1 模型參數敏感性分析 75
4.2 模型參數常用反演方法 76
4.3 模型弱敏感參數含義 78
4.4 模型弱敏感參數反演策略 79
4.5 植被覆蓋條件下的土壤水分反演策略 80
參考文獻 82
第5章 基於貝葉斯網絡算法緩解病態反演問題的方法 83
5.1 引言 83
5.2 地麵數據采集及遙感數據預處理 85
5.3 基於貝葉斯網絡算法的LAI及CWC反演 87
5.3.1 PROSAIL模型參數化 87
5.3.2 模型自由參數先驗聯閤概率分布構建 88
5.3.3 貝葉斯網絡算法 90
5.4 反演結果及討論 92
5.5 本章小結 95
參考文獻 96
第6章 基於輻射傳輸模型的草地地上生物量反演方法 99
6.1 引言 99
6.2 實測數據采集及遙感數據預處理 101
6.3 基於PROSAIL模型的草地AGB反演方法 102
6.3.1 PROSAIL模型參數化 103
6.3.2 模型自由參數組閤優化 104
6.3.3 後嚮反演 105
6.4 基於經驗統計方法的草地AGB反演方法 106
6.4.1 植被指數法 106
6.4.2 PLSR算法 106
6.4.3 ANN算法 107
6.5 草地AGB反演結果及分析 107
6.6 本章小結 109
參考文獻 110
第7章 基於區間估計LAI的草地冠層可燃物含水率反演方法 115
7.1 冠層可燃物含水率的研究意義 115
7.2 實測數據采集及遙感數據預處理 117
7.3 基於PROSAIL輻射傳輸模型的冠層FMC反演方法 118
7.3.1 基於Sobol算法的PROSAIL模型敏感性分析 118
7.3.2 三種參數化模型LAI的方式 120
7.3.3 PROSAIL模型參數化及反演優化方法 122
7.4 反演結果及分析 122
7.5 本章小結 125
參考文獻 125
第8章 基於耦閤冠層反射率模型的森林冠層可燃物含水率反演 128
8.1 引言 128
8.2 研究區簡介及數據采集 129
8.3 森林冠層FMC反演流程 132
8.3.1 植被冠層反射率模型耦閤 132
8.3.2 耦閤模型參數化及前嚮模擬 133
8.3.3 耦閤模型後嚮反演 134
8.4 FMC反演結果及分析 134
8.5 本章小結 137
參考文獻 138
第9章 植被冠層可燃物含水率産品化及野火風險評估應用 139
9.1 引言 139
9.2 遙感及地麵數據采集 140
9.2.1 MCD43A4及MCD43A2産品 140
9.2.2 MCD12Q1土地覆蓋産品 140
9.2.3 MCD64火災産品 141
9.2.4 地麵實測數據 142
9.3 植被冠層FMC産品化流程 142
9.3.1 算法流程 142
9.3.2 精度驗證及製圖 144
9.4 FMC産品在曆史野火風險評估中的初步應用 146
9.4.1 Logistic迴歸模型 146
9.4.2 過火及非過火區域選擇 147
9.4.3 指標因子遴選 149
9.4.4 迴歸結果及燃燒指數製圖 149
9.5 本章小結 152
參考文獻 153
第10章 基於AIEM模型和比值方法的草原地錶土壤水分反演 154
10.1 引言 154
10.2 研究區概況及數據準備 154
10.2.1 研究區概況 154
10.2.2 遙感數據及預處理 155
10.2.3 野外實測數據 158
10.3 土壤水分反演方法構建 165
10.4 土壤水分反演結果與分析 166
10.4.1 植被的後嚮散射消除 167
10.4.2 裸露地錶後嚮散射係數與土壤水分關係建立 172
10.4.3 土壤水分反演結果 179
10.5 本章小結 186
參考文獻 187
第11章 基於Dubois模型和半經驗植被散射模型的草原地錶土壤水分
反演 188
11.1 引言 188
11.2 多極化SAR數據反演土壤水分方法構建 188
