《竹林生物量碳储量遥感定量估算》将以毛竹、雷竹林为例，介绍竹林遥感信息提取方法、竹林地上生物量（Above-GroundBiomassAGB）碳储量（Above-GroundCarbonAGC）遥感定量反演模型构建的基本理论与过程，以及区域尺度上竹林地上AGB、AGC时空变异特征分析方法等，以满足大范围对竹林碳汇功能分析、评价的需要。另外，为了深入竹林高效固碳及碳循环过程，《竹林生物量碳储量遥感定量估算》也初步介绍与碳同化高度相关的竹林冠层参数遥感定量反映方法，如几何光学模型等，为从空间上探明竹林高效固碳机理及竹林生态系统碳循环过程，评价竹林资源碳汇功能及其对全球变化的贡献提供更全面的理论依据。

前言
第1章 绪论
1.1 竹林资源
1.2 竹林资源的碳汇功能
1.3 竹林资源遥感监测现状
1.4 森林生物量碳储量研究背景和历史
1.4.1 历史背景
1.4.2 植被生物量碳储量研究的三个时期
1.5 森林生物量碳储量遥感估算概述
1.5.1 森林碳储量定量估算发展趋势
1.5.2 遥感定量估算模型的理论基础
1.5.3 森林生物量碳储量遥感估算的统计模型及分类
1.5.4 不同遥感数据生物量碳储量估算
本章参考文献

第2章 遥感数字图像预处理及评价
2.1 引言
2.2 几何精校正
2.1.1 几何精校正模型
2.1.2 几何精校正模型的求解与模型精度评价
2.1.3 几何精校正投影参数的设置
2.1.4 几何精校正实例
2.2 LandsatTM遥感影像大气校正
2.2.1 绝对大气校正模型
2.2.2 相对大气校正及评价方法
2.3 遥感影像地形校正
2.3.1 地形校正概述
2.3.2 常用地形校正模型
2.3.3 地形校正实例
2.4 小结
本章参考文献

第3章 竹林类型遥感专题信息提取与评价
3.1 基于光谱特征的竹林信息提取
3.1.1 数据准备
3.1.2 分类特征设置
3.1.3 波段合成及目视解译
3.1.4 地物光谱特征曲线的提取与分析
3.1.5 光谱特征模型的构建
3.1.6 基于光谱特征的竹林信息提取结果
3.1.7 小结
3.2 基于BP神经网络毛竹林遥感信息提取
3.2.1 BP神经网络简介
3.2.2 BP神经网络算法简介
3.2.3 敏感性反向传播
3.2.4 数据准备
3.2.5 分类特征设置与选择
3.2.6 分类结果与精度评价
3.2.7 基于毛竹林遥感专题信息的安吉县毛竹林面积统计
3.2.8 小结
3.3 混合像元分解在竹林信息提取中应用
3.3.1 数据准备
3.3.2 算法原理与研究方法
3.3.3 分类结果与精度评价
3.3.4 小结
本章参考文献

第4章 竹林样地调查及遥感变量的设置
4.1 竹林地面样地调查
4.1.1 安吉县概况
4.1.2 临安市概况
4.1.3 毛竹林样地调查及地上生物量估算
4.2.3 雷竹林样地调查及地上生物量估算
4.2 遥感变量设置
4.2.1 植被指数
4.1.2 纹理信息
4.1.3 缨帽变换
4.1.4 主成分变换
4.3 遥感变量值的提取
本章参考文献

第5章 竹林生物量碳储量遥感估算模型构建与评价
5.1 引言
5.2 模型自变量
5.3 模型构建方案与评价方法
……
第6章 竹林及竹林碳储量时空演变
第7章 毛竹林郁闭度和LAI定量反演初步
第8章 竹林碳储量遥感定量估算模型软件实现