內陸水體高光譜遙感（簡體書）

《地球觀測與導航技術叢書：內陸水體高光譜遙感》隨著內陸水體污染日趨嚴重，內陸水體遙感備受關注。高光譜遙感技術的發展為內陸水體遙感監測帶來了契機。內陸水體高光譜遙感已經成為一個重要的學科發展方向和研究熱點。《內陸水體高光譜遙感》系統性地介紹了內陸水體高光譜遙感的原理和方法，全書分為七章，涵蓋了內陸水體高光譜遙感各個主要方面，從輻射機理、數據測量、數據分析到大氣校正、要素反演和分類識別。《內陸水體高光譜遙感》力求系統性和基礎性，結構上儘量覆蓋內陸水體高光譜遙感機理、關鍵問題等各方面，內容深度上儘量融入最基本的原理、近年內最新的前沿性成果等。《地球觀測與導航技術叢書：內陸水體高光譜遙感》可以作為從事水色遙感、高光譜遙感水體應用研究的科研工作者的專業書，也可以作為水環境保護、湖泊生態學等其他領域的相關專業人員的參考書。．

叢書出版說明序前言第1章 概論1.1 內陸水體遙感簡介1.2 多光譜遙感在內陸水體中的應用1.2.1 陸地衛星數據在內陸水體中的應用1.2.2 海洋水色衛星數據在內陸水體中的應用1.3 高光譜遙感在內陸水體應用中的優勢1.3.1 高光譜遙感簡介1.3.2 高光譜遙感監測內陸水體優勢分析1.4 內陸水體遙感常用的高光譜遙感器簡介1.4.1 機載高光譜遙感器1.4.2 星載高光譜遙感器參考文獻第2章 水體輻射傳輸機理與模型2.1 水體輻射傳輸機理2.1.1 輻射度量學物理量2.1.2 水體表觀光學量2.1.3 水體固有光學量2.1.4 水體輻射傳輸方程2.2 水體輻射傳輸模型2.2.1 簡化的生物光學模型2.2.2 Hydrolight模型參考文獻第3章 內陸水體光學量光譜測量3.1 內陸水體表觀光學量光譜測量3.1.1 “剖面法”表觀光譜測量3.1.2 “表面法”表觀光譜測量3.2 內陸水體固有光學量光譜測量3.2.1 水體固有光學量測量的物理基礎3.2.2 野外原位水體固有光學量光譜測量3.2.3 實驗室水樣固有光學量光譜測量參考文獻第4章 內陸水體光學量光譜數據分析4.1 內陸水體固有光學量光譜數據分析4.1.1 非色素顆粒物吸收係數光譜數據分析4.1.2 黃色物質吸收係數光譜數據分析4.1.3 浮游植物吸收係數光譜數據分析4.1.4 總顆粒物體散射函數及後向散射係數光譜數據分析4.1.5 固有光學量光譜數據中各組分所占比例4.1.6 內陸水體固有光學量數據庫4.2 內陸水體表觀光學量光譜數據分析4.2.1 內陸水體遙感反射率光譜特徵分析4.2.2 內陸水體遙感反射率季節差異分析4.2.3 內陸水體遙感反射率區域差異分析參考文獻第5章 內陸水體高光譜圖像大氣校正5.1 水體遙感數據大氣校正原理5.1.1 水色遙感信號組成5.1.2 水色遙感信號中各部分貢獻5.1.3 水色遙感大氣校正過程5.2 基於通用大氣輻射傳輸模型的水體遙感圖像大氣校正5.2.1 通用大氣輻射傳輸模型及特點5.2.2 基於通用大氣輻射傳輸模型的水體遙感圖像大氣校正過程5.2.3 區域氣溶膠光學特性數據在大氣校正中的應用5.3 基於水氣輻射耦合傳輸模型的水體圖像大氣校正5.3.1 海洋水色遙感圖像的標準大氣校正方法5.3.2 內陸水體高光譜圖像大氣校正方法參考文獻第6章 內陸水體要素高光譜遙感反演6.1 內陸水體要素高光譜遙感反演模型分類6.1.1 半經驗模型6.1.2 半解析模型6.1.3 人工智能模型6.2 內陸水體要素反演半經驗模型概述6.2.1 構建半經驗模型的一般流程6.2.2 葉綠素a濃度反演半經驗模型6.2.3 懸浮物濃度反演半經驗模型6.2.4 藻藍素濃度反演半經驗模型6.3 內陸水體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 非線性優化法6.3.3 矩陣反演法6.3.4 代數法6.4 人工智能模型6.4.1 人工智能算法簡介6.4.2 人工智能建模過程6.4.3 人工智能模型在水體要素反演中的應用參考文獻第7章 內陸水體要素高光譜分類識別7.1 內陸水體優勢藻類高光譜分類識別7.1.1 基於浮游植物熒光光譜特徵的藻類識別7.1.2 基於浮游植物吸收光譜特徵的藻類識別7.1.3 基於浮游植物反射率光譜特徵的藻類識別7.2 藍藻水華高光譜分類識別7.2.1 藍藻水華和水草的反射光譜特徵分析7.2.2 基於高光譜指數的藍藻水華識別7.2.3 基於高光譜分類和目標識別方法的藍藻水華識別參考文獻附錄．