简介
光学遥感与SAR遥感是两种不同的土壤水分获取手段,各有优势与不足。若将两者结合起来进行土壤水分的协同反演,就能取长补短,提高土壤水分反演精度,这对于土壤水分的定量遥感反演研究是极具意义的。本书在讨论现有光学与SAR各自反演地表土壤水分机理的基础上,还对光学遥感与SAR协同遥感土壤水分的方法进行了较深入的研究与探索。本书可以作为测绘、地理信息、遥感与对地观测、地理国情监测等相关领域的研究生、科研人员、教师和高年级本科生的研究与参考用书。
目录
第1章绪论1§1.1本书的研究背景与意义1§1.2遥感反演地表参数的主要过程2§1.3遥感反演土壤水分研究进展3第2章光学遥感反演地表土壤水分的方法12§2.1热惯量法12§2.2植被指数法14§2.3温度指数法17§2.4蒸散与作物缺水指数17§2.5植被温度空间18§2.6高光谱法22§2.7其他方法22第3章SAR遥感反演地表土壤水分的方法研究24§3.1电磁学基础理论24§3.2介电常数25§3.3粗糙度29§3.4裸露地表微波遥感反演地表土壤水分模型31§3.5植被覆盖地表微波遥感反演土壤水分模型35§3.6被动微波遥感反演土壤水分38第4章裸露地表微波反演土壤水分方法的研究40§4.1随机粗糙地表的双尺度微波散射模型研究40§4.2SAR反演裸露地表土壤水分的方法50第5章基于云参数的大区域地表土壤水分反演方法研究61§5.1中国气象卫星系列62§5.2FY2C数据预处理研究67§5.3模型简介69§5.4模型中各参数的处理及确定71§5.5大空间尺度下遥感旱情监测模型的改进73§5.6实验与验证75§5.7本章小结80第6章地表土壤水分定量遥感实验设计及数据获取82§6.1黑河定量遥感实验82§6.2研究区概况83§6.3数据采集及预处理84§6.4地表土壤水分的观测方法93§6.5地表粗糙度的观测96第7章基于贝叶斯理论和马尔可夫随机场的主被动遥感数据协同分类算法研究99§7.1入射角归一化方法研究100§7.2基于贝叶斯理论和MRF的分类器设计104§7.3实验106§7.4结论110第8章基于数据融合的主被动遥感协同反演地表土壤水分112§8.1光学遥感与雷达数据的融合112§8.2贝叶斯网络分类119§8.3贝叶斯分类提取土壤水分信息121§8.4结果验证122§8.5本章小结123第9章基于模型耦合的主被动遥感协同反演地表土壤水分125§9.1模型研究126§9.2待定参数敏感性分析131§9.3植被覆盖地表土壤水分反演实验132§9.4结果验证135§9.5本章小结136第10章基于优化算法的主被动遥感协同反演地表土壤水分137§10.1遗传BP神经网络算法研究137§10.2优化算法的光学雷达遥感土壤水分反演实验140§10.3结果验证141§10.4本章小结145参考文献146附录157
主被动遥感协同反演地表土壤水分方法
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