11.3 土壤水分反演結果與分析 190
11.3.1 模型係數確定 190
11.3.2 土壤水分反演結果及分析 191
11.4 本章小結 195
參考文獻 195
第12章 基於有效粗糙度參數的草原地錶土壤水分反演 196
12.1 引言 196
12.2 基於有效粗糙度參數的土壤水分反演方法構建 196
12.3 土壤水分反演結果與分析 199
12.3.1 有效粗糙度參數選擇 199
12.3.2 粗糙度參數的敏感性分析 206
12.3.3 植被的後嚮散射估算 212
12.3.4 土壤水分反演結果 217
12.4 方法與結果討論 221
12.4.1 參考入射角的設置 221
12.4.2 有效粗糙度參數的多解 223
12.4.3 有效粗糙度參數的定義範圍 225
12.5 本章小結 227
參考文獻 228
第13章 基於極化特徵參數的草原地錶土壤水分反演 229
13.1 引言 229
13.2 全極化數據及極化特徵參數提取 229
13.2.1 全極化數據 229
13.2.2 極化特徵參數提取 231
13.3 土壤水分反演結果與分析 234
13.3.1 極化特徵參數提取結果 234
13.3.2 極化特徵參數與土壤水分相關性分析 238
13.3.3 多元綫性迴歸土壤水分 242
13.4 本章小結 245
參考文獻 245

好的，這是關於一本名為《遙感模型弱敏感參數反演方法》的圖書的詳細簡介，內容聚焦於該領域相關的核心技術和應用，但避開瞭對該書具體內容的直接描述。 --- 《遙感模型弱敏感參數反演方法》圖書簡介：前沿技術、挑戰與實踐 引言：遙感數據處理的核心挑戰 在現代地球觀測領域，遙感技術已成為獲取地錶關鍵信息的不可或缺的手段。然而，從原始遙感數據到精確的物理量或生物地球化學參數的轉換，往往依賴於復雜的物理模型。這些模型在描述真實世界現象方麵具有強大能力，但同時也麵臨著一個核心挑戰：模型參數的敏感性問題。許多關鍵參數，如地錶粗糙度、大氣氣溶膠光學厚度或植被葉麵積指數等，在模型輸齣響應中的影響微弱，即“弱敏感性”。如何從信噪比有限的觀測數據中準確、穩定地反演齣這些弱敏感參數，已成為製約遙感應用精度和可靠性的瓶頸。 本書《遙感模型弱敏感參數反演方法》旨在深入探討這一復雜問題，全麵梳理當前用於應對遙感模型參數弱敏感性的技術脈絡、方法論演進以及實際應用中的關鍵考量。本書的焦點在於構建高效、魯棒的反演框架，以期最大化地挖掘遙感數據中所蘊含的深層信息。 第一部分：弱敏感性問題的根源與理論基礎 本書的開篇部分詳細剖析瞭遙感反演模型中參數弱敏感性的物理和數學根源。這不僅涉及對輻射傳輸模型（如大氣或植被輻射傳輸模型）的深入理解，還包括對模型結構、輸入觀測誤差和參數先驗信息的敏感性分析。 內容涵蓋： 1. 模型結構與非綫性特性： 分析不同類型遙感模型（例如，基於物理、半經驗或經驗模型）中，參數對模型輸齣的貢獻度差異。重點討論高維參數空間中的梯度消失或局部最優陷阱問題。 2. 信息論視角下的參數辨識度： 引入信息論指標，如費捨爾信息矩陣，來量化不同參數的可區分性。這為後續反演方法的設計提供瞭堅實的理論基礎，幫助讀者識彆哪些參數在現有觀測條件下本質上難以被精確估計。 3. 觀測誤差與先驗信息的耦閤： 探討觀測係統自身的噪聲特性如何掩蓋或放大參數的微弱信號。同時，分析先驗信息（如參數的統計分布）在弱敏感參數反演中的雙刃劍效應——引入準確先驗有助於約束解空間，但過度依賴可能導緻反演結果偏離真實值。 第二部分：傳統與新型反演算法的演進 針對弱敏感參數的特性，本書係統地迴顧和比較瞭各類反演算法的優勢與局限。反演方法不再局限於單一優化策略，而是轉嚮瞭更加精細化的數據同化和統計推斷技術。 內容涵蓋： 1. 迭代優化方法的局限與改進： 詳細討論瞭梯度下降法、牛頓法等傳統優化算法在處理弱敏感參數時的收斂睏難和局部最優問題。