具体描述
●前言
●第1章生态环境参数及其测量方法1
●1.1生态环境参数及其意义1
●1.1.1生态环境参数1
●1.1.2研究参数测量的意义2
●1.1.3常见生态环境参数及其意义4
●1.2生态环境参数的地面测量方法6
●1.2.1土壤水分含量测定6
●1.2.2地温测量13
●1.2.3地面光谱测量17
●1.2.4太阳辐射测量19
●1.2.5叶绿素含量测量20
●1.2.6光合作用测量21
●1.2.7叶面积指数测量22
●1.2.8植被地表生物量测量23
●1.3基于遥传感器的测量25
●1.3.1遥感测量的优势与研究内容25
●1.3.2生态环境参量遥感反演研究进展26
●1.4遥感信息模型概述33
●部分目录
内容简介
《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》以新疆为研究区域，系统介绍陆面生态与环境参数的遥感协同反演算法、模型以及同化模拟技术，共9章。主要内容包括重要生态环境参数的含义、地面测量方法及仪器、基于多源遥感数据的反演算法与模型；区域尺度与建筑物尺度的太阳辐射估算模型与系统；基于光学与微波遥感协同反演积雪覆盖分布与积雪深度的原理、方法与模型，并以新疆雪灾灾情应急监测为实例，探讨雪灾遥感应急监测的方法；陆面数据同化的基本概念，陆面数据同化模拟方法及其应用，以及当前主要的陆面数据同化模拟系统；基于光学与被动微波遥感的陆表土壤水分协同反演方法、基于vic与kalman滤波的同化模拟方法与系统,以及干旱区重要生态环境参数遥感反演模型与软件系统研发等。 **章生态环境参数及其测量方法1.1生态环境参数及其意义
1.1.1生态环境参数
生态环境是指影响人类生存与发展的水资源、土地资源、生物资源，以及气候资源数 量与质量的总称，关系到社会和经济的可持续发展。近半个世纪以来，随着人类社会的飞 速发展和人口数量的激增，人类对自然资源进行了大规模的不合理开发与利用’几乎漠视 自然生态系统自身的生态功能。这些开发和利用在给人类社会带来巨大物质财富的同 时，也给人类自身带来了严重的生态灾难与环境问题，使优选生态环境发生了急剧的变 化。环境污染、气候变暖、森林雜被遭到破坏与退化、水土流失与荒等
用户评价
我深吸一口气，想象着捧着《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》这本书的场景。光是书名就充满了科技感与现实意义的融合。首先，“生态环境参数”这个词汇，预示着本书的内容将聚焦于我们赖以生存的地球的健康指数。我猜想，这本书会涉及一系列关键的环境指标，例如，地表温度、土壤湿度、植被覆盖度、叶绿素含量、降水、蒸发蒸腾、水体溶解氧、水体富营养化程度，以及大气中的细颗粒物（PM2.5）、臭氧（O3）等。这些参数的精确测量和时空变化规律的掌握，对于理解气候变化、监测环境污染、评估水资源分布、指导农业生产、预测自然灾害等都至关重要。而“遥感协同反演”则让我看到了本书技术上的深度和广度。它暗示着本书不会仅仅依赖于单一的遥感数据源，而是强调如何将不同类型、不同分辨率、不同成像原理的遥感数据（如光学、微波、红外、雷达遥感）有机地结合起来，通过先进的反演算法，从海量数据中提取出高精度、高时效性的生态环境参数。这涉及到复杂的传感器特性理解、数据预处理技术、以及先进的反演模型开发，例如，可能涉及多源数据融合、尺度转换、以及机器学习或深度学习在反演过程中的应用。我非常期待书中能够详尽地阐述这些协同反演的理论基础、模型构建流程，以及在不同生态环境参数反演中的具体实践。
