●前言
第一版序
第一版前言
第1章 遙感繫統綜述 1
1.1 引言 1
1.2 遙感平臺與傳感器繫統 1
1.2.1 地球靜止衛星 2
1.2.2 極地軌道衛星 4
1.2.3 主要的衛星計劃與項目概述 7
1.2.4 小衛星與衛星星座 11
1.2.5 傳感器類型 13
1.2.6 遙感數據特征 14
1.3 數據傳輸與地面接收繫統 17
1.4 數據處理繫統 18
1.4.1 輻射標定 18
1.4.2 幾何處理 19
1.4.3 圖像質量增強 21
1.4.4 大氣校正 22
1.4.5 影像融合與產品集成 24
1.5 地表參量制圖 24
1.6 地表參量的定量估算 25
1.6.1 前向輻射模型 26
1.6.2 反演方法 29
1.7 高級數據產品的生產、歸檔和分發 39
1.8 產品驗證 42
1.9 遙感應用 42
1.10小結 44
參考文獻 45
第一編 數據處理方法和技術
第2章 幾何處理與定位技術 61
2.1 概述 61
2.2 衛星遙感影像在軌幾何標定 63
2.2.1 衛星遙感成像的繫統誤差源 63
2.2.2 在軌幾何標定模型 69
2.2.3 資源三號衛星在軌幾何標定 71
2.3 單景遙感影像幾何糾正 75
2.3.1 影像幾何糾正模型 75
2.3.2 控制點布設 81
2.3.3 影像重采樣 82
2.3.4 精度評定 84
2.4 遙感影像的幾何配準 85
2.4.1 影像配準點的自動提取 85
2.4.2 影像配準的數學模型 90
2.5 數字地面模型的建立 91
2.5.1 DEM概念和結構模型 91
2.5.2 DEM數據預處理 92
2.5.3 DEM數據內插 94
2.6 正射影像的制作 95
2.6.1 框幅式中心投影影像的數字微分糾正 95
2.6.2 線陣列推掃遙感影像的數字微分糾正 97
2.6.3 正射影像鑲嵌 98
2.7 小結 102
參考文獻 103
第3章 數據合成、平滑和填補 106
3.1 多時相數據合成 106
3.1.1 植被指數的昀大值合成法 106
3.1.2 波段反射率的昀小值合成方法 107
3.1.3 地表溫度昀大值合成法 107
3.1.4 多種準則組合合成法 108
3.1.5 MODIS植被指數合成法 108
3.2 時間序列數據的平滑與填補 111
3.2.1 曲線擬合方法 111
3.2.2 基於生態分類的時間插值技術 113
3.2.3 時空濾波算法 115
3.2.4 基於小波變換的平滑與填補算法 116
3.2.5 時間序列地表反射率重建方法 118
3.3 小結 124
參考文獻 125
第4章 光學影像的大氣校正 127
4.1 大氣效應概述 127
4.1.1 大氣在定量遙感模型中的表征 127
4.1.2 大氣的組成 128
4.1.3 電磁波與大氣的相互作用 128
4.1.4 大氣校正的主要內容及難點 130
4.2 氣溶膠影響的去除方法 132
4.2.1 基於光譜特征 132
4.2.2 基於時間序列影像 136
4.2.3 基於角度信息 138
4.2.4 基於空間特征匹配 138
4.2.5 基於偏振信息 138
4.2.6 多傳感器協同算法 139
4.2.7 地表-大氣參數聯合反演 139
4.3 水汽及其他氣體影響的去除方法 140
4.3.1 水汽影響的去除 140
4.3.2 其他大氣成分影響的去除 141
4.4 常用的大氣傳輸模型和大氣校正軟件 142
4.4.1 MODTRAN模型 142
4.4.2 6S模型 143
4.4.3 FLAASH 144
4.4.4 ACTOR 144
4.4.5 ACORN 144
4.4.6 ATREM 145
4.5 GF-1WFV大氣校正應用 145
4.6 小結 149
參考文獻 149
第二編 地表輻射收支參量估算
第5章 太陽輻射 155
5.1 基本概念 155
5.1.1 太陽輻射光譜 155
