目录
译者序
前言
第1章 绪论 1
1.1 光学遥感中的定量模型 1
1.2 基本概念 2
1.2.1 数字值 2
1.2.2 辐亮度 2
1.2.3 立体角 3
1.2.4 辐照度 4
1.2.5 二向性反射率及反照率 5
1.2.6 地球外的太阳辐照度 5
1.3 遥感建模系统 7
1.3.1 场景生成 8
1.3.2 场景辐射建模 9
1.3.3 大气辐射传输建模 9
1.3.4 导航建模 10
1.3.5 传感器建模 10
1.3.6 制图和面元划分 15
1.4 小结 16
参考文献 16
第2章 大气短波辐射传输建模 18
2.1 辐射传输方程 18
2.2 地表BRDF统计模型 20
2.2.1 Minnaert函数 20
2.2.2 Lommel-Seeliger函数 21
2.2.3 Walthall函数 21
2.2.4 Staylor-Suttles函数 22
2.2.5 Rahman函数 22
2.2.6 核函数 23
2.3 大气光学特性 24
2.3.1 瑞利散射 25
2.3.2 米氏散射 25
2.3.3 气溶胶粒子大小分布 27
2.3.4 气体吸收 32
2.3.5 气溶胶气候学 35
2.4 辐射传输方程求解 36
2.4.1 辐射场分解 36
2.4.2 数值解法 37
2.4.3 近似解：二流算法 42
2.4.4 辐射传输的代表性解法（软件包） 44
2.5 考虑表面BRDF的近似表达 44
2.6 小结 49
参考文献 50
第3章 植被冠层反射模型 54
3. 1 冠层辐射传输方程 54
3.1.1 冠层结构 54
3.1.2 维辐射传输公式 57
3.1.3 边界条件 59
3.1.4 热点效应 59
3.1.5 非均质冠层公式 63
3.2 叶片光学模型 65
3.2.1 “平板”模型 66
3.2.2 针叶模型 69
3.2.3 光线追踪模型 70
3.2.4 随机模型 70
3.2.5 混合介质模型 70
3.3 辐射传输方程的求解 71
3.3.1 近似解 71
3.3.2 数值解：高斯塞德尔算法 79
3.4 几何光学模型 82
3.5 计算机模拟模型 84
3.5.1 蒙特卡罗光线追踪模型 85
3.5.2 辐射度模型 91
3.6 最新进展 95
3.7 小结 96
参考文献 96
第4章 土壤和雪的反射模型 105
4.1 雪和土壤单次散射的性质 105
4.1.1 雪的光学性质 106
4.1.2 土壤的光学性质 107
4.2 雪和土壤角反射率的多重散射解法 108
4.2.1 近似解法 108
4.2.2 数值解法 117
4.3 几何光学模型 118
4.4 雪参数的反演 119
4.5 实际问题 121
4.5.1 雪和土壤表面的粗糙度 121
4.5.2 混合雪像元 122
4.5.3 细雪与脏雪 122
4.5.4 借助辅助信息的土壤反演 122
4.5.5 土壤穿透深度 123
4.5.6 土壤湿度状况 124
4.6 小结 125
参考文献 125
第5章 卫星遥感辐射定标 130
5.1 背景 130
5.2 发射后定标方法 131
5.2.1 海洋定标 131
5.2.2 沙漠定标 132
5.2.3 云定标 132
5.2.4 其他 133
5.3 Landsat TM和AVHRR反射波段的定标系数 134
5.3.1 Landsat TM 134
5.3.2 NOAA AVHRR 137
5.4 小结 141
参考文献 142
第6章 光学图像的大气纠正 144
6.1 引言 144
6.2 单视角图像的纠正方法 145
6.2.1 基于定量的方法 145
6.2.2 直方图匹配法 146
6.2.3 暗目标法 146
6.2.4 对比度降低法 148
6.2.5 类型匹配法 148
6.3 多视角图像的纠正方法 154
6.3.1 通过多视角成像光谱辐射计(MISR)的数据估算气溶胶光学厚度 155
6.3.2 从MISR数据中反演地表方向反射率 156
6.4 估算整层大气水汽含量的方法 158
6.4.1 概述 158
6.4.2 差分吸收法 160
6.4.3 分裂窗算法 162
6.4.4 译位转换 163
6.5 最新进展 163
6.6 小结 164
参考文献 164
第7章 地形校正方法 169
7.1 引言 169
7.2 余弦校正法 170
7.3 IPW法 171
7.4 阴影函数运算法则 173
7.5 DEM数据及其生成 175
7.6 小结 177
参考文献 177
第8章 地表生物物理量的估计 179
8.1 统计方法 179
8.1.1 多光谱植被指数 180
8.1.2 高光谱植被指数 198
8.1.3 空间信号和应用 205
