编辑推荐
《内陆水体高光谱遥感》可以作为从事水色遥感、高光谱遥感水体应用研究的科研工作者的专业书，也可以作为水环境保护、湖泊生态学等其他领域的相关专业人员的参考书。
目录
丛书出版说明
序
前言
第1章概论
1.1内陆水体遥感简介
1.2多光谱遥感在内陆水体中的应用
1.2.1陆地卫星数据在内陆水体中的应用
1.2.2海洋水色卫星数据在内陆水体中的应用
1.3高光谱遥感在内陆水体应用中的优势
1.3.1高光谱遥感简介
1.3.2高光谱遥感监测内陆水体优势分析
1.4内陆水体遥感常用的高光谱遥感器简介
1.4.1机载高光谱遥感器
1.4.2星载高光谱遥感器
参考文献
第2章水体辐射传输机理与模型
2.1水体辐射传输机理
2.1.1辐射度量学物理量
2.1.2水体表观光学量
2.1.3水体固有光学量
2.1.4水体辐射传输方程
2.2水体辐射传输模型
2.2.1简化的生物光学模型
2.2.2Hydrolight模型
参考文献
第3章内陆水体光学量光谱测量
3.1内陆水体表观光学量光谱测量
3.1.1“剖面法”表观光谱测量
3.1.2“表面法”表观光谱测量
3.2内陆水体固有光学量光谱测量
3.2.1水体固有光学量测量的物理基础
3.2.2野外原位水体固有光学量光谱测量
3.2.3实验室水样固有光学量光谱测量
参考文献
第4章内陆水体光学量光谱数据分析
4.1内陆水体固有光学量光谱数据分析
4.1.1非色素颗粒物吸收系数光谱数据分析
4.1.2黄色物质吸收系数光谱数据分析
4.1.3浮游植物吸收系数光谱数据分析
4.1.4总颗粒物体散射函数及后向散射系数光谱数据分析
4.1.5固有光学量光谱数据中各组分所占比例
4.1.6内陆水体固有光学量数据库
4.2内陆水体表观光学量光谱数据分析
4.2.1内陆水体遥感反射率光谱特征分析
4.2.2内陆水体遥感反射率季节差异分析
4.2.3内陆水体遥感反射率区域差异分析
参考文献
第5章内陆水体高光谱图像大气校正
5.1水体遥感数据大气校正原理
5.1.1水色遥感信号组成
5.1.2水色遥感信号中各部分贡献
5.1.3水色遥感大气校正过程
5.2基于通用大气辐射传输模型的水体遥感图像大气校正
5.2.1通用大气辐射传输模型及特点
5.2.2基于通用大气辐射传输模型的水体遥感图像大气校正过程
5.2.3区域气溶胶光学特性数据在大气校正中的应用
5.3基于水气辐射耦合传输模型的水体图像大气校正
5.3.1海洋水色遥感图像的标准大气校正方法
5.3.2内陆水体高光谱图像大气校正方法
参考文献
第6章内陆水体要素高光谱遥感反演
6.1内陆水体要素高光谱遥感反演模型分类
6.1.1半经验模型
6.1.2半解析模型
6.1.3人工智能模型
6.2内陆水体要素反演半经验模型概述
6.2.1构建半经验模型的一般流程
6.2.2叶绿素a浓度反演半经验模型
6.2.3悬浮物浓度反演半经验模型
6.2.4藻蓝素浓度反演半经验模型
6.3内陆水体要素反演半解析模型概述
6.3.1半解析模型的基本原理
6.3.2非线性优化法
6.3.3矩阵反演法
6.3.4代数法
6.4人工智能模型
6.4.1人工智能算法简介
6.4.2人工智能建模过程
6.4.3人工智能模型在水体要素反演中的应用
参考文献
第7章内陆水体要素高光谱分类识别
7.1内陆水体优势藻类高光谱分类识别
7.1.1基于浮游植物荧光光谱特征的藻类识别
7.1.2基于浮游植物吸收光谱特征的藻类识别
7.1.3基于浮游植物反射率光谱特征的藻类识别
7.2蓝藻水华高光谱分类识别
7.2.1蓝藻水华和水草的反射光谱特征分析
7.2.2基于高光谱指数的蓝藻水华识别
7.2.3基于高光谱分类和目标识别方法的蓝藻水华识别
参考文献
附录
文摘
版权页：
插图：