重點闡述如何通過預處理（如正則化或坐標變換）來增強目標函數的局部可區分性。 2. 貝葉斯統計反演框架的構建： 這是解決弱敏感問題的核心方嚮之一。本書深入解析瞭馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法、粒子濾波（PF）以及變分貝葉斯方法在遙感參數反演中的應用。重點在於如何有效地利用觀測數據和先驗知識，在高維、非凸的反演空間中進行有效的采樣和後驗概率密度估計。 3. 機器學習與數據驅動的輔助反演： 探討深度學習（如捲積神經網絡或生成對抗網絡）在特徵提取和模型簡化中的潛力。特彆關注如何利用神經網絡來學習復雜的模型響應映射，從而降低對高成本物理模型迭代計算的依賴，並輔助傳統反演方法提供更優的初始猜測或約束。 4. 數據同化與四維變分（4D-Var）技術： 介紹將遙感觀測數據融入到動態模型（如地錶能量平衡模型）中，以優化模型狀態和參數的方法。這對於時間序列數據分析，尤其是在參數對時間演化有纍積效應的場景下，具有重要意義。 第三部分：不確定性量化與模型驗證 在反演過程中，準確估計反演結果的不確定性與獲得最優參數本身同等重要。對於弱敏感參數而言，其反演結果的波動性通常較大，因此，係統性的不確定性量化是確保應用可靠性的關鍵。 內容涵蓋： 1. 不確定性傳播與分析： 運用濛特卡洛模擬和基於協方差矩陣的分析方法，量化輸入誤差、模型誤差和參數間相關性對最終反演結果的影響。 2. 模型可比性評估（Model Identifiability）： 介紹如何使用敏感性分析工具，如全局敏感性分析（GSA），來係統地識彆模型中哪些參數是“可辨識的”，哪些是“不可辨識的”，從而指導數據獲取策略和模型簡化。 3. 跨領域驗證策略： 討論如何結閤地麵觀測數據、實驗室測量以及其他獨立觀測源（如其他衛星係統）來交叉驗證弱敏感參數的反演結果，確保反演方法在不同地理區域和氣候條件下的普適性。 結論與展望 本書最後總結瞭當前弱敏感參數反演領域麵臨的主要瓶頸，並展望瞭未來的研究方嚮，如利用高光譜/高分辨率數據、發展更高效的替代模型（Surrogate Models）以及集成先進的機器學習優化技術，以期推動遙感參數反演技術的整體精度和可靠性邁上新的颱階。 目標讀者： 本書麵嚮遙感科學、地球物理學、大氣科學、環境科學等領域的研究人員、高年級本科生和研究生，以及從事衛星遙感數據産品研發和應用的工程師。它提供瞭從理論基礎到先進算法實踐的全麵指導，是理解和解決遙感反演核心難題的重要參考資料。

評分☆☆☆☆☆

從裝幀設計上看，這本書體現瞭一種極高的專業水準。紙張的質感很好，印刷清晰，尤其是一些涉及復雜光譜麯綫和參數分布圖的插圖，色彩還原度非常高，這對於依賴視覺信息進行判斷的讀者來說至關重要。我尤其注意到瞭參考文獻的引用格式，非常規範和全麵，這錶明作者在撰寫過程中進行瞭大量的文獻迴顧和交叉驗證。這本書的行文結構雖然嚴謹，但作者在章節之間的過渡處理得非常巧妙，總能在看似冷硬的公式推導後，用一句話點明這項技術在實際應用中的潛在突破口。例如，在討論模型簡化帶來的誤差時，作者沒有停留在批判層麵，而是立刻轉嚮瞭如何通過“數據同化”技術來校正這種係統性偏差。這讓讀者始終保持著一種積極的、尋求解決方案的心態。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是學到瞭一種反演方法，更是對“如何科學地構建和驗證一個反演模型”有瞭更深刻的理解，它為我未來的研究方嚮指明瞭更具可行性的路徑。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的文字風格對於初學者來說，可能需要一點適應期。它不像那些市麵上流行的科普讀物那樣，充滿瞭生動的比喻和輕鬆的敘事。作者的筆觸是極其冷靜和客觀的，幾乎全程都保持著一種學術報告的調性。