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目錄
前言
第1章 基于GF-1和MODIS時空融合的時間序列植被覆蓋度遙感估算 1
1.1 引言 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 多源遙感數(shù)據(jù)時空融合方法研究現(xiàn)狀 2
1.2 基于時空融合的時間序列FVC估算 3
1.2.1 時空融合算法 4
1.2.2 融合策略 7
1.3 精度驗證與質(zhì)量評價 8
1.3.1 研究區(qū)與地面實測數(shù)據(jù) 8
1.3.2 遙感數(shù)據(jù)及其預處理 9
1.3.3 影像整體融合效果與精度檢驗 11
1.3.4 地面實測數(shù)據(jù)的精度驗證 15
1.4 總結與展望 17
參考文獻 17
第2章 GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)陸表植被覆蓋度反演算法 20
2.1 引言 20
2.1.1 研究背景 20
2.1.2 植被覆蓋度遙感估算方法研究現(xiàn)狀 21
2.2 GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)植被覆蓋度反演算法 23
2.2.1 基于冠層反射率模型的訓練樣本集構建 24
2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練 26
2.2.3 GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)陸表植被覆蓋度反演 27
2.3 精度驗證與質(zhì)量評價 27
2.3.1 研究區(qū)及地面實測數(shù)據(jù) 27
2.3.2 遙感數(shù)據(jù)及其預處理 28
2.3.3 GF-1數(shù)據(jù)反演植被覆蓋度精度驗證 29
2.4 總結與展望 31
參考文獻 31
第3章 基于ESTARFM的不同策略陸表潛熱通量時空融合研究 35
3.1 引言 35
3.2 研究數(shù)據(jù) 37
3.2.1 研究區(qū)概況 37
3.2.2 遙感數(shù)據(jù) 37
3.2.3 觀測數(shù)據(jù) 38
3.2.4 輔助數(shù)據(jù) 39
3.3 研究方法 39
3.3.1 三種不同融合策略設計 39
3.3.2 改進的自適應反射率融合算法 40
3.3.3 陸表潛熱通量估算方法 42
3.3.4 融合效果評價指標 43
3.4 研究結果 44
3.4.1 兩種潛熱通量產(chǎn)品不確定性評價 44
3.4.2 三種不同策略的融合結果比較 45
3.4.3 融合結果的精度評價 49
3.5 總結與展望 52
3.5.1 主要結論 52
3.5.2 存在問題 53
參考文獻 53
第4章 基于GF-1衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地表反照率反演算法 57
4.1 基于GF-1 WFV的反照率估算方法 57
4.1.1 基于輻射傳輸方程模擬大氣層頂方向反射率 58
4.1.2 寬波段地表反照率計算 60
4.1.3 查找表建立 61
4.1.4 考慮地形因素的直接估計方法 63
4.2 應用效果和精度分析 64
4.2.1 研究區(qū)概況 64
4.2.2 與地面測量結果的比較 65
4.2.3 與Landsat估算結果的比較 69
4.2.4 地形校正結果 76
4.2.5 地表反照率時空變化特征分析 78
4.3 總結 82
參考文獻 82
第5章 多源遙感土地覆被產(chǎn)品一致性評價與分析 84
5.1 引言 84
5.1.1 研究背景 84
5.1.2 多源遙感土地覆被產(chǎn)品 85
5.1.3 多源遙感土地覆被產(chǎn)品一致性評價分析研究現(xiàn)狀 88
5.2 土地覆被產(chǎn)品評價指標及方法 89
5.2.1 面積構成相似性 89
5.2.2 空間疊加法 89
5.2.3 混淆矩陣 90
5.2.4 景觀指數(shù) 91
5.3 多源遙感土地覆被產(chǎn)品全要素的一致性評價分析 92