8.1.4 一种实用的统计方法 208
8.2 优化反演方法 209
8.3 遗传算法 211
8.4 查找表法 211
8.5 综合反演法 213
8.5.1 神经网络 214
8.5.2 投影追踪法 215
8.5.3 回归树 215
8.6 不同反演方法的比较 217
8.7 最新进展 218
8.7.1 统计算法 218
8.7.2 优化算法 219
8.7.3 查找表算法 219
8.7.4 应用 219
8.8 小结 220
参考文献 220
第9章 地面辐射平衡估算Ⅰ：宽波段的反照率 229
9.1.引言 229
9.2.宽波段反照率特征 231
9.3 窄波段向宽波段的转换 234
9.3.1 ALI 237
9.3.2 ASTER 237
9.3.3 AVHRR 238
9.3.4 GOES 238
9.3.5 LANDSAT TM/ETM+ 239
9.3.6 MISR 240
9.3.7 MODIS 240
9.3.8 POLDER 241
9.3.9 VFGETATION 241
9.4 地表宽波段反照率的直接估算 242
9.4.1 方法 243
9.4.2 研究实例 244
9.5 日循环模型 245
9.6 最新进展 249
9.7 小结 249
参考文献 250
第10章 地表辐射平衡估算Ⅱ：长波 255
10.1 引言 255
10.2 单一波长的辐射传输方程解法 256
10.2.1 热红外辐射传输方程 256
10.2.2 近似解和数值解 257
10.3 逐线方法 260
10.3.1 谱线形状 260
10.3.2 光谱采样 262
10.3.3 连续光谱吸收 263
10.3.4 透过率和辐射亮度估算 263
10.4 波段模型 264
10.4.1 埃尔萨模型 264
10.4.2 统计模型 265
10.5 相关k分布算法 265
10.6 大气纠正方法 268
10.7 估算陆面温度的分裂窗算法 269
10.7.1 理论推导 270
10.7.2 代表算法 272
10.7.3 发射率专述 275
10.8 用于温度与发射率分离的多光谱算法 276
10.8.1 参考通道法 277
10.8.2 ADE算法 277
10.8.3 温度独立光谱指数算法 278
10.8.4 MODIS昼/夜算法 278
10.8.5 ASTER算法 279
10.8.6 种优化算法 281
10.9 计算宽波段发射率 283
10.10 地表能量平衡模型 284
10.11 发射率和LST研究的最新进展 286
10.12 小结 286
参考文献 287
第11章 四维数据同化 292
11.1 引言 292
11.2 同化算法 293
11.2.1 背景 293
11.2.2 连续校正法 294
11.2.3 最优插值 297
11.2.4 变分算法 298
11.2.5 空间统计分析法 301
11.2.6 扩展卡尔曼滤波 301
11.3 最小化算法 303
11.3.1 最速下降法 303
11.3.2 共轭梯度法 304
11.3.3 牛顿-拉斐森法 304
11.3.4 拟牛顿法 305
11.4 水文学中的数据同化 307
11.5 作物生长模型中的数据同化 308
11.5.1 背景 308
11.5.2 实例分析 309
11.6 小结 311
参考文献 311
第12章 真实性检验与空间尺度转换 314
12.1 真实性检验的基本原理 314
12.2 真实性检验的方法 315
12.2.1 直接相关观测 315
12.2.2 算法与产品问的相互比较 324
12.2.3 NASA EOS的真实性检验计划 325
12.3 空间尺度转换技术 326
12.3.1 升尺度的方法 326
12.3.2 降尺度方法 329
12.4 小结 338
参考文献 339
第13章 遥感应用 343
13.1 遥感和生态过程模型相结合方法 343
13.1.1 策略1：遥感数据驱动生态过程模型 344
13.1.2 策略2：用遥感数据验证生态模型的预测值 344
13.1.3 策略3：通过遥感数据同化来限制生态过程模型 345
13.1.4 策略4：遥感数据辅助分析、理解生态模型 346
13.2 农业应用 347
13.2.1 遥感与精准农业 347
13.2.2 农业决策支持案例 350
13.2.3 干旱监测 352
13.2.4 作物估产 357
13.3 “城市热岛”效应 363
13.4 碳循环研究 364
13.4.1 背景 364
13.4.2 “自下而上法” 365
13.4.3 实证案例 367
13.5 地气相互作用 369
13.6 小结 371
参考文献 371
缩略词 379
展开
