环境遥感原理与应用PDF电子书下载

1 环境遥感概述 1

1.1 环境空间数据的采集 1

1.1.1 引言 1

目录 1

1.1.2 基于地面的空间数据采集方法 2

1.1.3 基于遥感的空间数据采集方法 2

1.2 遥感技术的发展 3

1.2.1 遥感的定义 3

1.2.2 遥感技术的特征 4

1.2.3 遥感的分类及应用领域 5

1.3.1 大气环境遥感 7

1.3 环境遥感的应用 7

1.3.2 水环境遥感 9

1.3.3 城市环境遥感 10

1.3.4 植被生态监测 11

习题 11

2 环境遥感基础 12

2.1 电磁波辐射与地物光谱特征 12

2.1.1 电磁波辐射与电磁波谱 12

2.1.2 太阳辐射及大气对辐射的影响 17

2.1.3 能量与地球表面特征的相互作用 22

2.1.4 彩色合成的原理 26

2.2.1 传感器 29

2.2 遥感传感器与平台 29

2.2.2 平台 34

2.2.3 常用的环境遥感卫星数据 36

2.3 遥感图像特征及其选择原则 43

2.3.1 遥感图像特征 43

2.3.2 遥感图像的选择原则 48

习题 52

3 遥感图像处理 53

3.1 遥感数据存储格式 53

3.1.1 BSQ格式 54

3.1.2 BIL格式 56

3.1.3 HDF格式 56

3.1.4 中国遥感卫星地面站数字产品格式 57

3.2 遥感图像校正 58

3.2.1 图像辐射校正 58

3.2.2 图像几何校正 66

3.3 遥感图像的增强 72

3.3.1 辐射增强处理 72

3.3.2 空间增强处理 76

3.3.3 光谱增强处理 79

3.4 图像数据的融合 87

3.4.1 概况 87

3.4.2 遥感信息的融合 89

3.4.3 遥感信息与地理信息的融合 91

习题 93

4.1 人工解译 95

4 遥感图像专题分类 95

4.2 计算机非监督分类 97

4.2.1 K-均值算法 97

4.2.2 ISODATA算法 97

4.3 计算机监督分类 98

4.3.1 最大似然分类法 99

4.3.2 最小距离分类法 100

4.3.3 马氏距离分类法 101

4.3.4 平行六面体分类法 102

4.3.5 K-NN分类法 102

4.4 神经网络分类 102

4.4.1 概述 102

4.4.2 神经网络分类器的结构 103

4.4.3 后向传播训练算法和学习机制 104

4.4.4 神经网络系统的结构参数和训练参数 105

4.5 专家系统分类 106

4.5.1 专家系统结构 106

4.5.2 专家知识的表达 107

4.5.3 推理机制 108

4.5.4 基于贝叶斯概率的分类计算 110

习题 111

5 遥感分类中的不确定性和尺度问题 112

5.1 遥感数据专题分类的不确定性问题 112

5.1.1 基本概念 112

5.1.2 遥感信息中的不确定性来源 113

5.2 遥感数据分类不确定性评价方法 116

5.2.1 基于误差矩阵的分类精度评价方法 117

5.2.2 基于模糊集理论的精度评价方法 122

5.2.3 像元尺度上遥感数据分类的不确定性 123

5.2.4 其他分类不确定性评价方法 130

5.3 遥感信息提取中的尺度问题 130

5.3.1 尺度问题 130

5.3.2 遥感信息与遥感模型的尺度效应 134

5.3.3 遥感应用中合适空间分辨率的选取 136

5.3.4 遥感信息尺度转换方法 137

5.4 遥感信息提取中不确定性和尺度的关系 139

习题 141

6.1.1 水色遥感概述 142

6.1 水环境遥感 142

6 环境遥感的应用 142

6.1.2 水体的光谱特征 145

6.1.3 水体界线的确定 147

6.1.4 水深的探测 147

6.1.5 水体悬沙的反演 149

6.1.6 叶绿素的反演 153

6.1.7 水温的探测 155

6.1.8 水体其他综合水质指数的反演 156

6.2 大气环境遥感 157

6.2.1 气溶胶监测 157

6.2.2 臭氧监测 161

6.2.3 城市热岛监测 163

6.2.4 沙尘暴监测 166

6.2.5 酸沉降监测 169

6.3 植被生态遥感 169

6.3.1 植物的光谱特征 169

6.3.2 植被指数 174

6.3.3 植被生态遥感的应用 179

6.4 土壤遥感 181

6.4.1 土壤的光谱特征 182

