生態環境遙感技術及應用






	購買中國簡體書籍請注意： 1. 因裝幀品質及貨運條件未臻完善，中國簡體書可能有出現磨痕、凹痕、折痕等問題，故簡體字館除封面破損、內頁脫落、缺頁等較嚴重的狀態外，其餘所有商品將正常出貨。


	目錄第1章生態環境遙感概述1 1.1遙感技術1 1.1.1遙感的定義1 1.1.2遙感技術的特點2 1.1.3遙感的分類3 1.1.4遙感技術的發展9 1.2生態環境遙感及其應用12 1.2.1城市生態環境遙感13 1.2.2農業生態環境遙感15 1.2.3林業生態環境遙感15 1.2.4生態環境災害監測16 第2章遙感技術基礎17 2.1電磁輻射與地物光譜特徵17 2.1.1電磁波譜與電磁輻射17 2.1.2太陽輻射與大氣校正23 2.1.3地球輻射與地物光譜30 2.2遙感影像解析度與影像選擇原則34 2.2.1遙感影像解析度34 2.2.2常用的生態環境衛星遙感數據37 2.2.3遙感影像選擇原則48 第3章遙感指數51 3.1植被指數51 3.1.1基於波段簡單線性組合的植被指數51 3.1.2消除影響因數的植被指數52 3.1.3針對高光譜遙感及熱紅外遙感的植被指數54 3.2水體指數55 3.2.1差值型水體指數55 3.2.2比值型水體指數56 3.3建築指數57 3.3.1歸一化建築指數（NDBI）57 3.3.2新型建築用地指數（IBI）58 3.3.3增強的指數型建築用地指數（EIBI）58 3.4不透水面指數59 3.4.1不透水面指數（ISA）59 3.4.2歸一化差值不透水面指數（NDISI）59 3.4.3增強型不透水面指數（ENDISI）60 第4章基於SNAP平臺的哨兵-2數據大氣校正61 4.1哨兵-2數據格式61 4.2SNAP軟件平臺61 4.2.1Sentinel-2 Toolbox的下載和安裝62 4.2.2大氣校正外掛程式Sen2Cor的下載和安裝65 4.3大氣校正（GUI模式）69 4.3.1打開並流覽影像69 4.3.2執行大氣校正71 4.4大氣校正（命令列模式）74 4.4.1單幅影像校正74 4.4.2批量影像校正78 4.4.3哨兵-2 L1C影像大氣校正萬能腳本79 4.5檢查影像大氣校正效果80 4.5.1步驟1：資料夾檢查80 4.5.2步驟2：流覽展示校正後影像81 4.5.3步驟3：並列同時顯示校正前後的影像81 4.5.4步驟4：利用大頭針Pin功能定點和傳輸點位元82 4.5.5步驟5：利用光譜流覽器目視判斷校正效果84 4.6匯出校正後影像到ENVI軟件85 4.6.1重採樣85 4.6.2剝離B10並重採樣88 4.6.3波段合併90 4.7索引92 4.7.1本章各案例涉及的軟件技巧和知識點92 4.7.2本章各案例涉及的影像數據和過程數據索引93 4.7.3本章各案例涉及的軟件、外掛程式和腳本索引93 第5章基於GEE和Landsat時序數據的森林干擾監測95 5.1主要內容與技術路線95 5.1.1主要內容95 5.1.2技術路線96 5.2研究方法96 5.2.1光譜指數選取96 5.2.2時間序列軌跡擬合算法97 5.3研究區概況98 5.4操作過程98 5.4.1批量下載遙感影像98 5.4.2干擾視覺化100 5.4.3干擾視覺化影像處理103 5.5Land Trendr演算法的驗證110 5.6索引112 5.6.1本章各案例涉及的軟件技巧和知識點112 5.6.2本章各案例涉及的影像數據和過程數據索引112 5.6.3本章各案例涉及的腳本索引112 第6章基於“源-匯”景觀的城市熱島效應分析126 6.1主要內容與技術路線126 6.2研究區概況127 6.3影像下載127 6.3.1影像下載網址127 6.3.2Landsat 8影像下載128 6.4影像預處理128 6.4.1輻射定標128 