评分当我的目光落在“同化模拟”这几个字上时，一股更加前沿和令人振奋的感觉扑面而来。它意味着这本书不仅仅止步于对当前环境状态的描述和反演，而是将目光投向了未来，通过数值模型对生态环境的变化进行预测和模拟。这里的“同化”，我想肯定是指数据同化技术，这是一种将观测数据（尤其是遥感数据）与数值模型相结合，以改进模型状态估计和预测能力的技术。这对于我来说，是一个非常具有吸引力的概念。想象一下，我们可以利用精确的反演出的生态环境参数，实时地“喂养”给地球系统模型、生态模型或者气候模型，让模型能够更准确地反映现实世界的动态变化。这就像给一个正在运转的复杂机器注入新鲜的燃料和校准信号，使其能够更平稳、更精准地运行。书中可能还会探讨不同数据同化方案的优劣，例如卡尔曼滤波系列（EKF, UKF）、集合卡尔曼滤波（EnKF）以及变分方法（3D-Var, 4D-Var）等，以及它们在遥感数据同化过程中的具体应用。更令我兴奋的是，“模拟”所带来的预测能力。通过数据同化后的模型，我们可以对未来的生态环境变化趋势进行预测，例如预测未来一段时间内的干旱程度、洪水风险、植被生长状况，甚至是有害藻华的发生区域和强度。这种预测能力对于防灾减灾、资源管理和环境保护具有极其重要的意义。我特别想知道，书中是否会详细介绍如何构建和验证用于生态环境模拟的模型，以及如何评估同化模拟结果的不确定性。
评分我迫不及待地想翻开这本书，去探索“生态环境参数遥感协同反演与同化模拟”这个宏大课题的细节。首先，从“生态环境参数”这个词组来看，这本书的立足点非常扎实，它关乎我们赖以生存的地球母亲的健康状况。我推测，书中会详细列举并深入剖析一系列关键的生态环境参数，例如，可能包括地表覆盖类型及其变化、植被的健康状况（如叶面积指数、叶绿素含量、植被覆盖度）、土壤的物理化学性质（如土壤水分、土壤有机质含量、土壤温度）、水体的水质参数（如叶绿素a浓度、透明度、溶解氧、水温）、大气环境质量指标（如PM2.5、PM10、O3、NO2等），甚至可能还会涉及到更复杂的生物地球化学循环参数，例如碳排放、氮循环等。每一个参数的准确获取和动态监测，都对我们理解和应对全球环境挑战至关重要。这本书的价值在于，它将这些分散的参数信息整合起来，并赋予它们一个更宏观、更系统的视角。接着，我被“遥感协同反演”所吸引。这意味着本书不仅仅依赖单一的遥感数据源，而是强调不同类型、不同平台、不同尺度的遥感信息之间的协同利用。这让我联想到，书中可能会介绍如何融合多光谱、高光谱、热红外、微波、雷达等多种遥感数据，甚至可能包括航空影像、无人机数据以及地面观测数据。协同反演意味着要解决数据之间的尺度不匹配、几何畸变、辐射差异、以及时间序列的连续性等问题，需要开发更先进的算法和模型。我非常好奇书中会采用哪些先进的反演技术，例如，是基于物理的模型反演，还是基于统计的学习方法，抑或是两者结合？是否会涉及到机器学习、深度学习在参数反演中的应用？
评分“同化模拟”这部分，更是让我对这本书充满了好奇和期待。在我看来，“同化”是将观测数据（这里主要是通过遥感反演得到的生态环境参数）与数值模型相结合，以不断修正模型的状态，使其更准确地反映现实世界的动态过程。而“模拟”则是利用这些经过同化优化的模型，对生态环境的未来变化趋势进行预测和情景分析。这是一种将数据驱动和模型驱动相结合的前沿研究方向。我猜测，书中会详细介绍各种数据同化技术，比如，卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、变分同化等，以及它们如何被应用于构建和改进各类生态环境模型，如水文模型、碳循环模型、大气化学模型等。通过数据同化，模型能够更有效地捕捉生态系统的复杂反馈机制，从而进行更可靠的预测。例如，利用同化了植被指数的生态模型，我们可以预测未来一段时间内森林火灾的风险；或者利用同化了水体污染物数据的模型，可以预警富营养化的扩散趋势。我非常希望书中能够提供一些具体的应用范例，展示如何将协同反演的遥感数据通过数据同化技术，应用于实际的生态环境保护和可持续发展决策中。
