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第1章　高光谱遥感基本原理1

1.1　概述1

目录1

1.2　高光谱遥感成像特点2

1.3　高光谱遥感物理机理4

1.3.1 电磁辐射的定量描述5

1.3.2　基本电磁辐射定律5

1.3.3　太阳辐射与物质的相互作用6

1.4.1　基本概念10

1.4　高光谱成像机理和成像光谱仪10

1.4.2　高光谱遥感成像关键技术11

1.4.3　成像光谱仪光谱成像原理13

1.4.4　成像光谱仪空间成像方式16

1.5　成像光谱仪系统介绍18

1.5.1　航空成像光谱仪系统18

1.5.2　航天成像光谱仪系统20

参考文献22

2.1　高光谱图像数据表达25

2.1.1　图像立方体25

第2章　高光谱遥感图像处理与分析25

2.1.2　光谱曲线26

2.1.3　光谱曲面26

2.2　高光谱图像预处理26

2.2.1　成像光谱仪定标27

2.2.2　高光谱图像的大气辐射校正28

2.2.3　高光谱图像的几何校正31

2.3　高光谱图像光谱分析技术32

2.3.1　光谱可分性准则33

2.3.2　光谱特征选择与提取34

2.3.3　光谱特征参量化38

2.3.4　地物类型序列光谱柱状图39

2.4　高光谱图像分类与目标识别41

2.4.1　高光谱图像分类技术42

2.4.2　高光谱地物识别与目标探测43

2.5　混合像元光谱分解46

2.5.1　混合光谱模型46

2.5.2　端元提取与混合像元分解47

2.6　光谱数据库辅助高光谱图像处理与分析50

参考文献51

3.1.2　高光谱遥感精准农业应用现状55

3.1.1　精准农业的概念55

第3章　高光谱遥感在精准农业领域的应用55

3.1　概述55

3.2　作物参数反演58

3.2.1　氮素58

3.2.2　叶绿素60

3.2.3　叶面积指数61

3.2.4　作物水含量61

3.3　病虫害监测64

3.4　作物估产66

3.5　精细分类67

参考文献68

第4章　高光谱遥感在林业方面的应用74

4.1　概述74

4.1.1　高光谱遥感在林业上的作用74

4.1.2　林业高光谱遥感应用内容75

4.2　树种识别77

4.2.1　树种识别方法77

4.2.2　树种识别应用实例79

4.3.1　生物物理参数81

4.3　森林生物参数填图81

4.3.2　生物化学参数83

4.4　森林健康监测89

参考文献90

第5章　高光谱遥感在水质监测方面的应用93

5.1　概述93

5.2　叶绿素a浓度监测94

5.2.1　叶绿素a浓度监测的意义94

5.2.2　叶绿素a的光谱特征分析94

5.2.3　叶绿素a浓度高光谱遥感监测95

5.3　悬浮物浓度监测98

5.3.1　悬浮物浓度监测的意义98

5.3.2　悬浮物的光谱特征分析98

5.3.3　悬浮物浓度高光谱遥感监测100

5.4　有色溶解性有机物（CDOM）监测102

5.4.1 有色溶解性有机物（CDOM）监测的意义102

5.4.2　有色溶解性有机物（CDOM）的光谱特征分析103

5.4.3　有色溶解性有机物（CDOM）遥感监测104

5.5.2　水温遥感监测106

5.5.1　水温监测的意义106

5.5　水温监测106

参考文献107

第6章　高光谱遥感在大气污染监测方面的应用111

6.1　概述111

6.2　大气气溶胶的遥感监测113

6.2.1　气溶胶概念113

6.2.2　反演原理113

6.2.3　反演方法114

6.2.4　反演步骤115

6.3　臭氧的遥感监测116

6.3.1 光谱特征描述116

6.3.2　DOAS技术反演臭氧117

6.3.3　输入、输出参数119

6.4　二氧化硫的遥感监测120

6.4.1　光谱特征描述120

6.4.2　DOAS技术反演二氧化硫121

6.4.3　输入参数122

6.4.4　流程说明122

6.5　二氧化氮（NO2）的遥感监测123

6.4.5　输出参数123

6.5.1　光谱特征描述124

6.5.2　DOAS技术反演NO2124

6.5.3　输出参数128

6.6　示例128

6.6.1　MODIS反演气溶胶光学厚度128

6.6.2　OMI反演臭氧129

6.6.3　反演二氧化硫（SO2）130

6.6.4　反演二氧化氮（NO2）130

参考文献131

第7章　高光谱遥感在生态环境监测方面的应用133

7.1　概述133

7.2　生物多样性监测133

7.2.1　湿地生态系统简介134

7.2.2　湿地生态系统调查134

7.3　土壤退化137

7.3.1　土壤类型图编制138

7.3.2　土壤有机质含量反演138

7.3.3　农田残留物覆盖填图140

7.4.2　植被重金属污染高光谱监测案例142

7.4.1　植被重金属污染高光谱监测原理142

7.4　植被重金属污染监测142

参考文献150

第8章　高光谱遥感在地质调查领域的应用153

8.1　概述153

8.1.1　矿物光谱吸收机理与光谱特性154

8.1.2　岩石光谱特征及影响因素155

8.1.3　岩矿识别的光谱理论与模型156

8.2.1　塔里木盆地阿克苏西部地层和矿物信息提取158

8.2　矿物填图与岩层识别158

8.2.2　岩矿光谱库支持下的新疆东天山岩性分类与矿物识别160

8.2.3　其他典型应用案例162

8.3　矿产资源探测165

8.3.1　金矿矿区蚀变岩石信息提取165

8.3.2　铜矿矿区识别与探测166

8.3.3　铀矿矿区探测166

8.4　油气能源探测168

8.4.1　油气管线监测168

8.4.2　石油泄漏探测169

8.5.1 德兴铜矿矿山污染探测171

8.5　矿区污染探测171

8.5.2　欧盟矿区环境影响评价与监测172

参考文献177

第9章　高光谱遥感在城市调查方面的应用179

9.1　概述179

9.1.1　城市中各主要地物的光谱特征179

9.1.2　专题信息与高光谱图像数据的综合表达183

9.2　城市绿地调查184

9.2.1　利用植被指数进行城市绿地调查184

9.2.2　监测城市绿地受环境胁迫的状况185

9.2.3　监测植被污染状况186

9.3　城市地物及人工目标识别186

9.3.1　基于光谱特征的城市地物分级分类方法186

9.3.2　高光谱小尺度城市地物目标检测187

9.3.3　与其他数据融合来增强城区地表特征188

9.4　应用示例188

9.4.1 北京沙河实验188

9.4.2　广西北海实验191

9.4.3　AVIRIS与TOPSAR融合实验193

参考文献196