5.1.2 太陽常數 155
5.1.3 短波輻射和光合有效輻射 156
5.1.4 太陽輻射的削弱 157
5.1.5 地表輻射收支平衡 157
5.2 地表輻射觀測網 158
5.2.1 輻射觀測儀器 158
5.2.2 全球能量平衡數據庫(GEBA) 159
5.2.3 基準地表輻射網(BSRN) 159
5.2.4 地表輻射能量收支觀測網(SURFRAD) 160
5.2.5 陸地生態繫統通量觀測網(FLUXNET) 161
5.3 地表太陽輻射遙感估算方法 163
5.3.1 統計方法 164
5.3.2 物理模型參數化方法 166
5.3.3 查找表方法 177
5.3.4 混合算法 186
5.4 當前全球地表短波輻射數據產品與時空變化分析 188
5.4.1 遙感地表短波輻射數據產品 189
5.4.2 再分析地表短波輻射數據產品 189
5.4.3 GCM地表短波輻射數據產品 190
5.4.4 地表短波輻射時空變化 192
5.5 小結 196
附錄術語 196
參考文獻 198
第6章 寬波段反照率 204
6.1 地表二向反射模型 204
6.1.1 地表二向反射與寬波段反照率的定義和關繫 204
6.1.2 地表二向反射觀測數據 210
6.1.3 地表二向反射模型 215
6.2 基於二向反射模型反演的反照率估算方法 221
6.2.1 二向反射模型反演及窄波段反照率計算 221
6.2.2 窄波段反照率向寬波段反照率轉換 223
6.3 地表反照率直接估算方法 224
6.3.1 直接估算法概述 224
6.3.2 基於地表二向反射率數據的反照率估算方法 226
6.3.3 基於大氣層頂反射率的方法 231
6.4 全球地表反照率產品和驗證 234
6.4.1 全球地表反照率衛星遙感產品 234
6.4.2 反照率遙感產品驗證方法 237
6.5 全球地表反照率的時空分析 241
6.5.1 時間平均和區域平均反照率的計算方法 241
6.5.2 全球反照率的季節變化 242
6.5.3 不同緯度帶的反照率 244
6.5.4 反照率產品之間的比較 244
6.5.5 不同地表類型的地表反照率 248
6.5.6 反照率的多年變化趨勢 249
6.6 寬波段反照率研究中的問題和展望 252
參考文獻 254
第7章 地表溫度和發射率 260
7.1 地表溫度和發射率的定義 260
7.1.1 地表溫度的定義 260
7.1.2 地表發射率的定義 262
7.2 地表平均溫度估計方法 264
7.2.1 單波段熱紅外算法 265
7.2.2 分裂窗熱紅外算法 267
7.2.3 多波段熱紅外方法 269
7.2.4 微波方法 271
7.3 地表發射率估計方法 273
7.3.1 發射率測量方法 273
7.3.2 基於分類的方法 274
7.3.3 基於NDVI的方法 274
7.3.4 多波段方法 275
7.3.5 高光譜數據反演算法 278
7.3.6 地面長波寬波段發射率計算 287
7.3.7 地面長波寬波段發射率反演 291
7.4 溫度與發射率產品 295
7.5 地表溫度產品的融合 296
7.6 小結 297
縮略詞 297
關鍵詞 298
參考文獻 299
第8章 地表長波輻射收支 305
8.1 地表下行長波輻射 305
8.1.1 背景 305
8.1.2 基於大氣廓線的方法 306
8.1.3 混合模型方法 307
8.1.4 基於氣像數據的方法 316
8.2 地表上行長波輻射 326
8.2.1 溫度-發射率方法 326
8.2.2 混合模型 327
8.3 地表長波淨輻射 336
8.3.1 晴空下地表長波淨輻射估算 336
8.3.2 陰天下長波淨輻射估算 336
8.3.3 全球長波輻射產品生成 343
8.4 現有的遙感地表長波輻射產品 343
8.4.1 現有地表長波輻射收支產品 344
