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第一部分 引言和回顾 3

第1章 植被和农田高光谱遥感技术进展 3

1.1 基本原理与简要介绍 3

1.2 植被与农作物高光谱遥感 10

1.3 植被与农作物高光谱数据组合应用研究 13

1.4 植被与农作物高光谱数据分析方法 13

1.5 最优高光谱窄波段：高光谱植被指数研究 16

1.6 高光谱数据分析的其他方法 20

1.7 宽波段植被指数 21

1.8 高光谱窄波段数据区分植被类型和农作物种类 21

1.9 植被和农作物研究的最优高光谱窄波段 24

1.10 结论 26

参考文献 27

第二部分 高光谱传感器系统 35

第2章 高光谱传感器特征：机载、星载、车载和手持高光谱数据与LIDAR集成 35

2.1 引言 35

2.2 高光谱传感器（HSS）的概念 38

2.3 HSS物理机理及设计 40

2.4 HSS运行模型 44

2.5 LIDAR和HS数据集成 56

2.6 总结与展望 60

参考文献 62

第3章 基于高光谱数据的全球变化研究 65

3.1 前言 65

3.2 高光谱传感器及属性 65

3.3 高光谱遥感方法 70

3.4 全球变化监测需求及应用 73

3.5 高光谱遥感存在的挑战 77

3.6 讨论和展望 80

参考文献 80

第三部分 数据挖掘、算法、指标参数 89

第4章 高光谱数据挖掘 89

4.1 引言 89

4.2 数据挖掘方法 90

4.3 特征选择和特征提取方法 91

4.4 信息提取方法 100

4.5 精度评价 108

4.6 应用 108

4.7 讨论和展望 110

参考文献 110

第5章 高光谱数据处理方法 116

5.1 前言 116

5.2 支持向量机 117

5.3 高光谱数据的光谱解混 118

5.4 实验结果 121

5.5 结论和展望 128

参考文献 129

第四部分 叶片和植物体的生物物理化学特性 135

第6章 叶片色素（叶绿素、类胡萝卜素、花青素）含量的非破坏性估测：关于一个半解析三波段模型的评价 135

6.1 引言 135

6.2 背景 136

6.3 叶片反射光谱特征 137

6.4 三波段概念模型 142

6.5 叶片色素含量估算 145

6.6 结论与展望 154

参考文献 156

第7章 基于高光谱遥感的森林叶片叶绿素估算研究 160

7.1 介绍 160

7.2 叶片叶绿素含量估算方法 161

7.3 冠层叶绿素含量的估算方法 167

7.4 结论和应用 171

参考文献 173

第8章 利用高光谱数据反演粮食作物叶片氮含量 180

8.1 介绍 180

8.2 材料和方法 181

8.3 结果 183

8.4 讨论 193

8.5 结论 195

参考文献 195

第9章 应用地物光谱仪和成像光谱仪研究草地特征 198

9.1 引言 198

9.2 基于地物光谱仪和成像光谱仪草地特征描述 198

9.3 草地的生物物理和生物化学特征控制因子 199

9.4 提取草地特征的高光谱技术 202

9.5 应用高光谱遥感评估牧草地 206

9.6 总结 212

参考文献 213

第10章 植被含水量光学遥感 217

10.1 引言 217

10.2 实验室和野外测量植被含水量 217

10.3 水分含量对光谱反射率的影响 218

10.4 植被含水量的估算方法 220

10.5 总结和结论 227

参考文献 227

第11章 利用高光谱植被指数估算作物和牧草中的氮含量 235

11.1 引言 235

11.2 最新水平 236

11.3 物理和生理基础 239

11.4 反演方法 240

11.5 常用植被指数的综述 241

11.6 结论 247

参考文献 248

第五部分 植物生物特性 257

第12章 光合效率和植被胁迫的光谱生物学指标 257

12.1 引言 257

12.2 对生态系统光合作用及其相关过程的描述和测量 257

12.3 光谱观测植被胁迫的生理学基础 261

12.4 遥感观测光合作用和光合效率 266

12.5 光化学植被指数和光合效率 267

12.6 遥感未来发展 272

12.7 结论 273

参考文献 273

第13章 利用高光谱图像光谱特征和空间分析法估算农作物的生物物理特性和生物化学特性 283

13.1 简介 283

13.2 光谱法 284

13.3 农作物属性的遥感观测 286

13.4 空间法 290

13.5 讨论和将来的发展方向 296

参考文献 298

第14章 高光谱植被指数 301

14.1 简介 301

14.2 高光谱植被指数的应用 304

14.3 冠层生物化学性质 305

14.4 应用 308

14.5 讨论 317

参考文献 318

第15章 遥感估算不同尺度生物物理特征 322

15.1 简介 322

15.2 植被覆盖度 322

15.3 光合有效辐射吸收比 327

15.4 叶绿素含量 332

15.5 绿色叶面积指数 336

