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1 环境遥感概述1

1.1 环境空间数据的采集1

1.1.1 引言1

目录1

1.1.2 基于地面的空间数据采集方法2

1.1.3 基于遥感的空间数据采集方法2

1.2 遥感技术的发展3

1.2.1 遥感的定义3

1.2.2 遥感技术的特征4

1.2.3 遥感的分类及应用领域5

1.3.1 大气环境遥感7

1.3 环境遥感的应用7

1.3.2 水环境遥感9

1.3.3 城市环境遥感10

1.3.4 植被生态监测11

习题11

2 环境遥感基础12

2.1 电磁波辐射与地物光谱特征12

2.1.1 电磁波辐射与电磁波谱12

2.1.2 太阳辐射及大气对辐射的影响17

2.1.3 能量与地球表面特征的相互作用22

2.1.4 彩色合成的原理26

2.2.1 传感器29

2.2 遥感传感器与平台29

2.2.2 平台34

2.2.3 常用的环境遥感卫星数据36

2.3 遥感图像特征及其选择原则43

2.3.1 遥感图像特征43

2.3.2 遥感图像的选择原则48

习题52

3 遥感图像处理53

3.1 遥感数据存储格式53

3.1.1 BSQ格式54

3.1.2 BIL格式56

3.1.3 HDF格式56

3.1.4 中国遥感卫星地面站数字产品格式57

3.2 遥感图像校正58

3.2.1 图像辐射校正58

3.2.2 图像几何校正66

3.3 遥感图像的增强72

3.3.1 辐射增强处理72

3.3.2 空间增强处理76

3.3.3 光谱增强处理79

3.4 图像数据的融合87

3.4.1 概况87

3.4.2 遥感信息的融合89

3.4.3 遥感信息与地理信息的融合91

习题93

4.1 人工解译95

4 遥感图像专题分类95

4.2 计算机非监督分类97

4.2.1 K-均值算法97

4.2.2 ISODATA算法97

4.3 计算机监督分类98

4.3.1 最大似然分类法99

4.3.2 最小距离分类法100

4.3.3 马氏距离分类法101

4.3.4 平行六面体分类法102

4.3.5 K-NN分类法102

4.4 神经网络分类102

4.4.1 概述102

4.4.2 神经网络分类器的结构103

4.4.3 后向传播训练算法和学习机制104

4.4.4 神经网络系统的结构参数和训练参数105

4.5 专家系统分类106

4.5.1 专家系统结构106

4.5.2 专家知识的表达107

4.5.3 推理机制108

4.5.4 基于贝叶斯概率的分类计算110

习题111

5 遥感分类中的不确定性和尺度问题112

5.1 遥感数据专题分类的不确定性问题112

5.1.1 基本概念112

5.1.2 遥感信息中的不确定性来源113

5.2 遥感数据分类不确定性评价方法116

5.2.1 基于误差矩阵的分类精度评价方法117

5.2.2 基于模糊集理论的精度评价方法122

5.2.3 像元尺度上遥感数据分类的不确定性123

5.2.4 其他分类不确定性评价方法130

5.3 遥感信息提取中的尺度问题130

5.3.1 尺度问题130

5.3.2 遥感信息与遥感模型的尺度效应134

5.3.3 遥感应用中合适空间分辨率的选取136

5.3.4 遥感信息尺度转换方法137

5.4 遥感信息提取中不确定性和尺度的关系139

习题141

6.1.1 水色遥感概述142

6.1 水环境遥感142

6 环境遥感的应用142

6.1.2 水体的光谱特征145

6.1.3 水体界线的确定147

6.1.4 水深的探测147

6.1.5 水体悬沙的反演149

6.1.6 叶绿素的反演153

6.1.7 水温的探测155

6.1.8 水体其他综合水质指数的反演156

6.2 大气环境遥感157

6.2.1 气溶胶监测157

6.2.2 臭氧监测161

6.2.3 城市热岛监测163

6.2.4 沙尘暴监测166

6.2.5 酸沉降监测169

6.3 植被生态遥感169

6.3.1 植物的光谱特征169

6.3.2 植被指数174

6.3.3 植被生态遥感的应用179

6.4 土壤遥感181