8.4.2 地面下行長波輻射時空變化分析 345
8.5 小結 348
參考文獻 349
第三編 生物物理和生物化學參量估算
第9章 冠層生化特性 355
9.1 遙感提取植被生化組分的原理與方法 355
9.1.1 植被生化組分遙感 355
9.1.2 遙感提取理論與方法簡介 361
9.2 經驗和半經驗方法提取 366
9.2.1 葉片水平生化組分含量提取 366
9.2.2 葉綠素含量的半經驗提取方法 374
9.3 理論模型反演 379
9.3.1 反演方法 379
9.3.2 葉片水平生化組分反演 382
9.3.3 冠層水平生化組分反演 387
9.3.4 光譜分辨率對反演生化組分含量的影響及波段選擇 389
9.4 高光譜激光雷達提取植被生化組分垂直分布 392
9.4.1 高光譜激光雷達植被特征垂直提取研究 392
9.4.2 高光譜激光雷達儀器試驗與數據處理 394
9.4.3 植被生化組分垂直分布反演方法與結果 397
9.5 結論與討論 400
參考文獻 402
第10章 葉面積指數 407
10.1 LAI的定義與實測方法 407
10.1.1 LAI的直接測量法 408
10.1.2 LAI的間接估算法 409
10.2 統計方法 411
10.2.1 植被指數 411
10.2.2 基於植被指數的經驗方法 412
10.3 冠層模型反演方法 412
10.3.1 輻射傳輸模型 412
10.3.2 優化技術 416
10.3.3 神經網絡 418
10.3.4 遺傳算法 422
10.3.5 貝葉斯網絡 424
10.3.6 查找表方法 427
10.4 數據同化方法 429
10.4.1 四維變分數據同化方法 430
10.4.2 順序同化算法方法 431
10.5 激光雷達森林回波模型反演方法 434
10.5.1 Sun的激光雷達森林回波模型 434
10.5.2 Ni-Meister的激光雷達森林回波模型 435
10.6 全球與區域LAI產品 437
10.6.1 全球主要中分辨率LAI產品 437
10.6.2 LAI的時空變化 439
10.7 小結 441
參考文獻 441
第11章 吸收光合有效輻射比例 444
11.1 引言 444
11.2 FAPAR估算方法 446
11.2.1 經驗關繫 446
11.2.2 MODIS FAPAR產品算法 448
11.2.3 JRC_FAPAR產品算法 449
11.2.4 四流輻射傳輸模型 450
11.2.5 GLASS FAPAR算法 451
11.3 FAPAR產品比較與驗證 452
11.3.1 全球FAPAR產品的比對 453
11.3.2 針對土地覆蓋類型的產品比較 457
11.3.3 直接驗證結果 461
11.4 時空分析與應用 463
11.5 小結 468
參考文獻 468
第12章 植被覆蓋度 473
12.1 簡介 473
12.2 植被覆蓋度地面測量 474
12.2.1 目估法 474
12.2.2 采樣法 475
12.2.3 儀器測量法 476
12.2.4 地面實測樣例和討論 478
12.3 植被覆蓋度的遙感估算 481
12.3.1 回歸模型法 482
12.3.2 線性分解模型法 484
12.3.3 機器學習法 488
12.4 現有植被覆蓋度遙感產品 491
12.5 植被覆蓋度時空變化分析研究樣例 494
12.6 植被覆蓋度估算面臨的挑戰和未來發展前景 496
參考文獻 497
第13章 植被高度與垂直結構 502
13.1 植被高度與垂直結構的地面測量 502
13.1.1 單木高度的測量 502
13.1.2 林木高與胸徑的關繫 504
13.1.3 樣地尺度平均樹高的計算 505
13.2 小光斑Lidar植被高度與垂直結構反演 506
13.2.1 小光斑Lidar基本原理及森林參數反演 506
13.2.2 基於單木分割及參數估計 508
