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第1章 遥感物理学基础 1

1.1电磁波与电磁辐射 1

1.1.1电磁波的波粒二象性 1

1.1.2黑体辐射 1

1.1.3 Stephen-Boltzman定律 2

1.1.4 Wien位移定律 3

1.1.5 Kirchhoff定律 3

1.2电磁波谱 4

1.2.1紫外线 4

1.2.2可见光 5

1.2.3红外线 5

1.2.4微波 5

1.3大气对电磁波的影响 5

1.3.1大气概述 5

1.3.2大气的散射作用 6

1.3.3大气的吸收作用 8

1.3.4大气窗口 8

第2章 水质遥感概述 10

2.1光学遥感辐射度学参数 10

2.1.1辐射度量参数 10

2.1.2 Lambertian余弦定理 12

2.1.3 Bouguer-Lambertian定律 13

2.2水质遥感机理 13

2.3水环境遥感的发展 14

2.4水环境遥感的研究现状 17

2.4.1水质浓度反演模型 17

2.4.2水体深度反演模型 18

2.4.3大气校正 20

2.4.4底质影响校正 22

2.4.5二向性反射分布函数 23

2.4.6尺度效应 24

2.5水色遥感传感器和平台 26

2.5.1 NOAA系列卫星 26

2.5.2 Landsat陆地卫星 27

2.5.3 SeaWiFS卫星 27

2.5.4 MODIS卫星 28

2.6实例数据与区域 30

第3章 暗像元大气校正算法 32

3.1概述 32

3.2基于辐射传输的离水反射率反演算法 32

3.2.1基于清澈水体的大气校正算法 33

3.2.2基于同步光谱测量的大气校正方法 34

3.3几何校正对大气校正算法精度的影响 34

3.3.1几何校正对气溶胶光学厚度估算的影响 34

3.3.2几何校正对离水辐亮度反演精度的影响 35

3.4插值算法对暗像元影响的通用模型 35

3.4.1最邻近插值算法对暗像元值影响的误差模型 35

3.4.2双线性插值算法对暗像元值影响的误差模型 36

3.4.3三次卷积插值算法对暗像元值影响的误差模型 36

3.5实例计算与分析 37

3.5.1几何校正对离水辐亮度反演精度的影响 37

3.5.2分区暗像元大气校正算法 41

3.5.3不均匀气溶胶光学厚度对大气校正的影响 43

3.5.4三种插值算法对CBERS影像的暗像元的影响 47

第4章 水体参数反演模型 51

4.1水体的物质成分 51

4.2水质参数的光学特征 51

4.2.1清洁水体 52

4.2.2可溶有机物质 53

4.2.3悬浮泥沙 55

4.2.4叶绿素a 56

4.3水质浓度反演模型的构建 58

4.3.1经验模型 58

4.3.2半分析模型 60

4.3.3物理模型 61

4.3.4三要素综合反演模型 62

4.4水深反演模型的构建 62

4.4.1水深反演机理 62

4.4.2水深反演模型 63

4.5实例计算 65

4.5.1经验反演模型 65

4.5.2基于四波段的半分析算法 67

第5章 定量模型尺度效应 73

5.1尺度效应问题 73

5.1.1尺度的概念 73

5.1.2自然科学和社会科学中的尺度问题 73

5.1.3遥感信息尺度问题 75

5.1.4遥感模型的尺度问题 75

5.2不同尺度遥感信息之间的转换 76

5.3遥感应用中合适空间分辨率的选取 77

5.4衡量尺度效应三要素 78

5.5悬浮泥沙定量模式的尺度效应 79

5.5.1遥感不均一像元反射率 79

5.5.2反演模型不均一像元尺度误差的存在性 80

5.6悬浮泥沙浓度定量模型尺度三要素及纠正 81

5.6.1尺度效应纠正 81

5.6.2两类不同浓度概念 82

5.6.3定量模型尺度三要素 82

5.7基于8邻域方法估算悬浮泥沙定量模型尺度误差 83

5.7.1不均匀像元定量模式尺度效应 83

5.7.2基于8邻域估算泥沙像元内分布方差 84

5.7.3太湖悬浮泥沙浓度分布方差 84

5.7.4几种常用经验模型的尺度误差 86

5.7.5结论与探讨 87

5.8基于尺度扩展的方法估算悬浮泥沙尺度误差 88

5.8.1研究方法 88

5.8.2计算与分析 90

5.8.3结论与探讨 95

第6章 水色遥感的不确定性分析 97

6.1误差和模型误差 97

6.1.1基本概念 97

6.1.2模型误差 97

6.1.3误差的分类 98

6.2误差传递原理 98

6.3遥感信息中的不确定来源 99

6.3.1遥感数据获取阶段 100

6.3.2遥感数据处理阶段 100

6.3.3遥感数据分析阶段 100

6.3.4遥感数据转换阶段 101

6.4水质浓度反演的误差带模型 101

6.5基于多观测列方差估算反演误差 102

6.5.1独立样本多观测列算法 102

6.5.2三观测方程解的稳定性 103

6.5.3非独立样本多观测列算法 107

6.6基于Kalman算法的多模型融合 107

6.6.1独立样本Kalman滤波算法 107

6.6.2非独立样本Kalman滤波算法 108

6.7实例计算与分析 109

6.7.1反演模型的误差评估和多模型融合 109

6.7.2基于带模型评估叶绿素a浓度反演精度 114

6.7.3基于数值方法模拟观测误差对水色遥感模型参数的影响 116

6.7.4遥感数据误差对地表参数定量反演可靠性的影响 121

参考文献 125