5.3.1 基于景觀指數(shù)的一致性評價分析 92
5.3.2 生態(tài)分區(qū)下的一致性評價分析 103
5.3.3 熱帶雨林氣候區(qū)的一致性評價分析 110
5.3.4 不一致性因素探討 120
5.4 多源遙感土地覆被產(chǎn)品專題要素的一致性評價分析—以耕地為例 121
5.4.1 研究區(qū)概況 122
5.4.2 研究數(shù)據(jù)及預處理 123
5.4.3 結果分析 124
5.4.4 不一致性因素探討 133
5.5 總結與展望 135
參考文獻 136
第6章 遙感影像分割尺度優(yōu)選及應用研究 140
6.1 多尺度分割的尺度優(yōu)選與尺度采樣 140
6.1.1 引言 140
6.1.2 多尺度分割算法及尺度參數(shù) 142
6.1.3 尺度參數(shù)與分割對象數(shù)量的對數(shù)線性關系 143
6.1.4 尺度參數(shù)指數(shù)采樣 148
6.1.5 討論與分析 158
6.2 基于尺度自適應分割的土地利用數(shù)據(jù)自動更新 160
6.2.1 引言 160
6.2.2 實驗區(qū)域和數(shù)據(jù) 162
6.2.3 實驗方法 163
6.2.4 實驗結果與分析 165
6.3 總結與展望 167
參考文獻 168
第7章 多源信息協(xié)同的城鎮(zhèn)用地提取 173
7.1 引言 173
7.1.1 研究背景 173
7.1.2 現(xiàn)有城鎮(zhèn)用地數(shù)據(jù) 175
7.1.3 存在的問題 179
7.2 中高空間分辨率城鎮(zhèn)產(chǎn)品分析及精度驗證 180
7.2.1 城鎮(zhèn)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析 181
7.2.2 城鎮(zhèn)產(chǎn)品的宏觀精度評定 182
7.2.3 城鎮(zhèn)產(chǎn)品的微觀精度對比 183
7.2.4 城鎮(zhèn)產(chǎn)品優(yōu)勢和劣勢 186
7.3 融合光學與雷達影像的多云區(qū)域城鎮(zhèn)用地提取研究 187
7.3.1 研究區(qū)概況 187
7.3.2 數(shù)據(jù)預處理 188
7.3.3 多云地區(qū)城鎮(zhèn)用地提取方法 189
7.3.4 實驗結果 192
7.3.5 關鍵問題的討論 196
7.4 多源信息協(xié)同的城鎮(zhèn)用地產(chǎn)品高精度快速更新研究 197
7.4.1 城鎮(zhèn)用地產(chǎn)品高精度快速更新方法 198
7.4.2 結果與分析 202
7.4.3 討論 206
7.5 總結與展望 208
參考文獻 208
第8章 城市空間格局多源遙感協(xié)同提取 213
8.1 引言 213
8.1.1 研究背景 213
8.1.2 城市空間格局多源遙感協(xié)同提取研究現(xiàn)狀 214
8.2 城市基底景觀要素多源信息協(xié)同提取 217
8.2.1 基于NPP-VIIRS夜光數(shù)據(jù)的城市指數(shù)構建 218
8.2.2 基于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的城市建成區(qū)自動提取 218
8.2.3 基于國產(chǎn)高分遙感影像的建成區(qū)邊界優(yōu)化 218
8.2.4 精度驗證與質(zhì)量評價 219
8.3 城市廊道景觀要素多源信息協(xié)同提取 221
8.3.1 中-高分辨率遙感水體指數(shù)特征提取 221
8.3.2 基于GlobeLand30信息產(chǎn)品的水體自適應提取 224
8.3.3 中-高分辨率水體信息決策級融合 225
8.3.4 實驗與結果分析 227
8.4 城市斑塊景觀要素多源信息協(xié)同提取 232
8.4.1 基于高分辨率遙感的多模式形態(tài)學序列特征提取 233
8.4.2 基于高分辨率遙感的形態(tài)學序列特征優(yōu)選 236
8.4.3 基于多源先驗信息的城市建筑物自動提取 237
8.4.4 實驗數(shù)據(jù)與分析 238
