第一章 绪论 1
第一节 研究目的和意义 1
第二节 国内外研究现状 3
第三节 主要研究内容和技术路线 11
第四节 本章小结 16
参考文献 16
第二章 热红外和被动微波地表温度反演的基本理论与方法 25
第一节 电磁波谱 25
第二节 热辐射的基本定律及基本概念 27
第三节 大气窗口与热红外遥感 30
第四节 热红外地表温度和发射率反演的常用方法 31
第五节 微波模型简要介绍 32
第六节 被动微波地表温度反演算法简要介绍 34
第七节 本章小结 35
参考文献 35
第三章 实验数据选择与分析 42
第一节 ASTER 42
第二节 MODIS 44
第三节 AMSR-E 46
第四节 VIIRS数据 49
第五节 本章小结 53
参考文献 53
第四章 针对VIIRS数据的云检测方法研究 56
第一节 引言 56
第二节 云检测方法的数据介绍及理论原理 57
第三节 算法流程 60
第四节 应用分析和精度评价 61
第五节 基于DNB验证的VIIRS夜间云检测方法 64
第六节 VIIRS数据新特性和夜间云检测原理 66
第七节 本章小结 72
参考文献 73
第五章 针对ASTER数据的地表温度和发射率反演算法研究 77
第一节 引言 77
第二节 劈窗算法 78
第三节 多波段算法 89
第四节 本章小结 105
参考文献 105
第六章 针对MODIS数据的地表温度和发射率反演算法研究 109
第一节 引言 109
第二节 劈窗算法 111
第三节 从MODIS数据中同时反演地表温度和发射率的RM-NN算法 131
第四节 本章小结 153
参考文献 155
第七章 针对被动微波数据AMSR-E的土壤水分反演研究 162
第一节 引言 162
第二节 被动微波土壤水分反演的理论基础 163
第三节 针对AMSR-E数据的AIEM模拟分析 164
第四节 土壤水分反演算法及敏感性分析 168
第五节 算法验证及应用 174
第六节 本章小结 178
参考文献 179
第八章 基于可见光红外成像辐射仪数据的地表温度反演算法研究 182
第一节 引言 182
第二节 VIIRS数据介绍 183
第三节 算法推导 184
第四节 透过率和发射率参数获取 185
第五节 算法精度分析 187
第六节 实例应用分析 190
第七节 本章小结 193
参考文献 193
第九章 针对被动微波数据AMSR-E的地表温度反演研究 196
第一节 引言 196
第二节 被动微波地表温度反演的理论基础 198
第三节 地表温度反演传统经验方法 199
第四节 针对被动微波AMSR-E数据反演地表温度物理统计算法 202
第五节 利用神经网络从被动微波数据AMSR-E中反演地表温度 210
第六节 本章小结 223
参考文献 224
第十章 几种干旱监测方法在2013年我国南方干旱监测分析 230
第一节 数据源和研究区域介绍 230
第二节 VCI、SVI和NDVI-Ts指数监测分析 232
第三节 基于SPI指数的监测分析 235
第四节 近60年来我国粮食主产区干旱变化趋势分析 237
第五节 本章小结 247
参考文献 248
第十一章 中国自然灾害时空分布特征及粮食灾损研究 257
第一节 引言 257
第二节 数据来源与研究方法 258
第三节 结果与分析 261
第四节 本章小结 275
参考文献 277
第十二章 星球轨道位置与全球气候和生态系统变化关系研究 280
第一节 前言 280
第二节 地球系统内部气候变化和生态系统自我调节 281
第三节 地球气候变化和生态系统外部变化由星体运行轨道位置决定 286
第四节 以大数据思维建立综合气候变化和生态系统模型 289
第五节 本章小结 293
参考文献 295
第十三章 结语与展望 296
参考文献 310
谱写农业灾害遥感新篇章——记中国农业科学院农业资源与农业区划研究所毛克彪研究员／教授 312