我記得有一章專門講瞭誤差分析和不確定性量化，那部分內容簡直是教科書級彆的範例。作者沒有簡單地羅列誤差來源，而是將不同誤差源對最終反演結果的影響機製進行瞭詳細的數學建模和仿真驗證。我當時對照著自己正在進行的一個植被參數反演項目，發現書中提齣的那些處理多源數據交叉驗證的技巧，簡直是為我量身定做的“救命稻草”。書中的案例分析部分雖然篇幅不長，但重在“精”，每一個案例都緊密地扣閤瞭前麵闡述的核心理論，讓人能清晰地看到理論是如何轉化為實際操作的步驟的。我花瞭好幾天時間，反復琢磨其中關於貝葉斯框架在弱敏感參數優化中的應用，感覺自己的數理統計功底都得到瞭顯著提升。這本書更像是深夜裏一本厚重的工具書，在你遇到瓶頸時，它不會給你廉價的安慰，隻會提供最硬核的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本《遙感模型弱敏感參數反演方法》的封麵設計真是讓人眼前一亮，它那種深邃的藍色調和抽象的綫條組閤，仿佛一下子就把人拉進瞭那個充滿未知與挑戰的科學世界。我是在一個偶然的機會接觸到這本書的，當時我正在為我的畢業設計尋找新的理論支撐點，正好看到有同行推薦。拿到書的時候，我就被它紮實的理論基礎所吸引。作者在開篇就對現有的遙感模型進行瞭深入剖析，指齣瞭一些傳統方法在處理復雜地錶過程時所暴露齣的局限性。特彆是關於“弱敏感參數”這一概念的界定，寫得非常清晰和專業，讓人能迅速理解其研究的難點所在。我特彆欣賞作者在理論推導過程中的嚴謹性，每一個公式、每一個假設都有詳盡的背景說明，絕不是那種故作高深的堆砌。對於我們這些長期在應用層麵打轉的研究者來說，這本書提供瞭一個重新審視基礎理論的絕佳視角。它不僅僅是介紹一種方法，更是在培養一種科學思維，一種麵對復雜係統時如何抽絲剝繭、抓住關鍵的能力。閱讀過程中，我感覺自己像是在進行一次智力上的攀登，每爬升一步，視野就開闊一分，對遙感反演的理解也隨之深化。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的深度要求是相當高的。它麵嚮的讀者群體，顯然是那些已經具備瞭紮實的物理光學基礎和一定的數值計算經驗的研究人員。如果你期望它能像一本入門指南那樣，用大白話解釋什麼是遙感，那這本書可能會讓你感到吃力。我剛開始翻閱時，有幾個關於“雅可比矩陣奇異性”和“梯度下降收斂性”的討論，我不得不暫停下來，去查閱高等數學和最優化理論的相關資料。但這恰恰是這本書的價值所在——它不迴避復雜性，而是直麵科學前沿的難題。書中對不同反演算法（比如遺傳算法、粒子群優化）在處理非綫性、多峰值目標函數時的優缺點進行瞭非常細緻的對比，並且給齣瞭針對弱敏感參數特徵的改進方案。這種深入骨髓的細節分析，使得這本書的參考價值遠遠超齣瞭一個單純的方法介紹手冊。它更像是一本研究方法的“元分析”著作，讓你明白為什麼某種方法有效，以及在什麼條件下它會失效。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排，可以說是邏輯性極強，層層遞進，環環相扣。它不是將所有反演技術一股腦地塞給你，而是建立瞭一個清晰的知識框架。從第一部分對“敏感性”概念的宏觀定義，到中間部分對幾種核心反演算法的微觀剖析，再到後半部分對模型魯棒性和係統集成性的探討，整個閱讀體驗非常順暢，但又充滿瞭智力上的挑戰。我個人最喜歡的是其中關於“先驗信息獲取與約束”的章節。在遙感反演中，如何有效利用有限的地麵觀測數據，並將其融入復雜的輻射傳輸模型，一直是睏擾我的難題。作者在這裏提齣瞭一種融閤瞭機器學習和物理約束的混閤反演策略，這種跨學科的思路非常開闊。它不是簡單地替代傳統方法，而是有效地彌補瞭傳統方法的短闆。閱讀到這個部分時，我幾乎是抱著筆記本電腦，一邊看書一邊在代碼編輯器裏進行初步的思路模擬。這本書的價值就在於，它能激發你將不同領域的知識進行有機整閤，從而解決那些看似無解的實際問題。