8.5 總結與展望 242
參考文獻 243
第9章 遙感地學協(xié)同的地表要素提取技術體系及應用 249
9.1 土地覆蓋遙感自動解譯基礎問題 249
9.1.1 自動解譯方法的啟示 250
9.1.2 土地覆蓋遙感自動解譯框架關鍵組成 251
9.2 遙感地學協(xié)同的地理格局劃分 253
9.2.1 針對不同地形景觀區(qū)域的土地覆被類型分析 254
9.2.2 雙邊界法山區(qū)平原劃分 257
9.2.3 基于地形部位指數(shù)地貌位置因子的植被三級分類研究 264
9.3 時間譜協(xié)同的耕、林、灌、草、裸地提取 266
9.4 遙感地學協(xié)同的典型地表要素提取技術框架 273
9.5 高精度土地覆被提取與示范應用 275
9.5.1 研究區(qū)概況 275
9.5.2 數(shù)據(jù)及其預處理 276
9.5.3 土地覆蓋提取 279
9.5.4 精度分析 285
9.6 總結與展望 291
參考文獻 291
第10章 基于深度學習的長時間序列土地覆蓋分類 294
10.1 研究背景 294
10.2 數(shù)據(jù)與方法 295
10.2.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù) 295
10.2.2 研究方法 296
10.3 中國區(qū)域0.05°長時間序列土地覆蓋分類 302
10.3.1 定量遙感產(chǎn)品的重要性評估 302
10.3.2 模型精度評價 303
10.3.3 基于Bi-LSTM的土地覆蓋分類模型評價 305
10.3.4 基于Bi-LSTM的土地覆蓋百分比分級模型評價 307
10.3.5 基于分層SMOTE算法的分類結果改進 308
10.4 討論 309
10.5 小結 310
參考文獻 310
第11章 地表覆蓋增量更新 314
11.1 引言 314
11.2 地表覆蓋增量更新的技術流程設計 317
11.3 典型資源環(huán)境要素增量更新技術 320
11.3.1 協(xié)同分割提取地表覆蓋增量 320
11.3.2 生態(tài)地理分區(qū)知識庫去偽變化 322
11.3.3 在線去偽 325
11.3.4 增量更新 329
11.4 生態(tài)地理分區(qū)耦合地學統(tǒng)計模擬改善基準地表覆蓋數(shù)據(jù)精度 330
11.4.1 算法原理 330
11.4.2 實驗結果 332
參考文獻 337
第12章 基于LAI分析我國三北地區(qū)植被生態(tài)變化趨勢 338
12.1 研究背景 338
12.2 數(shù)據(jù)和方法 340
12.2.1 研究區(qū)概況 340
12.2.2 研究數(shù)據(jù) 340
12.2.3 分析方法 342
12.3 結果 343
12.3.1 2000～2015年的森林和草地分布 343
12.3.2 三北防護林地區(qū)LAI的空間趨勢 345
12.3.3 NDVI與從LAI得出的植被動態(tài)比較 346
12.4 討論 347
12.4.1 草地和森林不同的生長趨勢 347
12.4.2 LAI與氣象參數(shù)的空間相關模式 348
12.4.3 潛在的局限性 350
12.5 結論 351
參考文獻 351
第13章 融合多源數(shù)據(jù)的自然保護區(qū)監(jiān)測與評估應用 353
13.1 基于多源遙感數(shù)據(jù)的自然保護區(qū)人類活動用地監(jiān)測 353
13.1.1 研究區(qū)概況 354
13.1.2 數(shù)據(jù)介紹 355
13.1.3 方法介紹 356
13.1.4 結果與分析 357
13.1.5 結論與討論 363
13.2 基于高分遙感數(shù)據(jù)的自然保護區(qū)生態(tài)環(huán)境評估 364
13.2.1 研究區(qū)概況 364
13.2.2 生態(tài)環(huán)境評價指標體系的建立 365
13.2.3 數(shù)據(jù)與預處理 366
13.2.4 研究方法 367
13.2.5 結果與分析 372
13.2.6 結論與討論 377
參考文獻 377