《太湖水体光学特性及水色遥感》对内陆水体水色遥感的基本概念、方法原理进行了系统、全面的介绍，并结合多年对太湖研究区的地面遥感实验，详细介绍了水体固有的光学特性参数和表观光学特性参数的实验观测方法，分析了太湖水体光学特性及其有关参数的参数化方法，探讨了湖泊水色遥感中的不确定性因素，对水体组分如叶绿素浓度、悬浮物浓度、有色可溶性有机物的交叉影响，以及水体底质、天空云量、风速、太阳高度角等对水面遥感反射率的影响进行了较为系统的研究，介绍了叶绿素a浓度、悬浮物浓度、有色可溶性有机物的遥感反演技术流程和模型构建方法。
　　《太湖水体光学特性及水色遥感》适合从事水环境遥感、生态环境遥感等工作的广大科研工作者阅读，也适合遥感科学、地理信息系统专业的研究生阅读。

　　与之相对的，二类水体就是不仅受到浮游植物及其相关物质的影响，而且受到其他与浮游植物相对独立的物质，尤其是无机悬浮物质及有色可溶性有机物影响的水体。
　　一般而言，一类水体主要是大洋水体。在这类水体中，除浮游植物外，其他很多物质，如牧草的残骸、浮游植物腐烂后的物质、生物体排放的可溶性有机质等，都会对一类水体的光谱特性产生影响，特别是影响水体的吸收特性（Sathyendranath et aL，1989）。事实上，人们越来越多地发现，除了浮游植物外，鞭毛虫、异养细菌和病毒等与浮游植物相关的小的有机体对一类水体的光谱特征也有很重要的影响（Morcl andGentili，1991；Stramski and Kiefm ，1991）。由于浮游植物及其相关物质对水体光谱起主要作用，因此，可以用浮游植物来表征水体光谱的变化，特别是当叶绿素a可以作为估算浮游植物量的一个指数时，可以用叶绿素a浓度来模拟一类水体的光谱特性。
　　二类水体主要是近岸水体和内陆水体。与一类水体相比，二类水体的光学特性和影响因素要复杂得多.二类水体中，水体光谱的主要影响因素包括浮游植物、悬浮物质和有色可溶性有机物（colored dissolved organic matter，CDOM）（通常称为水色三要素）,由于这三种相关量以及水体底部的反射均独立变化，但同时又相互影响，因此，不能再简单地假设某个波段的光谱特性和色素浓度之间有一一对应的关系，适用于一类水体的大气校正方法的假设前提对二类水体也不再适用.对二类水体水色遥感而言，必须同时考虑不同因素对水面光谱的交互影响，因此，对其数据源的光谱分辨率及参数反演的模型方法都提出了更高的要求，研究中的数据处理方法、模型构建方法都将受到研究区域的限制，具有一定的适用范围。本书的研究区域为太湖水体，因此，研究方法和模型等主要适用于近岸和内陆水体。

前言
第1章 水色遥感原理及进展
1.1 水色遥感进展
1.1.1 水色遥感模型方法进展
1.1.2 水色遥感数据源进展
1.2 水体的辐射传输
1.2.1 水色的遥感参数
1.2.2 表观光学特性与固有光学特性
1.2.3 水体辐射传输
1.3 水体组分的光学特性
1.3.1 纯水的吸收和散射特性
1.3.2 浮游植物的吸收和散射特性
1.3.3 悬浮物的吸收和散射特性
1.3.4 CDOM的吸收和散射特性
1.4 水面反射波谱构成

第2章 水体光学特性观测
2.1 固有光学量观测
2.1.1 吸收系数的野外观测
2.1.2 散射系数的野外观测
2.1.3 水体组分吸收系数的室内观测
2.2 表观光学量观测
2.2.1 水表面以上测量法
2.2.2 剖面测量法
2.3 水色要素浓度测量
2.3.1 叶绿素浓度测量
2.3.2 浮游植物个数统计
2.3.3 悬浮物浓度测量
2.3.4 CDOM浓度测量
2.4 太湖水环境现状及实验观测
2.4.1 太湖水环境现状概述
2.4.2 地面遥感实验介绍
2.4.3 太湖水色因子的时空分布规律

第3章 太湖水体固有光学特性及参数化
3.1 太湖水体吸收特性及季节差异
3.1.1 颗粒物吸收特性及季节差异
3.1.2 浮游藻类吸收系数及季节差异
3.1.3 CDOM吸收系数及季节差异
3.1.4 不同季节各组分吸收对总吸收的贡献
3.1.5 吸收系数的剖面差异
3.2 太湖水体组分吸收系数参数化
3.2.1 非藻类颗粒物吸收系数参数化
3.2.2 藻类颗粒物吸收系数参数化
3.2.3 CDOM吸收系数参数化
3.3 太湖水体散射特征
3.3.1 散射光谱特征及其空间分异
3.3.2 散射的主导影响因子

第4章 太湖水体表观学特性
4.1 遥感反射率等表观光学特性
4.1.1 不同季节遥感反射率的异同
4.1.2 不同营养状态遥感反射率的异同
4.1.3 真光层深度
4.1.4 漫衰减系数
4.2 水体光场参数模拟
4.2.1 散射相函数
4.2.2 平均散射次数

第5章 太湖水色参数反演中的不确定性因素
5.1 研究方法
5.1.1 遥感反射率模拟原理
5.1.2 HYDROLIGHT软件简介
5.2 各组分对遥感反射率的交叉影响
5.2.1 参数模拟方案
5.2.2 CDOM和无机悬浮泥沙对叶绿素反射光谱的影响
5.2.3 CDOM和叶绿素对无机悬浮泥沙反射光谱的影响
5.2.4 叶绿素和无机悬浮泥沙对CDOM反射光谱的影响
5.3 环境因素的影响
5.3.1 底质边界状况对遥感反射率的影响
5.3.2 太阳天顶角和天空云量对遥感反射率的影响
5.4 生物光学模型中环境参数的不确定影响因素
5.4.1 Q值的影响因素及参数化
5.4.2 f值的影响因素及参数化

第6章 太湖水色遥感中的大气校正
6.1 水色遥感大气校正方法
6.1.1 水色遥感大气校正的基本原理，
6.1.2 水色遥感大气校正的一般方法
6.2 太湖大气校正
6.2.1 6S辐射传输模型法
6.2.2 黑暗像元法
6.2.3 Gordon大气校正算法改进方法
6.2.4 大气校正结果分析

第7章 太湖水色参数反演
7.1 基于半经验模型的水色参数反演
7.1.1 基于地面实测光谱的叶绿素浓度分季节反演模型
7.1.2 基于地面实测光谱的悬浮物浓度反演
7.1.3 基于地面实测光谱的CDOM浓度的神经网络估算
7.1.4 利用TM数据建立的悬浮物浓度分季节反演模型
7.2 基于生物光学模型的水色参数反演
7.2.1 CBERS图像预处理
7.2.2 前向模拟模型的建立
7.2.3 基于地面实测数据的后向反演
7.2.4 基于DBERS数据的太湖水体组分浓度反演
7.2.5 基于TM数据的太湖悬浮物浓度反演
7.3 叶绿素浓度反演的三波段支持向量机模型
7.3.1 三波段模型机理
7.3.2 因子的选择
7.3.3 支持向量机模型
参考文献