水文与水管理中的遥感技术PDF电子书下载

第一部分 概述与基本原理 3

1 概论 3

1.1 引言 3

1.2 遥感的定义 3

1.3 遥感数据的本质 4

1.4 卫星系统 5

1.4.1 遥感平台 6

1.4.2 遥感传感器 9

1.4.3 空间分辨率 10

1.4.4 时间分辨率 11

1.5 遥感与水文学 11

1.6 本书的结构 12

2 遥感的物理原理和技术要点 14

2.1 引言 14

2.2 电磁光谱和辐射率 14

2.3 大气传播 18

2.4 自然介质的反射和发射特性 22

2.5 传感器原理 26

2.6 现在和未来的地球观测任务概述 31

3 遥感数据处理：硬件和软件准备 34

3.1 图像处理系统的特点 34

3.1.1 中央处理器（CPU）：个人电脑、工作站和大型机 34

3.1.2 系统分析员人数及操作方式 35

3.1.3 串行与并行图像处理、算术协处理器和随机存取存储器（RAM） 37

3.1.4 操作系统和软件编译器 37

3.1.5 大容量存储 39

3.1.6 屏幕显示分辨率 41

3.1.7 屏幕颜色分辨率 41

3.1.8 图像扫描（数字化）思考 42

3.2 图像处理和GIS软件应用 43

3.2.1 预处理 44

3.2.3 遥感信息提取 45

3.2.2 显示和加强 45

3.2.4 摄影测量的信息提取 46

3.2.5 元数据和图像／地图系列文档 46

3.2.6 图像和地图的制图成分 49

3.2.7 地理信息系统（GIS） 49

3.2.8 应用 49

3.3 经济实用的数字图像处理系统 50

3.4 小结 50

4 遥感信息数据与地理信息系统的集成 57

4.1 引言 57

4.2 一般方法 59

4.2.1 栅格和矢量数据结构 59

4.2.2 现有集成方法 61

4.2.3 与地理数据处理过程相关的误差 63

4.3.1 流域数据库的开发 64

4.3.2 高程数据的集成使用 64

4.3 当前的应用 64

4.3.3 土地利用／土地覆盖类型变化监测 65

4.3.4 流域径流量建模 66

4.3.5 水质监测与建模 68

4.3.6 土壤侵蚀监测 68

4.4 展望 69

5 水文建模中的遥感 77

5.1 引言 77

第二部分 遥感在水文监测和建模中的应用 77

5.2 实际水文模型中遥感的应用 78

5.3 耦合水—能量平衡模型中的遥感 82

5.4 遥感方法 83

5.4.1 太阳辐射 84

5.4.2 下降长波 84

5.4.3 降水 85

5.4.4 气温 85

5.4.5 表面空气湿度 86

5.5 模型实例：红河—Arkansas流域 87

5.6 发展方向 88

6 降水 103

6.1 引言 103

6.2 一般方法 104

6.2.1 地面雷达 104

6.2.2 可见光和红外线卫星数据的使用 105

6.2.3 无源微波卫星数据的使用 106

6.2.4 航天雷达 106

6.3 当前技术 107

6.3.1 降雨的单偏振雷达测量 107

6.3.2 降雪和雹的测量 110

6.3.3 多参数雷达 111

6.3.4 降雨量估计的卫星云指数和生活史方法 112

6.3.5 双光谱技术 114

6.3.6 空间降雨的无源微波估计 115

6.3.7 采样误差 116

6.4.1 当前的性能标准 118

6.4 改进的潜力 118

6.4.2 展望 119

7 土地利用和流域特征 125

7.1 引言 125

7.2 用遥感绘制土地覆盖类型地图 126

7.3 植被指数 127

7.3.1 简单植被指数 128

7.3.2 归一化植被指数（NDVI） 129

7.3.4 多时相植被指数 131

7.3.3 精确的估计 131

7.4 专题分类 132

7.4.1 图像分类方法 133

7.4.2 最大似然分类 136

7.4.3 讨论 137

7.4.4 概率估计的精确化 138

7.4.5 分割 140

7.4.6 巴西Pantanal地区的范例研究 140

7.5 雷达 142

8 蒸发 148

8.1 引言 148

8.1.1 概述 148

8.1.2 地面蒸发的遥感测量 149

8.2 蒸发和辐射测量的变量 150

8.2.1 潜在蒸发 150

8.2.2 实际蒸发 152

8.3 土地蒸发的遥感测量：应用和模拟方法 154

8.3.1 概论 154

8.3.2 蒸发和地表温度的线性关系［1］ 156

8.3.3 改进的线性关系［2］ 157

8.3.4 蒸发、地表温度和光谱指数的关系［3］ 157

8.3.5 土壤—植被—大气输送（SVAT）模型［4］ 158

8.3.6 集成SVAT和行星边界层（PBL）模型［5］ 159

8.4 当前趋势：改进的观测和参数化方法 160

8.4.1 局部最大蒸发量和地表温度［6］ 160

8.4.2 改进的地表变量观测［7］ 163

8.5 空间可变性 165

8.6 精度 166

8.7 应用 167

8.8 目前及未来的观测 168

8.9 概要和总结 169

9 土壤含水量 187

9.1 引言 187

9.2 一般方法 188

9.3 传感器—目标相互作用 191

9.4 水文实例 197

9.5 未来微波遥感在土壤含水量测量中的应用 200

10 地表水的遥感分析 206

10.1 引言 206

10.2 地表水探测 207

10.3 湖泊和水库面积的估测 209

10.4 湿地 211

10.5 湖泊水位 213

10.6 河流水位和流量 216

10.7 洪水范围 218

10.8 结论 222

11 积雪和冰 228

11.1 积雪和冰的作用 228