采用单波段反射率的光谱特征时，一般从与水体要素相关性较高的波段中选择需要的波段。确定与某种水体要素相关性较高的波段，最常用的是枚举法。在进行逐波段相关分析时，除了直接计算原始反射率光谱与水体要素的相关系数外，还可以对原始反射率光谱先进行一些预处理。常见的预处理方法主要包括：①归一化处理，就是每个波段的反射率除以一定波长范围内反射率的平均值，这是为了消除反射率整体大小的影响，从而突出反射率曲线的形状（李素菊，2003）；②包络线去除，就是首先描绘刚好包括光谱曲线的“外壳”，然后计算每个波段反射率与“外壳”的差值，这样可以使反射率曲线中的吸收特征显著增强，而且也可以降低反射率整体大小的影响（童庆禧等，2006）。
采用逐波段相关分析的办法确定与某种水体要素相关性较高的波段之后，需要进一步分析导致这种高相关性的物理基础，如某个波段反射率与某种水体要素的显著负相关可能是由于该水体要素在该波段具有强烈的吸收所导致的。
如果单个波段反射率与某个水体要素的相关性非常好而且比较稳定，那么就可以利用该波段的反射率建立反演该水体要素的半经验模型。否则，需要进一步分析多个波段反射率的运算以及光谱特征参量与水体要素的相关性。
多个波段反射率的运算中最常用的就是波段比值。波段比值中两个波段的选择主要有两种办法：①枚举法，就是将所有波段两两组合，计算每个组合与水体要素的相关系数，选择相关系数最大的波段组合；②在前面逐波段相关分析的基础上，选择与水体要素显著正相关和显著负相关的两个波段（通常这两个波段位于一个反射峰的波峰和波谷）。
与单个波段和多个波段运算的相关性分析不同，光谱特征参量一般不采取枚举的办法，而是在已知某种水体要素的吸收特征和反射特征的基础上，提取相应的光谱特征参量，包括反射峰或反射谷波长位置、光谱微分、光谱积分、反射谷深度、反射峰高度等。然后，和水体要素进行相关分析，进而确定相关性较高的光谱特征参量。
《内陆水体高光谱遥感》可以作为从事水色遥感、高光谱遥感水体应用研究的科研工作者的专业书，也可以作为水环境保护、湖泊生态学等其他领域的相关专业人员的参考书。
目录
丛书出版说明
序
前言
第1章概论
1.1内陆水体遥感简介
1.2多光谱遥感在内陆水体中的应用
1.2.1陆地卫星数据在内陆水体中的应用
1.2.2海洋水色卫星数据在内陆水体中的应用
1.3高光谱遥感在内陆水体应用中的优势
1.3.1高光谱遥感简介
1.3.2高光谱遥感监测内陆水体优势分析
1.4内陆水体遥感常用的高光谱遥感器简介
1.4.1机载高光谱遥感器
1.4.2星载高光谱遥感器
参考文献
第2章水体辐射传输机理与模型
2.1水体辐射传输机理
2.1.1辐射度量学物理量
2.1.2水体表观光学量
2.1.3水体固有光学量
2.1.4水体辐射传输方程
2.2水体辐射传输模型
2.2.1简化的生物光学模型
2.2.2Hydrolight模型
参考文献
第3章内陆水体光学量光谱测量
3.1内陆水体表观光学量光谱测量
3.1.1“剖面法”表观光谱测量
3.1.2“表面法”表观光谱测量
3.2内陆水体固有光学量光谱测量
3.2.1水体固有光学量测量的物理基础
3.2.2野外原位水体固有光学量光谱测量
3.2.3实验室水样固有光学量光谱测量
参考文献
第4章内陆水体光学量光谱数据分析
4.1内陆水体固有光学量光谱数据分析
4.1.1非色素颗粒物吸收系数光谱数据分析
4.1.2黄色物质吸收系数光谱数据分析
4.1.3浮游植物吸收系数光谱数据分析
4.1.4总颗粒物体散射函数及后向散射系数光谱数据分析
4.1.5固有光学量光谱数据中各组分所占比例
4.1.6内陆水体固有光学量数据库
4.2内陆水体表观光学量光谱数据分析
4.2.1内陆水体遥感反射率光谱特征分析
4.2.2内陆水体遥感反射率季节差异分析
4.2.3内陆水体遥感反射率区域差异分析
参考文献
第5章内陆水体高光谱图像大气校正
5.1水体遥感数据大气校正原理
