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| 編輯推薦： |
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本书在在阐述光学与SAR遥感反演土壤湿度机理的基础上，从多个方面对光学与SAR遥感反演地表土壤湿度的方法进行研究，并提出了三种协同反演的方法，同时利用野外实验的数据对三种模型分别做了验证，从验证结果来看，光学与SAR遥感的结合明显的比单一数据源反演的土壤湿度精度更高。书中提出的算法具有较高的学术价值，在国际相关领域属于先进水平。
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| 內容簡介： |
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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。
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| 關於作者： |
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余凡，中国测绘科学研究院副研究员，主要研究方向为摄影测量与遥感，，成功申请获批国家自然科学基金面上项目利用全极化SAR数据反演地表土壤水分方法研究（41471299），青年基金项目光学与雷达协同反演地表土壤水分的方法研究（41101321）各1项，并参与973项目基于先验知识的土壤水分、植被结构参数遥感综合反演研究2007CB714400。获得2014年测绘科技进步奖二等奖1项，共发表论文16篇，其中第一作者9篇 SCI 4篇，EI学报 5篇；发明专利3项（获批1项），软件著作权2项。翟亮，1980-，男，中国测绘科学研究院，副研究员，主要从事于遥感影像压缩、地理国情监测研究。张承明，1971-，男，山东农业大学信息科学与工程学院，副教授，主要从事于遥感定量反演、水文遥感等方面的研究。
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| 目錄：
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第1章绪论11.1本书的研究背景与意义11.2遥感反演地表参数的主要过程21.3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122.1热惯量法122.2植被指数法142.3温度指数法172.4蒸散与作物缺水指数172.5植被温度空间182.6高光谱法222.7其他方法22第3章SAR遥感反演地表土壤水分的方法研究243.1电磁学基础理论243.2介电常数253.3粗糙度293.4裸露地表微波遥感反演地表土壤水分模型313.5植被覆盖地表微波遥感反演土壤水分模型353.6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404.1随机粗糙地表的双尺度微波散射模型研究404.2SAR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615.1中国气象卫星系列625.2FY2C数据预处理研究675.3模型简介695.4模型中各参数的处理及确定715.5大空间尺度下遥感旱情监测模型的改进735.6实验与验证755.7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826.1黑河定量遥感实验826.2研究区概况836.3数据采集及预处理846.4地表土壤水分的观测方法936.5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997.1入射角归一化方法研究1007.2基于贝叶斯理论和MRF的分类器设计1047.3实验1067.4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1128.1光学遥感与雷达数据的融合1128.2贝叶斯网络分类1198.3贝叶斯分类提取土壤水分信息1218.4结果验证1228.5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1259.1模型研究1269.2待定参数敏感性分析1319.3植被覆盖地表土壤水分反演实验1329.4结果验证1359.5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13710.1遗传BP神经网络算法研究13710.2优化算法的光学雷达遥感土壤水分反演实验14010.3结果验证14110.4本章小结145参考文献146附录157
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| 內容試閱：
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地表土壤水分是决定陆地与大气能量交换的关键因子，是全球水循环的重要组成部分，直接控制地表与大气之间水、热量的输送和平衡。土壤水分一直也是水文、气象、农业、生态、气候变化等研究的关键参数，它在地球科学研究中具有重要意义。土壤水分是主导农作物长势及产量的一个重要因素，也是干旱监测的一个重要指标。土壤供水不足会导致植被正常生长发育受阻，影响作物长势和产量，甚至作物由于干旱而绝收。从全球范围看，旱灾已经成为影响面最广、造成经济损失最大的因素，被认为是世界上最严重的自然灾害类型，也成为制约我国农业生产和经济发展的主要因素。土壤干旱缺水也将引起土壤沙化、盐渍化、植被退化、水土流失等生态环境恶化现象。因此，探讨一套客观、动态、实时的土壤水分监测与反演方法，具有重要的科学意义和现实意义。传统土壤水分监测方法很难进行大范围、高效率和实时常规测量，而遥感技术由于其自身特点及潜力，已在地表土壤水分研究中蓬勃开展。目前，遥感技术已经进入一个能动态、快速、高效地提供多源对地观测数据的新阶段。多源遥感数据的协同观测能一定程度上克服各种单一遥感手段获取的图像数据在几何、光谱、时间和空间分辨率的局限性，对观测目标有一个更加全面、清晰、准确的理解与认识。光学遥感与雷达遥感是两种不同的土壤水分获取手段，能从不同的角度反映地表的土壤水分情况。若能将两者结合起来协同反演土壤水分，取长补短，提高土壤水分反演精度，对于土壤水分的定量遥感反演研究是极具意义的。本书共分为10章。第1章介绍了本项研究的目的、意义及遥感反演土壤水分相关研究现状和进展；第2章介绍了现有的光学遥感反演土壤水分方法；第3章对微波反演土壤水分的基本原理和方法进行了介绍；第4章介绍了两个裸露地表的微波散射模型，即双尺度微波散射模型和双极化反演土壤水分模型；第5章介绍了大区域地表土壤水分反演的云参数法，并利用FY2C数据对全国的干旱状况进行了反演；第6章主要对实验和研究区进行说明，然后对本文遥感与地面观测数据及其预处理方法进行了简单介绍；第7章介绍了一种马尔可夫随机场和贝叶斯理论相结合的光学与SAR遥感数据协同分类方法；第8章主要探讨了一种先融合后分类的土壤水分提取方法，首先将光学和微波数据采取一定的算法融合，然后以融合的结果作为贝叶斯网络的输入，通过分类提取土壤水分信息；第9章介绍了利用光学、雷达遥感模型耦合，协同反演土壤水分的方法，通过光学和微波模型的耦合，发展了一种反演植被覆盖区地表土壤水分的半经验模型，并对植被冠层重叠造成的雷达阴影效应进行了验证；第10章从优化算法的角度，通过遗传神经网络模型，将光学和微波这两种表达土壤水分机理完全不同的遥感数据协同起来反演土壤水分，模型不仅能实现面上区域内土壤水分的反演，同时具有较高的精度。本书是笔者近十余年来在光学遥感与雷达遥感协同反演地表土壤水分领域的研究工作的阶段总结，主要成果先后在国内外学术刊物上发表，也在部分国家项目中得到有意义的应用。本书的完成得到国家973项目陆表生态环境要素主被动遥感协同反演理论与方法（2007CB714407）、复杂地表遥感信息动态分析与建模（2013CB733400），国家自然科学基金项目光学与SAR遥感协同反演地表土壤水分方法研究（41101321）、全极化雷达反演地表土壤水分方法研究（41471299），以及国家基础测绘项目的资助，在此表示衷心的感谢。感谢中国科学院大学赵英时教授和宋小宁教授、国家测绘地理信息局燕琴研究员、中国测绘科学研究院李海涛研究员、广州地理研究所周霞研究员等，在本书的完成过程中所给予的诚恳建议和帮助。由于笔者水平有限，书中错漏不足之处敬请广大读者批评指正。
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