11.2 一般方法 229

11.2.1 Gamma射线 229

11.2.2 可见光图像 231

11.2.3 热红外 232

11.2.4 有源和无源微波 233

11.2.5 相关应用 236

11.3 当前的应用 237

11.3.1 NOHRSC（美国国家应用水文遥感中心）积雪覆盖和雪水当量的测量 237

11.3.2 加拿大草原雪水当量制图 238

11.3.3 融雪径流的预报计算 240

11.4.3 雷达应用的前景 243

11.4.2 改进的无源微波算法 243

11.4.1 提高无源微波的分辨率 243

11.4 未来的方向 243

11.4.4 各种数据类型的综合 244

12 土壤侵蚀 261

12.1 引言 261

12.2 遥感使用基础 263

12.3 应用 264

12.4 实例研究 266

12.4.1 图像解译／摄影测量 266

12.4.2 模型／GIS输入 268

12.4.3 光谱特性 269

12.4.4 地形测量 271

12.5 未来发展趋势 272

13 水质 278

13.1 引言 278

13.2 遥感的应用基础 279

13.3 应用 280

13.4.1 悬浮泥沙 281

13.4 实例研究 281

13.4.2 叶绿素 284

13.4.3 温度 286

13.4.4 油 288

13.5 未来的发展趋势 289

14 地下水 295

14.1 引言 295

14.2.1 三维水文状况 296

14.2 水文地质的概念化 296

14.2.2 地下水水面 298

14.2.3 水流系统 300

14.3 水量平衡 301

14.3.1 地下水灌溉方案 302

14.3.2 补给 303

14.4 坚硬岩石地形和线性构造 308

14.6 总结与展望 310

14.5 地下水管理与结论 310

第三部分 遥感数据辅助下的水管理 319

15 遥感在水管理中的应用 319

15.1 引言 319

15.2 水管理中遥感应用潜力 319

15.2.1 观测和制图 319

15.2.2 空间分析和分区 321

15.2.3 监测与预报 322

15.3 遥感支持下的流域规划 323

15.3.1 引言 323

15.3.2 水文监测和预测 323

15.3.3 流域中的上下游关系 324

15.4 遥感辅助下的流域管理 325

15.4.1 引言 325

15.4.2 水文图像解译在流域管理中的应用 327

15.5.2 在遥感技术辅助下的径流收集研究 328

15.5.1 引言 328

15.5 小范围水资源开发和遥感 328

15.5.3 洪水的延伸和地下水的补给 329

15.6 灌溉水管理和遥感 329

15.7 水管理的决策支持系统 330

15.7.1 引言 330

15.7.2 专家系统和决策支持系统 331

16 洪水预报和控制 345

16.1 引言 345

16.2 一般方法 346

16.2.1 模型方法 346

16.2.2 遥感数据的种类和要求 346

16.2.3 从遥感数据中得到水文气象信息 348

16.2.4 地区降雨到径流水位图实时预报的转换 349

16.3 基于遥感数据的洪水预报辅助下的实时洪水控制范例 351

16.3.1 基本原理 351

16.3.3 定量的降雨量预报 352

16.3.2 雷达降雨量测量应用于Günz河流域 352

16.3.4 降雨—径流模型在洪水预报中的应用 354

16.3.5 基于洪水水文预报图的水库最优操作 355

16.4 城市环境下的洪水预报和控制 356

16.5 展望 359

17 灌溉和排水 362

17.1 引言 362

17.1.1 现有的非遥感方法及其局限性 363

17.1.2 遥感在灌溉和排水中的应用回顾 364

17.2 一般方法 365

17.2.1 应用与可观测性对比及算法 365

17.2.2 理论和概念性的方法 365

17.2.3 应用举例 369

17.3 当前的应用 371

17.3.1 一般应用 371

17.3.2 高分辨率的灌溉土地制图 371

17.3.4 农作物缺水——红外线 373

17.3.3 农作物需水量——可见光和近红外线 373

17.3.5 流域水文 374

17.3.6 盐碱地的发现 375

17.3.7 灌溉管理 375

17.4 目前和未来的观测 376

17.5 未来方向和潜力 377

18 无计量河流流域水利工程设计的水文数据计算 385

18.1 引言 385

18.2 一般方法 386

18.2.1 模块1：卫星系统，数据处理 387

18.2.2 模块2：以多时相卫星图像为基础估计每月地区降水 389

18.2.3 模块3：径流量的估计 391

18.3 应用 392

18.3.1 研究区域和所用数据 392

18.3.2 多时相B2-Meteosat卫星图像辅助下地区月降水量估计 392

18.3.3 降雨—径流模型 394

18.4 进一步应用 395

18.5 总结与讨论 396

19 土地覆盖变化趋势检测及对水管理的影响 400

19.1 引言 400

19.2 水文模型和土地覆盖变化 402

19.3 研究实例：西欧Sauer河流域土地利用变化的遥感检测 404

19.4 总结 412

20 展望 425

20.1 引言 425

第四部分 展 望 425

20.2 水文研究与建模现状 426

20.3 水管理 428

20.4 水文学和水资源管理中的数据问题 429

20.5 攻坚计划 430

20.6 已有的传感器和平台 432

20.7 计划中和已提出的传感器和平台 433

20.8 遥感和水文学的未来需要 434

缩略语表 449