13.2.3 樣地尺度參數估計 511
13.3 大光斑Lidar植被高度與垂直結構反演 514
13.3.1 大光斑Lidar基本原理及林業應用 514
13.3.2 大光斑Lidar森林參數反演方法 515
13.4 SAR數據的植被高度與垂直結構反演 516
13.4.1 雷達立體測量的植被高度提取 516
13.4.2 雷達干涉測量原理 517
13.4.3 多頻率干涉數據的植被高度提取 519
13.4.4 極化干涉技術的植被垂直結構提取 519
13.5 攝影測量樹高反演 530
13.5.1 攝影測量點雲與 ALS點雲的比較 530
13.5.2 攝影測量點雲的植被高度反演 531
13.6 展望 535
參考文獻 535
第14章 地上生物量 541
14.1 生物量 541
14.2 異速生長方法 542
14.3 光學遙感方法 545
14.3.1 植被指數方法 546
14.3.回歸分析方法 547
14.3.3 最鄰近方法 549
14.3.4 人工神經網絡 552
14.4 激光雷達、雷達數據和星載攝影測量數據 554
14.4.1 激光雷達數據 554
14.4.2 雷達數據 557
14.4.3 星載攝影測量數據 566
14.5 基於多源數據的生物量反演 567
14.5.1 回歸模型 568
14.5.2 非參數化算法 570
14.5.3 多源遙感數據 575
14.6 未來發展方向 576
參考文獻 577
第15章 陸地生態繫統植被生產力的估算 587
15.1 植被生產力的概念 587
15.2 植被生產力的地面觀測 588
15.2.1 生物學法 588
15.2.2 渦度相關通量方法 590
15.3 基於植被指數的統計模型 591
15.4 基於遙感資料的光能利用率模型 593
15.4.1 光能利用率模型原理 593
15.4.2 主要的光能利用率模型 593
15.4.3 不同光能利用率模型的差異 602
15.4.4 光能利用率模型的挑戰和研究展望 604
15.5 葉綠素熒光估算植被生產力 608
15.6 動態全球植被模型 609
15.6.1 動態全球植被模型簡介 610
15.6.2 遙感數據在動態全球植被模型中的作用 612
15.7 全球植被生產力的時空分布格局 613
15.8 全球植被生產力產品(GLASS-GPP) 615
15.8.1 輸入數據 615
15.8.2 產品描述 615
15.9 小結 618
參考文獻 618
第四編 水循環參量估算
第16章 降水 627
16.1 地表降雨測量技術 627
16.1.1 雨量計和測量網絡 627
16.1.2 地基雷達 628
16.2 星載傳感器降水反演算法 630
16.2.1 VIS/IR降水反演算法 631
16.2.2 PMW降水反演算法 632
16.2.3 雷達降水反演算法 634
16.2.4 多傳感器聯合反演降水算法 635
16.3 全球和區域數據集 636
16.3.1 TRMM 637
16.3.2 GSMaP 641
16.3.3 GPCP 644
16.3.4 GPM 645
16.3.5 COMRPH 646
16.4 全球降水的時空變化 647
16.5 小結 650
參考文獻 651
第17章 遙感估算陸面蒸散 654
17.1 引言 654
17.2 λE基礎理論 657
17.2.1 莫寧－奧布霍夫相似理論(Monin-Obukhov Similarity Theory，MOST) 657
17.2.2 Penman-Monteith公式 659
17.3 λE的遙感反演 660
17.3.1 單源模型 661
17.3.2 雙源模型 662
17.3.3 Ts-VI特征空間方法 664
17.3.4 經驗模型 666
17.3.5 經驗 Penman-Monteith(P-M)公式 668