评分“同化模拟”这部分，则将本书的视角从对现状的理解推向了对未来的预测和干预。数据同化，在我看来，是将观测信息（此处即遥感反演的生态环境参数）与数值模型相结合，以不断改进模型状态，使其更好地反映现实世界，并进行更可靠的预测。这本书将遥感数据同化与生态环境模拟相结合，无疑是当前地球科学研究的前沿领域。我猜测，书中会详细阐述各种数据同化技术，例如，卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、变分同化（3D-Var, 4D-Var）等，以及它们在不同类型生态环境模型（如水文模型、碳循环模型、大气传输模型、气候模型）中的应用。通过同化，模型能够实时地“学习”和修正，从而更准确地捕捉生态环境的动态过程。这种能力对于预测未来可能发生的极端天气事件（如干旱、洪涝）、评估气候变化情景下的生态系统响应、制定有效的环境保护和资源管理策略至关重要。我特别想知道，书中是否会提供具体的应用案例，展示如何利用协同反演的遥感数据，通过数据同化技术，提升生态环境模型的预测精度，并最终服务于实际的决策过程，例如，在农业、林业、水利、气象等领域。
评分“同化模拟”这部分更是让我看到了这本书的深度和前瞻性。它预示着本书的研究不仅仅停留在对现状的描述，而是要通过模型来理解和预测生态环境的未来演变。数据同化，顾名思义，是将观测数据（这里主要是遥感反演得到的生态环境参数）与数值模型相结合，以不断修正模型的状态，使其更接近真实世界。这使得模型能够更好地捕捉系统的动态变化，并进行更可靠的预测。我猜测，书中会详细介绍不同数据同化技术的原理和实现，例如，卡尔曼滤波、变分同化、以及集合预报等。更重要的是，它会将这些技术与生态环境模拟模型相结合。这可能意味着书中会介绍如何构建或改进用于模拟地表过程、水循环、碳循环、大气传输等过程的数值模型，并将遥感数据同化到这些模型中，以提高模拟的准确性和预测能力。例如，利用同化了土壤湿度的模型来预测未来的干旱风险，或者利用同化了水体参数的模型来预测富营养化的扩散趋势。我非常期待书中能够提供一些具体的案例研究，展示如何将协同反演得到的参数通过数据同化技术应用到实际的生态环境模拟中，例如，用于区域气候预测、水资源管理、农业生产规划，或者应对突发环境事件等。
评分仅仅从书名《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》来看，就足以让我这位长期关注地球科学和环境监测的读者感到兴奋不已。首先，“生态环境参数”这个词组，让我预感到本书将涵盖非常广泛且至关重要的环境指标。我推测，这本书会深入探讨诸如地表覆盖分类及其动态变化、植被指数（如NDVI, EVI）、叶面积指数（LAI）、叶片水分含量、地表温度、土壤水分、降雨量、蒸散发、水体浊度、叶绿素a浓度、溶解氧、以及空气污染物（如PM2.5, O3）等一系列参数。这些参数的精准获取和时空演变规律的掌握，是理解和评估生态系统健康、气候变化影响、水土资源状况、以及环境污染程度的基础。本书的价值在于，它将把这些分散的参数整合到一个系统性的框架下进行研究。而“遥感协同反演”则进一步提升了我对本书的期待。它不仅仅是单一传感器的数据处理，而是强调不同遥感数据源（如光学、微波、热红外、高光谱等）、不同分辨率（从全球尺度到区域尺度，再到局部尺度）、以及不同平台（如卫星、航空器、无人机）之间数据的融合与协同应用。这暗示着书中会探讨如何克服不同遥感数据之间的差异性（如辐射校正、几何校正、时间配准），如何构建多源数据融合的模型，以及如何利用先进的反演算法（如物理模型、统计模型、机器学习方法）来提高参数反演的精度和可靠性。我非常好奇书中会介绍哪些具体的多源数据融合策略以及反演技术，尤其是在面对复杂地表和大气条件下，如何实现精准的参数提取。
