第1章 环境健康遥感诊断的概念 1
1.1 全球气候变化与人类健康 1
1.2 人类活动导致的环境污染与人类健康 3
1.3 小结 4
参考文献 5
第2章 环境健康遥感诊断共性技术 6
2.1 遥感图像几何校正技术 6
2.1.1 几何误差的来源 6
2.1.2 几何校正的一般方法 9
2.1.3 常用的遥感图像几何校正方法 10
2.1.4 图像的镶嵌处理 14
2.2 遥感图像辐射校正技术 16
2.2.1 直方图匹配 17
2.2.2 基于统计量的校正 18
2.2.3 基于伪不变特征（PIF）的校正 18
2.3 遥感数据融合技术 19
2.3.1 代数运算融合法 19
2.3.2 回归变量代换法 20
2.3.3 IHS彩色空间变换法 21
2.3.4 主成分分析方法 22
2.3.5 高通滤波方法 24
2.3.6 统计数据融合方法 26
2.3.7 基于图像多分辨率的融合方法 27
2.3.8 基于神经网络的融合方法 35
2.4 遥感影像分割技术 37
2.4.1 基于阈值的分割方法 37
2.4.2 基于边缘检测的分割方法 38
2.4.3 基于区域特征的分割方法 42
2.4.4 基于特征空间聚类的分割方法 43
2.4.5 基于特定算法的分割方法 47
2.5 遥感数据同化技术 48
2.5.1 陆面数据同化 49
2.5.2 陆面数据同化系统的构建方法 51
2.5.3 中国陆面数据同化系统 54
2.6 遥感协同反演技术 55
2.6.1 光学遥感数据与微波数据协同反演 56
2.6.2 光学遥感数据与激光雷达数据协同反演 60
2.6.3 光学遥感数据、微波数据及激光雷达数据等多源遥感数据协同反演 64
2.7 小结 68
参考文献 68
第3章 环境健康关键参数遥感获取技术 71
3.1 生态环境健康 71
3.1.1 地表反照率 72
3.1.2 地表温度 74
3.1.3 植被参数 79
3.1.4 土壤参数 91
3.2 大气健康 99
3.2.1 大气气溶胶 99
3.2.2 有害气体 103
3.3 水体健康 104
3.3.1 水体面积 104
3.3.2 水深 106
3.3.3 水质参数 108
3.3.4 水体叶绿素浓度 110
3.3.5 悬浮物浓度 111
3.4 灾害影响 112
3.4.1 洪水 113
3.4.2 地震 115
3.4.3 森林火灾 120
3.5 人类健康 122
3.5.1 光学遥感蚊媒病诊断研究 123
3.5.2 被动微波 123
3.5.3 主动微波 124
3.5.4 遥感与GIS、全球卫星定位系统（GPS）的联合应用 124
3.6 小结 125
参考文献 125
第4章 环境健康评价技术 131
4.1 环境健康指标因子 131
4.1.1 生态环境健康指标 133
4.1.2 大气健康指标 153
4.1.3 水体健康指标 156
4.1.4 人类健康指标 158
4.1.5 灾害影响程度指标 163
4.2 环境健康遥感诊断模型构建 170
4.2.1 模型构建 170
4.2.2 模型验证 179
4.3 环境健康遥感诊断技术应用案例 182
4.3.1 中国典型传染病暴发风险遥感诊断 182
4.3.2 青海乐都人居环境健康遥感诊断 217
4.4 小结 234
参考文献 234
第5章 环境健康遥感诊断技术的发展与展望 236
5.1 环境健康遥感诊断的发展方向 236
5.1.1 高性能传感器数据应用 236
5.1.2 科学的数据处理方法和遥感模型 236
5.1.3 高精度、高速度、大容量的遥感数据处理系统 237
5.1.4 建立国家环境健康遥感诊断系统 237
5.2 环境健康遥感诊断新技术展望 238
5.2.1 未来新型传感器的展望 238
5.2.2 面向应用行业部门应用的展望 240
5.3 小结 242