图书介绍
水质遥感原理与应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本下载
- 陈军等著 著
- 出版社： 北京：海洋出版社
- ISBN：9787502780555
- 出版时间：2011
- 标注页数：133页
- 文件大小：13MB
- 文件页数：145页
- 主题词：水质－水利遥感
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图书目录
第1章 遥感物理学基础1
1.1电磁波与电磁辐射1
1.1.1电磁波的波粒二象性1
1.1.2黑体辐射1
1.1.3 Stephen-Boltzman定律2
1.1.4 Wien位移定律3
1.1.5 Kirchhoff定律3
1.2电磁波谱4
1.2.1紫外线4
1.2.2可见光5
1.2.3红外线5
1.2.4微波5
1.3大气对电磁波的影响5
1.3.1大气概述5
1.3.2大气的散射作用6
1.3.3大气的吸收作用8
1.3.4大气窗口8
第2章 水质遥感概述10
2.1光学遥感辐射度学参数10
2.1.1辐射度量参数10
2.1.2 Lambertian余弦定理12
2.1.3 Bouguer-Lambertian定律13
2.2水质遥感机理13
2.3水环境遥感的发展14
2.4水环境遥感的研究现状17
2.4.1水质浓度反演模型17
2.4.2水体深度反演模型18
2.4.3大气校正20
2.4.4底质影响校正22
2.4.5二向性反射分布函数23
2.4.6尺度效应24
2.5水色遥感传感器和平台26
2.5.1 NOAA系列卫星26
2.5.2 Landsat陆地卫星27
2.5.3 SeaWiFS卫星27
2.5.4 MODIS卫星28
2.6实例数据与区域30
第3章 暗像元大气校正算法32
3.1概述32
3.2基于辐射传输的离水反射率反演算法32
3.2.1基于清澈水体的大气校正算法33
3.2.2基于同步光谱测量的大气校正方法34
3.3几何校正对大气校正算法精度的影响34
3.3.1几何校正对气溶胶光学厚度估算的影响34
3.3.2几何校正对离水辐亮度反演精度的影响35
3.4插值算法对暗像元影响的通用模型35
3.4.1最邻近插值算法对暗像元值影响的误差模型35
3.4.2双线性插值算法对暗像元值影响的误差模型36
3.4.3三次卷积插值算法对暗像元值影响的误差模型36
3.5实例计算与分析37
3.5.1几何校正对离水辐亮度反演精度的影响37
3.5.2分区暗像元大气校正算法41
3.5.3不均匀气溶胶光学厚度对大气校正的影响43
3.5.4三种插值算法对CBERS影像的暗像元的影响47
第4章 水体参数反演模型51
4.1水体的物质成分51
4.2水质参数的光学特征51
4.2.1清洁水体52
4.2.2可溶有机物质53
4.2.3悬浮泥沙55
4.2.4叶绿素a56
4.3水质浓度反演模型的构建58
4.3.1经验模型58
4.3.2半分析模型60
4.3.3物理模型61
4.3.4三要素综合反演模型62
4.4水深反演模型的构建62
4.4.1水深反演机理62
4.4.2水深反演模型63
4.5实例计算65
4.5.1经验反演模型65
4.5.2基于四波段的半分析算法67
第5章 定量模型尺度效应73
5.1尺度效应问题73
5.1.1尺度的概念73
5.1.2自然科学和社会科学中的尺度问题73
5.1.3遥感信息尺度问题75
5.1.4遥感模型的尺度问题75
5.2不同尺度遥感信息之间的转换76
5.3遥感应用中合适空间分辨率的选取77
5.4衡量尺度效应三要素78
5.5悬浮泥沙定量模式的尺度效应79
5.5.1遥感不均一像元反射率79
5.5.2反演模型不均一像元尺度误差的存在性80
5.6悬浮泥沙浓度定量模型尺度三要素及纠正81
5.6.1尺度效应纠正81
5.6.2两类不同浓度概念82
5.6.3定量模型尺度三要素82
5.7基于8邻域方法估算悬浮泥沙定量模型尺度误差83
5.7.1不均匀像元定量模式尺度效应83
5.7.2基于8邻域估算泥沙像元内分布方差84
5.7.3太湖悬浮泥沙浓度分布方差84
5.7.4几种常用经验模型的尺度误差86
5.7.5结论与探讨87
5.8基于尺度扩展的方法估算悬浮泥沙尺度误差88
5.8.1研究方法88
5.8.2计算与分析90
5.8.3结论与探讨95
第6章 水色遥感的不确定性分析97
6.1误差和模型误差97
6.1.1基本概念97
6.1.2模型误差97
6.1.3误差的分类98
6.2误差传递原理98
6.3遥感信息中的不确定来源99
6.3.1遥感数据获取阶段100
6.3.2遥感数据处理阶段100
6.3.3遥感数据分析阶段100
6.3.4遥感数据转换阶段101
6.4水质浓度反演的误差带模型101
6.5基于多观测列方差估算反演误差102
6.5.1独立样本多观测列算法102
6.5.2三观测方程解的稳定性103
6.5.3非独立样本多观测列算法107
6.6基于Kalman算法的多模型融合107
6.6.1独立样本Kalman滤波算法107
6.6.2非独立样本Kalman滤波算法108
6.7实例计算与分析109
6.7.1反演模型的误差评估和多模型融合109
6.7.2基于带模型评估叶绿素a浓度反演精度114
6.7.3基于数值方法模拟观测误差对水色遥感模型参数的影响116
6.7.4遥感数据误差对地表参数定量反演可靠性的影响121
参考文献125