评分“同化模拟”这几个字，更是为这本书增添了无限的想象空间和实用价值。在我看来，“同化”是指将观测数据（在这里即通过遥感协同反演得到的生态环境参数）融入到数值模型中，以不断校正和优化模型状态，使其更准确地反映真实世界的动态变化。而“模拟”则意味着利用同化后的模型，对生态环境的未来发展趋势进行预测和情景分析。这是一种非常前沿且极具应用前景的研究方向。我猜测，本书会详细介绍各种数据同化技术，例如，卡尔曼滤波系列、集合卡尔曼滤波、变分数据同化等，以及它们如何应用于不同的生态环境模型，例如，水文模型、碳循环模型、大气化学模型、甚至是气候模型。通过数据同化，模型能够更好地捕捉瞬息万变的生态环境过程，例如，实时更新的土壤湿度模型可以更准确地预测干旱风险，或者同化了水体污染物数据的模型可以预测污染物的扩散范围。我非常期待书中能够展示一些具体的案例研究，例如，如何利用遥感数据同化来改进区域气候模型，预测极端天气事件，或者评估人类活动对生态系统的影响，并为可持续发展提供科学决策支持。
评分当我看到《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》这个书名时，我的思绪立刻被带到了一个充满挑战和机遇的研究领域。首先，“生态环境参数”这个词组，给我一种非常务实的感觉，它意味着本书将深入探讨一系列与我们生存环境息息相关的具体指标，比如，我猜测会包括地表温度、土壤水分、植被覆盖率、叶绿素浓度、水体浊度、大气能见度、以及一些关键的气体污染物浓度等。这些参数的准确获取和变化趋势的把握，对于我们理解全球气候变化、监测环境污染、评估水资源安全、规划国土空间开发都具有不可替代的作用。本书的价值在于，它将这些关键参数的研究置于一个更宏观、更系统的框架之下。接着，“遥感协同反演”这几个字，让我看到了本书在技术上的创新性和前瞻性。它不仅仅是简单地利用一种遥感数据，而是强调如何将不同类型的遥感数据（如光学、微波、红外、高光谱遥感）进行有效的整合与协同处理。这表明书中会涉及多源数据融合、尺度转换、以及先进的反演算法，例如，利用机器学习或深度学习模型来克服单一数据源的局限性，提高参数反演的精度和可靠性。我非常期待书中能够详细介绍这些协同反演的理论框架、模型构建方法，以及在不同生态环境参数反演中的具体应用案例。
评分这本书的名字是《生态环境参数遥感协同反演与同化模拟》，光是听这个名字，我就觉得它是一本厚重、专业、可能还带着点神秘色彩的书。作为一名对地球科学和遥感技术充满好奇心的读者，我期待它能为我揭开层层迷雾，让我窥见隐藏在遥感数据背后的生态环境的真实模样。我首先被“生态环境参数”这个词吸引住了，它暗示着这本书不仅仅是关于某一个单一的环境指标，而是会深入探讨一系列与生态系统健康息息相关的关键参数。我猜测，这本书可能会涉及土壤湿度、植被覆盖度、地表温度、空气质量指标（如PM2.5、O3）、水体富营养化程度，甚至可能是生物多样性指数等等。要知道，这些参数的精确测量和时空动态监测，对于理解气候变化的影响、评估自然灾害风险、制定可持续发展策略都至关重要。而“遥感协同反演”这几个字，更是让我眼前一亮。它意味着这本书不会孤立地看待单一的遥感传感器或数据源，而是强调不同遥感平台、不同波段、不同尺度的遥感数据之间的协同作用。这让我联想到，也许书中会介绍如何融合多源卫星数据（如光学、微波、红外），甚至结合无人机遥感和地面观测数据，通过先进的反演算法，从海量的遥感影像中提取出高精度、高时效性的生态环境参数。这种“协同”的理念，预示着作者在方法论上可能追求一种更全面、更鲁棒的反演框架，能够克服单一数据源的局限性，提升反演结果的可靠性和普适性。我非常期待书中能够详尽地阐述这些协同反演的理论基础、模型构建以及具体的技术实现路径，例如多传感器数据融合的数学模型、最优权重分配策略、以及面向对象和像素级反演方法的结合应用等。
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