6.4.2FLAASH大氣校正130 6.4.3圖像鑲嵌137 6.4.4研究區裁剪及反射率還原142 6.5基於單通道演算法反演地表溫度145 6.5.1反演地表溫度146 6.5.2影像鑲嵌149 6.5.3影像裁剪150 6.5.4計算熱島強度150 6.6“源-匯”景觀因數計算152 6.6.1水體——MNDWI指數152 6.6.2植被——NDVI指數158 6.6.3不透水面——Vr NIR_BI指數159 6.6.4其他土地提取161 6.7結果分析167 6.7.1“源-匯”景觀貢獻度167 6.7.2景觀效應指數168 6.8索引169 6.8.1本章各案例涉及的軟件技巧和知識點169 6.8.2本章各案例涉及的影像數據和過程數據索引169 6.8.3本章各案例涉及的軟件、外掛程式和腳本索引170 第7章基於RSEI指數的自然生態環境監測171 7.1專題簡介171 7.1.1研究區概況171 7.1.2主要內容與技術路線171 7.2遙感影像數據獲取173 7.2.1哨兵-2數據獲取方式173 7.2.2Landsat 8數據獲取175 7.3研究方法175 7.3.1基本原理175 7.3.2指標的選取176 7.3.3綜合指數構建177 7.4圖像預處理177 7.4.1大氣校正177 7.4.2重採樣與波段合成178 7.4.3圖像鑲嵌178 7.4.4圖像裁剪178 7.4.5影像反射率還原及異常值去除178 7.5生態因數計算180 7.5.1濕度因數180 7.5.2綠度因數180 7.5.3幹度因數180 7.5.4熱度因數183 7.6RSEI構建184 7.6.1生態因數歸一化184 7.6.2主成分分析186 7.6.3生態指數191 7.7索引194 7.7.1本章各案例涉及的軟件技巧和知識點194 7.7.2本章各案例涉及的影像數據和過程數據索引195 7.7.3本章各案例涉及的軟件、外掛程式和腳本索引195 第8章基於LUCC的水土流失區碳排放時空演變及預測196 8.1研究區概況與數據源196 8.1.1研究區概況196 8.1.2數據源196 8.2主要研究內容與技術路線197 8.3數據預處理198 8.3.1輻射定標198 8.3.2大氣校正198 8.3.3影像裁剪199 8.4監督分類199 8.4.1定義訓練樣本199 8.4.2執行監督分類202 8.4.3分類後處理203 8.5土地利用變化分析205 8.5.1土地利用變化矩陣205 8.5.2土地利用動態度206 8.6碳排放時空變化分析207 8.6.1碳排放測算207 8.6.2碳排放風險指數208 8.6.3碳排放壓力指數208 8.7灰色分析208 8.7.1灰色關聯度208 8.7.2灰色預測模型210 8.8製圖211 8.8.1專題圖製作211 8.8.2折線圖製作213 8.9索引214 8.9.1本章各案例涉及的軟件技巧和知識點214 8.9.2本章各案例涉及的影像數據和過程數據索引214 第9章基於GIS的冬小麥面積提取215 9.1主要內容與技術路線215 9.2研究區概況216 9.3數據簡介216 9.3.1獲取途徑216 9.3.2數據格式216 9.4數據預處理217 9.4.1載入影像217 9.4.2裁剪MODIS數據219 9.4.3變換坐標系220 9.4.4數據拉伸221 9.5選擇採樣點，分析冬小麥生長趨勢223 9.5.1步驟1：新建點圖層223 9.5.2步驟2：提取屬性值224 9.5.3步驟3：匯出屬性工作表，獲取冬小麥趨勢圖225 9.6冬小麥提取226 9.6.1步驟1：計算差異植被影像226 9.6.2步驟2：設置閾值，提取冬小麥227 9.7索引228 9.7.1本章各案例涉及的軟件技巧和知識點228 9.7.2本章各案例涉及的影像數據和過程數據索引228 參考文獻229