5.1.1水色遥感信号组成
5.1.2水色遥感信号中各部分贡献
5.1.3水色遥感大气校正过程
5.2基于通用大气辐射传输模型的水体遥感图像大气校正
5.2.1通用大气辐射传输模型及特点
5.2.2基于通用大气辐射传输模型的水体遥感图像大气校正过程
5.2.3区域气溶胶光学特性数据在大气校正中的应用
5.3基于水气辐射耦合传输模型的水体图像大气校正
5.3.1海洋水色遥感图像的标准大气校正方法
5.3.2内陆水体高光谱图像大气校正方法
参考文献
第6章内陆水体要素高光谱遥感反演
6.1内陆水体要素高光谱遥感反演模型分类
6.1.1半经验模型
6.1.2半解析模型
6.1.3人工智能模型
6.2内陆水体要素反演半经验模型概述
6.2.1构建半经验模型的一般流程
6.2.2叶绿素a浓度反演半经验模型
6.2.3悬浮物浓度反演半经验模型
6.2.4藻蓝素浓度反演半经验模型
6.3内陆水体要素反演半解析模型概述
6.3.1半解析模型的基本原理
6.3.2非线性优化法
6.3.3矩阵反演法
6.3.4代数法
6.4人工智能模型
6.4.1人工智能算法简介
6.4.2人工智能建模过程
6.4.3人工智能模型在水体要素反演中的应用
参考文献
第7章内陆水体要素高光谱分类识别
7.1内陆水体优势藻类高光谱分类识别
7.1.1基于浮游植物荧光光谱特征的藻类识别
7.1.2基于浮游植物吸收光谱特征的藻类识别
7.1.3基于浮游植物反射率光谱特征的藻类识别
7.2蓝藻水华高光谱分类识别
7.2.1蓝藻水华和水草的反射光谱特征分析
7.2.2基于高光谱指数的蓝藻水华识别
7.2.3基于高光谱分类和目标识别方法的蓝藻水华识别
参考文献
附录
文摘
版权页：
插图：
采用单波段反射率的光谱特征时，一般从与水体要素相关性较高的波段中选择需要的波段。确定与某种水体要素相关性较高的波段，最常用的是枚举法。在进行逐波段相关分析时，除了直接计算原始反射率光谱与水体要素的相关系数外，还可以对原始反射率光谱先进行一些预处理。常见的预处理方法主要包括：①归一化处理，就是每个波段的反射率除以一定波长范围内反射率的平均值，这是为了消除反射率整体大小的影响，从而突出反射率曲线的形状（李素菊，2003）；②包络线去除，就是首先描绘刚好包括光谱曲线的“外壳”，然后计算每个波段反射率与“外壳”的差值，这样可以使反射率曲线中的吸收特征显著增强，而且也可以降低反射率整体大小的影响（童庆禧等，2006）。
采用逐波段相关分析的办法确定与某种水体要素相关性较高的波段之后，需要进一步分析导致这种高相关性的物理基础，如某个波段反射率与某种水体要素的显著负相关可能是由于该水体要素在该波段具有强烈的吸收所导致的。
如果单个波段反射率与某个水体要素的相关性非常好而且比较稳定，那么就可以利用该波段的反射率建立反演该水体要素的半经验模型。否则，需要进一步分析多个波段反射率的运算以及光谱特征参量与水体要素的相关性。
多个波段反射率的运算中最常用的就是波段比值。波段比值中两个波段的选择主要有两种办法：①枚举法，就是将所有波段两两组合，计算每个组合与水体要素的相关系数，选择相关系数最大的波段组合；②在前面逐波段相关分析的基础上，选择与水体要素显著正相关和显著负相关的两个波段（通常这两个波段位于一个反射峰的波峰和波谷）。
与单个波段和多个波段运算的相关性分析不同，光谱特征参量一般不采取枚举的办法，而是在已知某种水体要素的吸收特征和反射特征的基础上，提取相应的光谱特征参量，包括反射峰或反射谷波长位置、光谱微分、光谱积分、反射谷深度、反射峰高度等。然后，和水体要素进行相关分析，进而确定相关性较高的光谱特征参量。
| ISBN | 9787030354754 |
|---|---|
| 出版社 | 科学出版社 |
| 作者 | 张兵 |
| 尺寸 | 16 |