6.4.1 土壤的光谱特征182

6.4.2 土壤类型的确定183

6.5 土地覆被／土地利用遥感184

6.5.1 土地覆被／土地利用184

6.5.2 土地覆被／土地利用分类系统187

6.5.3 土地覆被／土地利用遥感信息源的选取188

6.5.4 土地覆被／土地利用信息的遥感提取方法189

6.6 生境调查遥感190

6.6.1 生境概念190

6.6.2 生境调查监测191

6.6.3 生境评价与制图191

6.6.4 生境遥感调查评价192

习题193

7 佛山市城市热岛遥感分析195

7.1 研究区域概况195

7.2 研究技术路线195

7.2.1 研究方法196

7.2.2 技术路线196

7.3.2 数据准备197

7.3.1 遥感数据源及相关资料197

7.3 遥感影像预处理197

7.3.3 图像几何校正198

7.3.4 空间建模198

7.4 佛山市地表辐射温度的反演199

7.4.1 地表辐射温度的反演方法199

7.4.2 地表辐射温度的反演201

7.4.3 地表辐射温度、NDVI与土地覆被类型的关系201

7.5 佛山市城市热岛等级空间分布203

7.5.1 地表辐射温度的相对标准203

7.5.2 佛山市城市热岛等级空间分布205

7.6 佛山市城市热岛分布解析205

7.6.1 城市热岛分布与演变205

7.6.2 禅城区城市热岛分布与演变207

7.6.3 南海区与顺德区城市热岛分布与演变208

7.6.4 三水区与高明区城市热岛分布与演变209

7.6.5 佛山市热岛等级分布与演变210

7.6.6 佛山市城市热岛增长潜力211

7.7 佛山市热岛评价212

7.7.1 佛山市热岛效应影响因素分析212

7.7.2 佛山市城市热岛生态评价214

7.7.3 佛山市城市热岛化解措施分析215

8 赣江流域环境遥感与非点源研究217

8.1 概述217

8.1.1 总项目研究内容217

8.1.3 遥感解译技术路线218

8.1.2 环境遥感的作用和地位218

8.1.4 数据源219

8.1.5 遥感解译研究内容219

8.2 赣江流域土地利用环境遥感220

8.2.1 流域野外勘查220

8.2.2 遥感影像预处理220

8.2.3 室内计算机解译221

8.2.4 目视解译与纠错227

8.2.5 解译成果与精度评价228

8.3 赣江流域土地利用现状分析229

8.3.1 赣江流域覆盖范围229

8.3.2 赣江流域土地利用面积及构成230

8.3.3 赣江流域的土地利用类型划分及空间分布231

8.4 RS与GIS支持下的非点源数据建库232

8.4.1 非点源模型233

8.4.2 数字高程模型构建234

8.4.3 土壤数据建库234

8.4.4 流域调研235

8.5 赣江流域非点源研究236

8.5.1 非点源试验与模型率定与验证236

8.5.2 赣江流域非点源研究236

8.5.3 赣江流域非点源识别237

9 澳门邻近水域水环境遥感243

9.1 概述243

9.2 澳门邻近水域悬浮泥沙研究243

9.2.1 近海悬浮泥沙遥感研究现状244

9.2.2 悬浮泥沙研究技术路线245

9.2.3 悬浮泥沙分布规律与海岸线变迁关系248

9.2.4 悬浮泥沙分布与填海区规划及港口建设探讨249

9.3 叶绿素的水色遥感识别250

9.3.1 概述250

9.3.2 技术路线251

9.3.3 数据准备251

9.3.4 图像预处理252

9.3.5 叶绿素识别的经验模型研究254

10 秦岭佛坪大熊猫生境评价261

10.1 背景261

10.2.1 佛坪保护区的位置263

10.2 研究区域263

10.2.2 佛坪保护区内的自然植被、社会情况264

10.3 生境调查和制图研究方法264

10.3.1 技术路线264

10.3.2 主要技术方法265

10.3.3 现场调查和样本采集267

10.4 大熊猫生境分类及精度分析267

10.4.1 基于土地覆被／土地利用的大熊猫生境分类267

10.4.2 各种分类方法的精度分析267

10.5 大熊猫生境制图与评价268

附录A ERDAS IMAGINE遥感图像处理270

参考文献292