第1章 绪论 1
1.1 土地利用／覆被变化、土地质量指标与土地可持续利用 1
1.1.1 土地利用／覆被变化 1
1.1.2 土地质量指标与土地可持续利用 5
1.1.3 土地变化框架 7
1.2 遥感技术在土地利用／覆被研究中的应用 9
1.2.1 遥感技术发展 10
1.2.2 遥感在土地利用／覆被变化中的应用 13
主要参考文献 15
第2章 遥感分类方法在土地利用／覆被中的应用 18
2.1 统计分类方法的改善 19
2.1.1 试验数据与分类体系 20
2.1.2 类别光谱细分对提高分类精度的影响 21
2.1.3 先验概率对提高分类精度的影响 25
2.1.4 基于统计方法的多源数据综合分类 27
2.2 神经网络遥感分类 30
2.2.1 自组织网络遥感分类 31
2.2.2 模糊自适应共振网络遥感分类 36
2.2.3 重复传播网络遥感分类 39
2.3 基于知识的遥感分类 43
2.3.1 基于知识的高分辨率遥感影像分类与变化信息提取 44
2.3.2 基于自组织网络的自适应模糊规则发现与遥感分类 49
2.3.3 证据推理在基于知识的遥感分类中的初步应用 57
2.4 小结 64
主要参考文献 65
第3章 影像融合在土地利用／覆被信息增强中的应用 69
3.1 常见影像融合方法比较 70
3.1.1 常见融合方法介绍 70
3.1.2 融合结果评价方法 74
3.1.3 试验数据预处理与结果 75
3.2.1 基于影像融合的变化信息增强 78
3.2 时域IHS融合与土地利用／覆被变化信息提取 78
3.2.2 时域IHS融合的修改处理 79
3.2.3 基于增强的光谱与纹理特征变化的分类 80
3.2.4 试验区域与结果 80
主要参考文献 85
第4章 影像格局表征在土地利用／覆被分析中的应用 87
4.1 遥感影像的半方差纹理表征与分类 87
4.1.1 半方差纹理表征 88
4.1.2 试验数据与处理 89
4.1.3 雷达影像半方差纹理特征应用分类 90
4.2.1 遥感数据景观结构小波分析 94
4.2 景观格局的小波分析和半方差方法比较 94
4.2.2 试验区域和数据 95
4.2.3 结果与结论 98
4.3 景观格局在土地利用／覆被模拟模型中的初步表达与应用 103
4.3.1 土地利用／覆被模拟与马尔柯夫链模型 104
4.3.2 景观格局的类别共生概率矩阵 105
4.3.3 试验区域与模拟验证方法 107
4.3.4 试验结果与分析 108
4.3.5 结论与讨论 111
主要参考文献 112
第5章 遥感在区域植被覆盖度分析中的应用 114
5.1 遥感技术估计植被覆盖度的常见方法 115
5.1.1 常见植被指数 115
5.1.2 不同空间分辨率遥感数据进行覆盖度估算的应用 116
5.2 FCD模型在北京山区的初步应用 119
5.2.1 FCD基本原理（Rikimaru,1996） 119
5.2.2 试验区域与数据处理 122
5.2.3 结果 124
5.3 ASTER穗帽变换在区域植被覆盖度分析中的应用潜力 127
5.3.1 穗帽变换方法 128
5.3.2 穗帽变换结果与讨论 130
主要参考文献 137
第6章 遥感在区域蒸散模型中的应用 139
6.1 遥感在区域蒸散模型中的研究进展 139
6.1.1 剩余法 140
6.1.2 遥感反演的指数和P-M公式结合计算的方法 145
6.1.3 遥感与区域蒸散模型结合面临的问题 145
6.2 ASTER与SEBAL、TSEB蒸散模型结合的比较 148
6.2.1 能量平衡方程简介 148
6.2.2 SEBAL模型 150
6.2.3 TSEB模型 152
6.2.4 两种模型在试验区的比较结果 153
主要参考文献 156
第7章 遥感在区域土地荒漠化与驱动力分析中的应用 160
7.1 多时相遥感技术与格局分析的荒漠化评价 161
7.1.1 民勤荒漠化评价方法 161
7.1.2 民勤荒漠化评价结果 164
7.2 区域荒漠化风险指数与驱动力分析 175
7.2.1 荒漠化风险指数与民勤县荒漠化风险指数变化 176
7.2.2 荒漠化风险指数与社会经济驱动力分析 178
主要参考文献 182