17.3.6 數據同化方法 669
17.4 遙感模型的標定和檢驗 670
17.4.1 渦度相關技術(EC) 670
17.4.2 波文比能量平衡方法(BR) 671
17.4.3 閃爍儀方法 672
17.4.4 地表水量平衡方法 673
17.5 全球和區域遙感λE產品及其時空特征 674
17.6 小結 676
參考文獻 677
第18章 土壤水分 685
18.1 簡介 685
18.2 傳統的SMC測量技術 686
18.3 微波遙感方法 688
18.3.1 被動微波遙感 688
18.3.2 主動微波遙感 694
18.4 光學和熱紅外遙感方法 696
18.4.1 三角法 697
18.4.2 梯形法 699
18.4.3 溫度-植被干旱指數法 699
18.4.4 熱慣量(TI)法 700
18.5 土壤水分剖面估計 703
18.6 不同遙感技術的比較 703
18.7 可用的數據集及其時空變化 704
18.7.1 地表站點觀測數據 704
18.7.2 微波遙感數據 705
18.7.3 基於觀測數據驅動的陸表模型估計數據 707
18.8 小結 708
參考文獻 708
第19章 雪水當量 711
19.1 雪水當量地面測量方法 712
19.2 積雪微波輻散射模型 713
19.2.1 半經驗模型 714
19.2.2 理論解析模型 716
19.2.3 數值計算模型 717
19.3 微波遙感雪水當量反演方法 718
19.3.1 被動微波遙感雪水當量反演算法 718
19.3.2 主動微波遙感積雪水當量反演算法 734
19.4 光學遙感積雪反演算法 742
19.4.1分解方法計算積雪覆蓋度 743
19.4.2 雪深經驗算法 743
19.4.3 與融雪模型結合的雪水當量重建算法 745
19.5 雪水當量產品及應用 745
19.5.1 雪水當量產品 745
19.5.2 積雪時空分布特征 746
19.5.3 雪水當量產品的應用 750
19.6小結 753
參考文獻 754
第20章 蓄水量 762
20.1 水量平衡法 762
20.2 水域面積-水位法 763
20.2.1 基於水域面積和水位的地表蓄水量估算原理 764
20.2.2 水域面積提取方法 764
20.2.3 水位提取方法 769
20.2.4 水域面積-水位法在蓄水量研究中的應用 774
20.3 GRACE重力衛星法 775
20.3.1 GRACE衛星簡介 775
20.3.2 基於GRACE衛星的蓄水量估算原理 776
20.3.3 GRACE數據集及其在蓄水量研究中的應用 777
20.4 小結 779
參考文獻 780
第五編 高級遙感數據產品生產和應用示例
第21章 高級陸地產品融合方法 787
21.1 引言 787
21.2 高級產品融合綜述 789
21.3 地統計學方法 792
21.3.1 隨機過程概述 792
21.3.2 很優插值方法 793
21.3.3 貝葉斯昀大熵方法 798
21.4 多尺度樹方法 800
21.4.1 方法 800
21.4.2 案例研究——葉面積指數 802
21.4.3 案例研究——反照率 802
21.5 基於經驗正交函數的方法 804
21.5.1 DINEOF方法簡介 804
21.5.2 DINEOF在數據融合中的應用 806
21.5.3 案例研究 806
21.6 小結 808
參考文獻 809
第22章 衛星遙感數據產品生產和管理 814
22.1 遙感地面繫統組成 814
22.1.1 美國航空航天局地球觀測繫統的數據和信息繫統 814
22.1.2 歐空局的歐洲遙感(ERS)衛星地面繫統 815
22.2 衛星遙感數據生產繫統 817
22.2.1 產品生產任務管理 820
22.2.2 高性能計算環境 821
22.2.3 數據質量檢驗 822
22.2.4 繫統監控 824
