竹林參數(shù)多源遙感定量反演

定　價：￥98.00

作　者：	杜華強，周國模，毛方杰，韓凝著
出版社：	科學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030707857	出版時間：	2022-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	142	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書以毛竹和雷竹兩種散生竹為例，從地面遙感到衛(wèi)星遙感，從統(tǒng)計模型到機理模型，從單一尺度到多尺度綜合，以不同的角度、不同的視覺全方位闡述了竹林參數(shù)定量反演方法。全書共分8章，內(nèi)容基本涵蓋了凈光合速率、葉綠素含量、葉面積指數(shù)、竹林郁閉度等竹林碳循環(huán)的主要參數(shù)，這些參數(shù)反演精度高，為竹林碳循環(huán)及時空動態(tài)研究提供了關(guān)鍵基礎數(shù)據(jù)，已經(jīng)應用于竹林碳循環(huán)時空模擬研究。本書不僅介紹了森林參數(shù)多源遙感定量反演方法，還介紹了國內(nèi)外相關(guān)研究的**進展及發(fā)展趨勢，同時通過大量實例深入淺出地對各種反演方法進行論述，適用性強。本書可作為普通高校遙感、林學、森林碳匯、生態(tài)、環(huán)境、全球氣候變化等領(lǐng)域相關(guān)專業(yè)的本科生和研究生的教學用書，也可作為林業(yè)相關(guān)部門工作人員和科研工作者的參考用書。

作者簡介

暫缺《竹林參數(shù)多源遙感定量反演》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 森林參數(shù)遙感反演方法概述
1.2 數(shù)據(jù)同化技術(shù)
1.3 竹林資源概況
1.4 小結(jié)
參考文獻
第2章毛竹葉片凈光合速率反演
2.1 引言
2.2 研究方法
2.2.1 研究區(qū)概況及試驗設計
2.2.2 葉片Pn測量
2.2.3 葉片反射光譜測定
2.2.4 光譜小波變換及分解層次選擇
2.2.5 植被指數(shù)及Pn反演
2.3 結(jié)果與分析
2.3.1 光譜小波變換及最佳分解層數(shù)
2.3.2 小波植被指數(shù)及其與Pn之間的關(guān)系
2.3.3 毛竹葉片Pn反演結(jié)果
2.4 討論
2.5 小結(jié)
參考文獻
第3章雷竹葉綠素含量高光譜反演
3.1 引言
3.2 研究方法
3.2.1 研究區(qū)概況
3.2.2 研究方法
3.3 結(jié)果與分析
3.3.1 植被指數(shù)與葉綠素含量相關(guān)性分析
3.3.2 雷竹葉綠素含量動態(tài)反演模型
3.4 小結(jié)
參考文獻
第4章基于輻射傳輸模型的竹林LAI和葉綠素含量遙感反演
4.1 引言
4.2 PROSAIL輻射傳輸模型介紹
4.2.1 PROSPECT模型
4.2.2 SAIL模型
4.3 研究方法
4.3.1 研究區(qū)概況
4.3.2 冠層LAI測量
4.3.3 光譜數(shù)據(jù)
4.3.4 葉綠素含量獲取及處理
4.3.5 遙感影像及輔助數(shù)據(jù)
4.4 PROSAIL模型參數(shù)優(yōu)化
4.4.1 冠層反射率模擬
4.4.2 參數(shù)敏感性分析
4.4.3 模型參數(shù)優(yōu)化結(jié)果
4.5 建立查找表
4.6 LAI反演結(jié)果與分析
4.7 葉綠素含量反演結(jié)果與分析
4.7.1 葉綠素含量對冠層反射率影響
4.7.2 葉片及冠層葉綠素含量反演
4.8 小結(jié)
參考文獻
第5章幾何光學模型結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡的毛竹林郁閉度多源遙感反演
5.1 引言
5.2 研究方法
5.2.1 研究區(qū)概況
5.2.2 遙感數(shù)據(jù)及預處理
5.2.3 野外數(shù)據(jù)
5.3 Li-Strahler幾何光學模型
5.4 Erf-BP模型
5.5 無人機航拍區(qū)幾何光學模型郁閉度反演
5.5.1 幾何光學模型分量計算
5.5.2 幾何光學模型郁閉度反演結(jié)果與分析
5.5.3 幾何光學模型郁閉度反演需要注意的問題
5.6 鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度及縣域尺度郁閉度Erf-BP模型反演
5.6.1 Erf-BP模型遙感變量設置與篩選
5.6.2 由局部尺度到鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度的郁閉度反演結(jié)果
5.6.3 由鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度到縣域尺度的郁閉度反演結(jié)果
5.7 小結(jié)
參考文獻
第6章綜合面向?qū)ο笈c決策樹的毛竹林調(diào)查因子遙感估算
6.1 引言
6.2 研究方法
6.2.1 研究區(qū)概況
6.2.2 遙感數(shù)據(jù)與輔助數(shù)據(jù)
6.2.3 外業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)
6.3 面向?qū)ο筮b感數(shù)據(jù)多尺度分割
6.3.1 圖像分割簡介
6.3.2 分割特征的設置
6.3.3 多尺度分割與參數(shù)設置
6.3.4 類層次結(jié)構(gòu)構(gòu)建
6.3.5 影像對象的特征提取
6.4 基于決策樹的分類與參數(shù)估算方法
6.4.1 決策樹
6.4.2 分類與參數(shù)估算過程
6.5 結(jié)果與分析
6.5.1 基于分類樹的分類結(jié)果
6.5.2 基于回歸樹的毛竹林參數(shù)及碳儲量估算結(jié)果
6.6 小結(jié)與討論
參考文獻
第7章竹林MODIS LAI時間序列同化
7.1 引言
7.2 研究方法
7.2.1 研究區(qū)域概況
7.2.2 數(shù)據(jù)收集與處理
7.2.3 浙江省竹林遙感信息提取
7.2.4 LAI同化方法
7.2.5 精度評價指標
7.3 竹林遙感信息提取結(jié)果評價
7.4 通量站點竹林LAI時間序列同化結(jié)果及評價
7.5 浙江省區(qū)域尺度LAI同化結(jié)果
7.6 討論
7.7 小結(jié)
參考文獻
第8章 LAI同化在竹林碳循環(huán)模擬中的應用
8.1 引言
8.2 BEPS模擬簡介
8.3 基于葉面積指數(shù)同化的碳通量模擬結(jié)果分析
8.3.1 通量站點碳通量模擬結(jié)果分析
8.3.2 浙江省竹林碳通量模擬結(jié)果
8.4 討論
8.5 小結(jié)
參考文獻