第1章 高光谱遥感基本原理 1
1.1 概述 1
目录 1
1.2 高光谱遥感成像特点 2
1.3 高光谱遥感物理机理 4
1.3.1 电磁辐射的定量描述 5
1.3.2 基本电磁辐射定律 5
1.3.3 太阳辐射与物质的相互作用 6
1.4.1 基本概念 10
1.4 高光谱成像机理和成像光谱仪 10
1.4.2 高光谱遥感成像关键技术 11
1.4.3 成像光谱仪光谱成像原理 13
1.4.4 成像光谱仪空间成像方式 16
1.5 成像光谱仪系统介绍 18
1.5.1 航空成像光谱仪系统 18
1.5.2 航天成像光谱仪系统 20
参考文献 22
2.1 高光谱图像数据表达 25
2.1.1 图像立方体 25
第2章 高光谱遥感图像处理与分析 25
2.1.2 光谱曲线 26
2.1.3 光谱曲面 26
2.2 高光谱图像预处理 26
2.2.1 成像光谱仪定标 27
2.2.2 高光谱图像的大气辐射校正 28
2.2.3 高光谱图像的几何校正 31
2.3 高光谱图像光谱分析技术 32
2.3.1 光谱可分性准则 33
2.3.2 光谱特征选择与提取 34
2.3.3 光谱特征参量化 38
2.3.4 地物类型序列光谱柱状图 39
2.4 高光谱图像分类与目标识别 41
2.4.1 高光谱图像分类技术 42
2.4.2 高光谱地物识别与目标探测 43
2.5 混合像元光谱分解 46
2.5.1 混合光谱模型 46
2.5.2 端元提取与混合像元分解 47
2.6 光谱数据库辅助高光谱图像处理与分析 50
参考文献 51
3.1.2 高光谱遥感精准农业应用现状 55
3.1.1 精准农业的概念 55
第3章 高光谱遥感在精准农业领域的应用 55
3.1 概述 55
3.2 作物参数反演 58
3.2.1 氮素 58
3.2.2 叶绿素 60
3.2.3 叶面积指数 61
3.2.4 作物水含量 61
3.3 病虫害监测 64
3.4 作物估产 66
3.5 精细分类 67
参考文献 68
第4章 高光谱遥感在林业方面的应用 74
4.1 概述 74
4.1.1 高光谱遥感在林业上的作用 74
4.1.2 林业高光谱遥感应用内容 75
4.2 树种识别 77
4.2.1 树种识别方法 77
4.2.2 树种识别应用实例 79
4.3.1 生物物理参数 81
4.3 森林生物参数填图 81
4.3.2 生物化学参数 83
4.4 森林健康监测 89
参考文献 90
第5章 高光谱遥感在水质监测方面的应用 93
5.1 概述 93
5.2 叶绿素a浓度监测 94
5.2.1 叶绿素a浓度监测的意义 94
5.2.2 叶绿素a的光谱特征分析 94
5.2.3 叶绿素a浓度高光谱遥感监测 95
5.3 悬浮物浓度监测 98
5.3.1 悬浮物浓度监测的意义 98
5.3.2 悬浮物的光谱特征分析 98
5.3.3 悬浮物浓度高光谱遥感监测 100
5.4 有色溶解性有机物（CDOM）监测 102
5.4.1 有色溶解性有机物（CDOM）监测的意义 102
5.4.2 有色溶解性有机物（CDOM）的光谱特征分析 103
5.4.3 有色溶解性有机物（CDOM）遥感监测 104
5.5.2 水温遥感监测 106
5.5.1 水温监测的意义 106
5.5 水温监测 106
参考文献 107
第6章 高光谱遥感在大气污染监测方面的应用 111
6.1 概述 111
6.2 大气气溶胶的遥感监测 113
6.2.1 气溶胶概念 113
6.2.2 反演原理 113
6.2.3 反演方法 114
6.2.4 反演步骤 115
6.3 臭氧的遥感监测 116
6.3.1 光谱特征描述 116
6.3.2 DOAS技术反演臭氧 117
6.3.3 输入、输出参数 119
6.4 二氧化硫的遥感监测 120
6.4.1 光谱特征描述 120
6.4.2 DOAS技术反演二氧化硫 121
6.4.3 输入参数 122
6.4.4 流程说明 122
6.5 二氧化氮（NO2）的遥感监测 123
6.4.5 输出参数 123
6.5.1 光谱特征描述 124
6.5.2 DOAS技术反演NO2 124
6.5.3 输出参数 128
6.6 示例 128
6.6.1 MODIS反演气溶胶光学厚度 128
6.6.2 OMI反演臭氧 129
6.6.3 反演二氧化硫（SO2） 130
6.6.4 反演二氧化氮（NO2） 130
参考文献 131
第7章 高光谱遥感在生态环境监测方面的应用 133
7.1 概述 133
7.2 生物多样性监测 133
7.2.1 湿地生态系统简介 134
7.2.2 湿地生态系统调查 134
7.3 土壤退化 137
7.3.1 土壤类型图编制 138
7.3.2 土壤有机质含量反演 138
7.3.3 农田残留物覆盖填图 140
7.4.2 植被重金属污染高光谱监测案例 142
7.4.1 植被重金属污染高光谱监测原理 142
7.4 植被重金属污染监测 142
参考文献 150
第8章 高光谱遥感在地质调查领域的应用 153
8.1 概述 153
8.1.1 矿物光谱吸收机理与光谱特性 154
8.1.2 岩石光谱特征及影响因素 155
8.1.3 岩矿识别的光谱理论与模型 156
8.2.1 塔里木盆地阿克苏西部地层和矿物信息提取 158
8.2 矿物填图与岩层识别 158
8.2.2 岩矿光谱库支持下的新疆东天山岩性分类与矿物识别 160
8.2.3 其他典型应用案例 162
8.3 矿产资源探测 165
8.3.1 金矿矿区蚀变岩石信息提取 165
8.3.2 铜矿矿区识别与探测 166
8.3.3 铀矿矿区探测 166
8.4 油气能源探测 168
8.4.1 油气管线监测 168
8.4.2 石油泄漏探测 169
8.5.1 德兴铜矿矿山污染探测 171
8.5 矿区污染探测 171
8.5.2 欧盟矿区环境影响评价与监测 172
参考文献 177
第9章 高光谱遥感在城市调查方面的应用 179
9.1 概述 179
9.1.1 城市中各主要地物的光谱特征 179
9.1.2 专题信息与高光谱图像数据的综合表达 183
9.2 城市绿地调查 184
9.2.1 利用植被指数进行城市绿地调查 184
9.2.2 监测城市绿地受环境胁迫的状况 185
9.2.3 监测植被污染状况 186
9.3 城市地物及人工目标识别 186
9.3.1 基于光谱特征的城市地物分级分类方法 186
9.3.2 高光谱小尺度城市地物目标检测 187
9.3.3 与其他数据融合来增强城区地表特征 188
9.4 应用示例 188
9.4.1 北京沙河实验 188
9.4.2 广西北海实验 191
9.4.3 AVIRIS与TOPSAR融合实验 193
参考文献 196