15.6 总初级生产力 340

15.7 总结 345

参考文献 346

第六部分 植被过程和功能 355

第16章 高光谱遥感在量化干旱生态系统植物凋落物和入侵植物物种中的应用 355

16.1 引言 355

16.2 高光谱遥感在入侵物种方面的应用——研究方法和柽柳纤毛狼尾草研究案例 367

参考文献 382

第七部分 品种识别 389

第17章 应用高光谱开展作物识别研究 389

17.1 引言 389

17.2 作物种类遥感识别的影响因素 390

17.3 应用Hyperion数据开展作物种类识别 391

17.4 结论 411

参考文献 412

第18章 基于高光谱数据的热带森林冠层物种识别 416

18.1 引言 416

18.2 热带森林冠层光谱变化的驱动力 416

18.3 大尺度冠层物种制图 432

18.4 结论和未来挑战 436

参考文献 437

第19章 入侵植物物种的高光谱数据探测和制图 441

19.1 引言 441

19.2 入侵植物特征 441

19.3 技术和方法 442

19.4 注意事项 451

19.5 面临的挑战和未来的研究方向 452

参考文献 453

第八部分 土地覆盖应用 461

第20章 高光谱遥感在森林管理中的应用 461

20.1 引言 461

20.2 森林生态系统的复杂性 462

20.3 高光谱遥感在森林管理中的应用 463

20.4 未来潜在应用 468

20.5 结论 470

参考文献 470

第21章 湿地植被高光谱遥感 479

21.1 引言 479

21.2 湿地森林高光谱遥感 482

21.3 入侵植物高光谱遥感 486

21.4 沼泽湿地高光谱遥感 489

21.5 总结 497

21.6 未来研究方向 499

参考文献 500

第22章 用反射率光谱描述土壤的特性 503

22.1 引言 503

22.2 土壤 504

22.3 土壤光谱 505

22.4 土壤辐射交互机制 509

22.5 物理过程 521

22.6 土壤发色团和土壤性质的关系 523

22.7 土壤反射率影响因子 526

22.8 土壤反射率和遥感 535

22.9 单点和成像的土壤光谱近似：未来展望 537

22.10 总结与结论 538

参考文献 539

第九部分 作物管理、植物胁迫及其病害的探测 553

第23章 重金属效应对植被高光谱反射特性影响的分析 553

23.1 引言 553

23.2 植被中的金属胁迫生理学 554

23.3 植被的基本光谱 555

23.4 金属与植被交互作用的光谱与成像光谱 556

23.5 植被指数 560

23.6 新兴统计方法 564

23.7 总结和结论 565

23.8 未来应用 566

参考文献 566

第24章 窄波段高光谱数据及其指数用于棉花作物氮含量评估的应用研究 572

24.1 引言 572

24.2 研究对象与方法 573

24.3 结果与分析 576

24.4 讨论 579

24.5 结论 580

参考文献 581

第25章 高光谱遥感数据在精准农业中的应用 583

25.1 引言 583

25.2 高光谱遥感数据在精准农业中的应用 585

25.3 结论 594

参考文献 595

第26章 长时序不同传感器间高光谱数据的连续性研究 600

26.1 引言 600

26.2 数据和方法 601

26.3 光谱兼容性分析 602

26.4 空间兼容性分析 611

26.5 算法差异 614

26.6 角度的影响 617

26.7 讨论 618

参考文献 620

第十一部分 高光谱数据的外星球研究 627

第27章 针对地球和其他行星体岩石表层的高光谱分析 627

27.1 引言 627

27.2 高光谱任务和案例研究 633

27.3 总结和未来的挑战 643

参考文献 644

第十二部分 结论和前景 655

第28章 植被和农作物高光谱遥感：40年研究的认知和欠缺 655

28.1 使用高光谱数据推进植被解译、模拟和填图的关键需求 655

28.2 休斯Hughes现象，高光谱数据处理方法和算法，以及数据冗余的消除 661

28.3 利用高光谱植被指数和窄波段的植被生物物理和生物化学特性建模 663

28.4 农田类型以及作物种类的识别和分类 666

28.5 基于高光谱数据的森林类型和树种识别与分类 667

28.6 基于高光谱数据和指数的净初级生产力、碳通量以及光利用效率模型 669

28.7 精准农业的应用 670

28.8 重金属对植被的影响 671

28.9 基于高光谱数据的湿地填图 672

28.10 牧草特性 672

28.11 本土植被与入侵物种的区分 673

28.12 植物胁迫和红边波段 674

28.13 植被凋落物填图 674

28.14 植被含水量 674

28.15 土壤特性的建模与填图 675

28.16 传感器间的校准标定 676

28.17 高光谱方法用于研究外行星及其与地球的联系 676

28.18 思考总结 677

参考文献 681