6.4.2 土壤类型的确定 183

6.5 土地覆被／土地利用遥感 184

6.5.1 土地覆被／土地利用 184

6.5.2 土地覆被／土地利用分类系统 187

6.5.3 土地覆被／土地利用遥感信息源的选取 188

6.5.4 土地覆被／土地利用信息的遥感提取方法 189

6.6 生境调查遥感 190

6.6.1 生境概念 190

6.6.2 生境调查监测 191

6.6.3 生境评价与制图 191

6.6.4 生境遥感调查评价 192

习题 193

7 佛山市城市热岛遥感分析 195

7.1 研究区域概况 195

7.2 研究技术路线 195

7.2.1 研究方法 196

7.2.2 技术路线 196

7.3.2 数据准备 197

7.3.1 遥感数据源及相关资料 197

7.3 遥感影像预处理 197

7.3.3 图像几何校正 198

7.3.4 空间建模 198

7.4 佛山市地表辐射温度的反演 199

7.4.1 地表辐射温度的反演方法 199

7.4.2 地表辐射温度的反演 201

7.4.3 地表辐射温度、NDVI与土地覆被类型的关系 201

7.5 佛山市城市热岛等级空间分布 203

7.5.1 地表辐射温度的相对标准 203

7.5.2 佛山市城市热岛等级空间分布 205

7.6 佛山市城市热岛分布解析 205

7.6.1 城市热岛分布与演变 205

7.6.2 禅城区城市热岛分布与演变 207

7.6.3 南海区与顺德区城市热岛分布与演变 208

7.6.4 三水区与高明区城市热岛分布与演变 209

7.6.5 佛山市热岛等级分布与演变 210

7.6.6 佛山市城市热岛增长潜力 211

7.7 佛山市热岛评价 212

7.7.1 佛山市热岛效应影响因素分析 212

7.7.2 佛山市城市热岛生态评价 214

7.7.3 佛山市城市热岛化解措施分析 215

8 赣江流域环境遥感与非点源研究 217

8.1 概述 217

8.1.1 总项目研究内容 217

8.1.3 遥感解译技术路线 218

8.1.2 环境遥感的作用和地位 218

8.1.4 数据源 219

8.1.5 遥感解译研究内容 219

8.2 赣江流域土地利用环境遥感 220

8.2.1 流域野外勘查 220

8.2.2 遥感影像预处理 220

8.2.3 室内计算机解译 221

8.2.4 目视解译与纠错 227

8.2.5 解译成果与精度评价 228

8.3 赣江流域土地利用现状分析 229

8.3.1 赣江流域覆盖范围 229

8.3.2 赣江流域土地利用面积及构成 230

8.3.3 赣江流域的土地利用类型划分及空间分布 231

8.4 RS与GIS支持下的非点源数据建库 232

8.4.1 非点源模型 233

8.4.2 数字高程模型构建 234

8.4.3 土壤数据建库 234

8.4.4 流域调研 235

8.5 赣江流域非点源研究 236

8.5.1 非点源试验与模型率定与验证 236

8.5.2 赣江流域非点源研究 236

8.5.3 赣江流域非点源识别 237

9 澳门邻近水域水环境遥感 243

9.1 概述 243

9.2 澳门邻近水域悬浮泥沙研究 243

9.2.1 近海悬浮泥沙遥感研究现状 244

9.2.2 悬浮泥沙研究技术路线 245

9.2.3 悬浮泥沙分布规律与海岸线变迁关系 248

9.2.4 悬浮泥沙分布与填海区规划及港口建设探讨 249

9.3 叶绿素的水色遥感识别 250

9.3.1 概述 250

9.3.2 技术路线 251

9.3.3 数据准备 251

9.3.4 图像预处理 252

9.3.5 叶绿素识别的经验模型研究 254

10 秦岭佛坪大熊猫生境评价 261

10.1 背景 261

10.2.1 佛坪保护区的位置 263

10.2 研究区域 263

10.2.2 佛坪保护区内的自然植被、社会情况 264

10.3 生境调查和制图研究方法 264

10.3.1 技术路线 264

10.3.2 主要技术方法 265

10.3.3 现场调查和样本采集 267

10.4 大熊猫生境分类及精度分析 267

10.4.1 基于土地覆被／土地利用的大熊猫生境分类 267

10.4.2 各种分类方法的精度分析 267

10.5 大熊猫生境制图与评价 268

附录A ERDAS IMAGINE遥感图像处理 270

参考文献 292