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第1章 农田遥感与其生态过程监测1

1.1 农田遥感1

1.1.1 作为遥感观测对象的农田特性1

1.1.2 农田遥感与精准农业3

1.1.3 精准农业对遥感的需求4

1.2 农田生态过程监测7

1.2.1 农田生态过程监测特点与方法7

1.2.2 农田生态过程遥感监测机理9

1.2.3 农田生态过程遥感监测研究进展11

1.3 关键问题与分析13

1.3.1 农田土壤与植被组分变化遥感机理13

1.3.2 农田生态过程遥感参数反演14

1.3.3 作物生长模型标定与反演模型校正15

1.3.4 遥感数据与模型模拟数据结合的途径及方法16

参考文献16

第2章 农田定量遥感机理19

2.1 电磁波与农田土壤相互作用19

2.1.1 农田土壤电磁波谱反射特性19

2.1.2 农田土壤热辐射特性28

2.1.3 农田土壤的微波散射特性39

2.2 电磁波与农田作物相互作用48

2.2.1 作物叶片光谱响应机理48

2.2.2 作物冠层的反射特性54

2.2.3 作物热红外辐射特性59

2.2.4 作物微波散射特性63

2.3 农田土壤－植被混合光谱观测与分析66

2.3.1 土壤－植被混合光谱定量观测试验67

2.3.2 土壤－植被混合光谱建模70

2.3.3 土壤与植被混合光谱变化分析72

参考文献77

第3章 农田辐射传输过程与遥感建模82

3.1 农田辐射传输过程82

3.1.1 农田辐射传输过程的驱动82

3.1.2 农田土壤－植被辐射传输84

3.1.3 大气在辐射传输中的作用85

3.1.4 传感器对地物辐射的响应88

3.2 农田遥感建模90

3.2.1 农田地表二向性反射基本概念90

3.2.2 农田作物叶片反射模型92

3.2.3 农田冠层二向反射模型94

3.2.4 农田冠层热辐射模型107

3.2.5 农田复杂地表微波散射与建模111

参考文献121

第4章 农田定量遥感共性技术与主要方法128

4.1 农田定量遥感基本过程128

4.2 传感器辐射定标128

4.2.1 绝对辐射定标128

4.2.2 相对辐射定标130

4.2.3 辐射定标实例130

4.3 遥感图像大气校正133

4.3.1 大气校正经验方法134

4.3.2 常用的大气辐射传输模型135

4.3.3 基于物理模型的大气校正137

4.4 农田参数遥感反演主要方法142

4.4.1 单景影像反演的基本方法142

4.4.2 多角度遥感反演143

4.4.3 多时相遥感反演146

4.4.4 多源光学遥感数据协同反演147

4.4.5 主被动遥感协同反演149

参考文献153

第5章 BRDF建模与LAI遥感反演155

5.1 LAI反演概述155

5.1.1 LAI的定义155

5.1.2 LAI反演研究进展156

5.2 连续植被BRDF模型157

5.2.1 出发方程157

5.2.2 孔隙率158

5.2.3 热点效应158

5.3 行播作物BRDF建模160

5.3.1 群聚效应160

5.3.2 尼尔逊参数161

5.3.3 相对方差164

5.3.4 群聚条件下的BRDF模型166

5.3.5 行播作物几何特征描述166

5.3.6 计算尼尔逊参数167

5.3.7 行播作物BRDF模型171

5.3.8 行播作物BRDF模型验证172

5.4 DSD方法反演LAI176

5.4.1 二阶微分方法滤除土壤背景影响177

5.4.2 土壤背景具体去除方法177

5.4.3 数值模拟179

5.4.4 模型验证182

5.5 小结188

参考文献189

第6章 农田作物叶绿素遥感监测192

6.1 作物叶绿素反演概述192

6.1.1 作物叶绿素的生化特性与生理功能192

6.1.2 作物叶绿素的测定机理及方法193

6.1.3 作物叶绿素的遥感监测机理194

6.2 作物叶绿素的主要特征与变化规律194

6.2.1 叶绿素与氮素、水分、LAI的相关关系194

6.2.2 叶绿素和作物光谱在不同生育期的变化特征198

6.2.3 叶绿素与作物光谱特征变化的相关性199

6.3 农田作物叶绿素遥感反演202

6.3.1 常用遥感反演方法202

6.3.2 修正转换型叶绿素吸收反射率指数模型206

6.3.3 改进型MERIS陆地叶绿素指数210

参考文献216

第7章 农田温度遥感监测220

7.1 农田二元结构热辐射特性与建模220

7.1.1 非同温二元体系热辐射的热辐射过程222

7.1.2 方向热辐射的矩阵表达式223

7.1.3 组分面积比例的计算225

7.1.4 发射率多次散射项的计算方法225

7.2 农田组分温度反演226

7.2.1 机载AMTIS数据获取227

7.2.2 多角度热红外数据的几何校正和大气纠正227

7.2.3 热红外多角度数据反演组分温度228

7.2.4 组分温度反演结果及验证229

7.3 农田地表温度反演230

7.3.1 热红外遥感数据230

7.3.2 像元温度反演方法与敏感性分析232

7.3.3 农田温度反演与应用240

7.4 农田大气与地表温度一体化反演242

7.4.1 高光谱热红外数据242

7.4.2 一体化反演模型构建243

7.4.3 一体化反演模型应用250

7.5 农田地表温度地面测量与验证251

7.5.1 地面实验场选取251

7.5.2 地面温度测量方式252

7.5.3 农田地面温度验证实例253

参考文献256

第8章 农田土壤水分遥感反演259

8.1 农田土壤水分光学遥感反演259

8.1.1 光谱特征空间的概念259

8.1.2 LST-NDVI特征空间259

8.1.3 NIR-Red特征空间的构建及应用264

8.1.4 Albedo-NDVI特征空间的构建及应用270

8.2 农田土壤水分微波遥感反演276

8.2.1 裸露农田地表水分反演276

8.2.2 农作物覆盖土壤水分反演294

8.2.3 农田土壤水分时空动态变化分析307

参考文献328

第9章 面向农田生态过程监测的数据同化333

9.1 作物生长模型333

9.1.1 作物生长模型概述333

9.1.2 WOFOST模型334

9.2 数据同化算法345

9.2.1 同化算法概述345

9.2.2 集合同化算法348

9.2.3 微粒群算法351

9.3 数据同化策略353

9.3.1 驱动法353

9.3.2 同化法354

9.4 数据同化应用实例357

9.4.1 实验区概况357

9.4.2 实验方案设计358

9.4.3 同化效果验证361

参考文献362

第10章 基于数据同化的冬小麦生长过程动态监测367

10.1 面向冬小麦生长过程动态监测的数据同化模型367

10.2 实验设计及数据367

10.2.1 研究区概况367

10.2.2 卫星遥感数据370

10.2.3 地面采集数据370

10.3 田间尺度作物生长模型与遥感数据同化372

10.3.1 作物生长模型本地化373

10.3.2 模型优化参数选择375

10.3.3 同化时间尺度优化377

10.4 区域尺度作物生长模型与遥感数据同化379

10.4.1 同化空间尺度优化379

10.4.2 冬小麦种植面积提取382

10.4.3 LAI区域化遥感反演383

10.4.4 WOFOST模型参数区域化387

10.5 关中地区冬小麦生长过程动态监测387

10.5.1 冬小麦生长过程时间域动态监测387

10.5.2 冬小麦生长过程空间域动态监测388

参考文献393

后记396

彩图398