本书从农田土壤植被二元组分与电磁波相互作用角度阐述了农田可见光、红外与微波遥感机理，结合农田辐射传输过程讨论了遥感建模和定量遥感中辐射定标、大气校正、参数反演等共性技术，深入研讨了叶面积指数、叶绿素含量、农田地表温度、土壤水分等参数反演问题，并结合集合卡尔曼滤波与微粒群算法，介绍了数据同化在农情监测与作物估产中的应用。
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序
前言
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 农田-观测对象的特性 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LAI 176
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
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