22.2.5 產品數據組織 824
22.2.6 產品數據管理 825
22.2.7數據(Metadata)管理 826
22.3 基於雲計算的遙感數據管理和分析的集成 827
22.3.1 谷歌地球引擎繫統的組成部分 828
22.3.2 谷歌地球引擎繫統目前提供的功能 829
22.4 小結 833
參考文獻 834
第23章 遙感在城市化中的應用 835
23.1 引言 835
23.2 城市區域監測 835
23.2.1 城市區域繪制 835
23.2.2 城市擴張監測 839
23.3 城市生態環境監測 840
23.3.1 城市植被監測 840
23.3.2 城市森林碳存儲和碳吸收估算 845
23.4 城市化影響研究 847
23.4.1 城市化對植被物候的影響 847
23.4.2 城市化對淨初級生產力的影響 852
23.4.3 城市化對地表參數的影響 853
23.4.4 城市熱島效應 858
23.4.5 城市化對空氣質量的影響 859
23.5 小結 864
參考文獻 864
第24章 遙感在農業相關領域中的應用 868
24.1 引言 868
24.2 農田信息提取 869
24.2.1 作物區提取 869
24.2.2 農田變化檢測 871
24.2.3 灌溉農業區繪制 871
24.3 作物產量估算 875
24.3.1 使用NOAA-AVHRR NDVI進行產量估算 875
24.3.2 基於生產效率模型和遙感數據的玉米和大豆產量估算 877
24.4 農作物干旱監測 881
24.4.1 基於MODIS數據的農作物干旱監測 881
24.4.2 基於多源數據的農作物干旱監測 883
24.5 作物殘茬監測 886
24.5.1 作物殘茬覆蓋度估算 886
24.5.2 農作物秸稈焚燒監測 889
24.6 農田變化對地表參數和環境的影響 891
24.6.1 灌溉農業對地表參數的影響 891
24.6.2 農田對地表溫度的影響 892
24.6.3 作物秸稈燃燒的影響 895
24.7 作物對氣候變化的響應 896
24.7.1 高溫對小麥生長的影響 896
24.7.2 濕度和溫度變化對作物物候的影響 897
24.8 小結 900
參考文獻 900
第25章 森林覆蓋變化：制圖及其氣候的影響評價 908
25.1 引言 908
25.2 森林變化制圖 909
25.2.1 基於土地覆蓋制圖的變化檢測 909
25.2.2 基於 Landsat時間序列影像制圖 912
25.2.3 MODIS VCF/VCC產品 913
25.2.4 2010 FAO FRA遙感調查 918
25.3 森林變化的氣候效應 919
25.3.1 溫室氣體 921
25.3.2 溫度 922
25.3.3 降水 923
25.4 應用實例 926
25.4.1 亞馬孫盆地的森林砍伐 926
25.4.2 中國森林變化 931
25.5 小結 938
參考文獻 939

本書論述從遙感觀測數據提取地表特征參量信息的定量遙感理念和算法技術，綜合介紹近年來定量遙感研究的主要成果和近期新進展。第1章通過概述遙感繫統構成，綜述全書內容、提示各章之間的聯繫第2～4章（第一編）介紹遙感輻射和幾何信息的定量處理技術和重構高質量、時空連續遙感數據的方法；第5～20章（第二編～第四編）分別針對地表輻射收支參量、生物物理和生物化學參量和水循環參量，重點講解利用可見光、紅外、微波波段和雷達遙感觀測數據提取近20種地表參量的原理與方法；第21～25章（第五編）介紹高級數據產品的集成估算方法、遙感數據產品生成繫統與應用示例。本書在第一版的基礎上，主要對定量遙感新方法、新數據產品和應用拓展做了更新。本書可以作為地理信息科學及其相關專業高年級本科生和研究生教材，其中第二編到第五編的內容相對獨立，每一編均可以單獨用於教學本書也可以作為一部參考書，服務於對遙感數據使用和應用有興趣的讀者。本等