植被辐射传输理论与应用

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出版者:江苏南京师范大学
作者:李云梅
出品人:
页数:248
译者:
出版时间:2005-11
价格:15.00元
装帧:
isbn号码:9787811013856
丛书系列:
图书标签:
  • 植被光学
  • 辐射传输
  • 遥感
  • 生物物理
  • 生态学
  • 建模
  • 大气辐射
  • 叶片光学
  • 冠层辐射
  • 地球观测
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具体描述

《植被辐射传输理论与应用》内容简介:百年沧桑,几度分合,时序交替,迭经变迁,这所学校终成南京乃至全国高等教育的重要发祥地之一,成为许多名校之宗。各校取其所取,彰其所彰。唯师范主脉,绵延而下,为今南京师范大学所承继。近百年间,多少学界巨子,讲坛精英,举师范薪火,耀群星而璀璨,传万姓以燎原。尤其是中华人民共和国成立以来,大江南北,教育事业空前发达起来。

《遥感影像解译方法与实践》 本书深入探讨了遥感影像的科学解译技术,旨在为读者提供一套系统、全面的学习框架。从遥感技术的基本原理出发,本书循序渐进地介绍了不同类型遥感影像的特点,包括可见光、红外、微波等,以及它们在不同环境下的成像机制。 在理论层面,本书详细阐述了影像增强、变换、滤波等预处理技术,这些技术是提升影像质量、突出地物信息、减少噪声干扰的关键步骤。读者将学习到如何运用不同的算法优化影像,使其更易于分析。 本书的核心部分聚焦于影像解译的多种方法。内容涵盖了从传统的目视解译到现代的计算机辅助解译。在目视解译部分,我们将详细介绍不同地物(如水体、土壤、植被、建筑等)在遥感影像中的典型光谱特征和纹理特征,以及如何通过色彩、形状、大小、空间关系等要素进行判读。我们将分析不同地理区域(如森林、农田、城市、干旱区)的影像解译技巧,并提供丰富的案例分析。 对于计算机辅助解译,本书将详细介绍分类算法。这包括监督分类(如最大似然分类、支持向量机、随机森林等)和非监督分类(如K均值、ISODATA等)。每种算法的原理、优缺点以及适用场景都将得到详尽的阐释。读者将学习到如何根据遥感数据的特性和研究目标选择合适的分类算法,并掌握实现这些算法的步骤和技巧。 本书还将深入讲解面向对象影像分析(OBIA)方法。与传统的基于像素的分类不同,OBIA将影像中的同质像素聚集成具有语义意义的对象,从而更有效地利用对象的形状、纹理和上下文信息进行解译。本书将详细介绍对象生成(segmentation)的原理和方法,以及如何进行对象分类和特征提取。 此外,本书还覆盖了地理信息系统(GIS)与遥感影像解译的结合。读者将学习如何利用GIS平台对解译后的遥感数据进行空间分析、属性管理和可视化展示,从而实现更深层次的信息挖掘和应用。 在应用方面,本书将展示遥感影像解译在多个领域的实际应用。这包括: 土地利用/土地覆盖变化监测: 如何利用遥感影像分析城市扩张、森林砍伐、耕地变化等,并进行长期趋势分析。 农业应用: 评估作物长势、估算产量、监测病虫害,以及识别不同作物类型。 环境监测: 追踪水体污染、评估植被健康状况、监测荒漠化和土壤侵蚀。 城市规划与管理: 绘制城市地籍图、评估城市热岛效应、分析交通网络。 地质与矿产勘探: 识别潜在的矿产资源区域和地质构造。 灾害评估与管理: 快速评估地震、洪水、火灾等灾害造成的损失。 本书不仅提供了丰富的理论知识,更注重实践指导。每个章节都配有详细的案例研究和操作演示,通常会结合常用的遥感软件(如ENVI, ERDAS IMAGINE, ArcGIS, QGIS等)来指导读者进行实际操作。书中提供了大量真实数据集的分析过程,帮助读者将理论知识转化为实际技能。 本书的写作风格力求严谨而不失可读性,语言清晰,逻辑性强。通过本书的学习,读者将能够熟练掌握遥感影像解译的核心技术,并将其应用于各自的研究和工作领域,从中获得有价值的信息和深刻的洞察。本书适合高等院校相关专业学生、科研人员、以及在环境保护、资源管理、城市规划、农业生产等领域工作的专业人士阅读。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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作为一名致力于生态系统建模的研究生,我一直在寻找能够深入理解植被冠层能量交换机制的文献。《植被辐射传输理论与应用》这个书名,准确地击中了我的研究痛点。我深知,辐射传输是理解植被蒸腾、光合作用以及地表能量平衡等一系列关键生态过程的基础。我期待这本书能够提供一套系统、完整的理论框架,详细阐述光辐射在复杂三维植被冠层中的传播、散射、吸收和透射过程。我希望书中能够详细介绍各种辐射传输模型,包括但不限于单层模型、多层模型以及基于几何光学和辐射传输方程的耦合模型,并对其数学推导、物理假设及参数敏感性进行深入分析。更重要的是,我希望书中能提供如何将这些理论模型应用于实际生态学研究的指导,比如如何利用遥感数据反演冠层辐射传输的关键参数,以及如何将辐射传输模型耦合到更宏观的生态系统模型中,以模拟气候变化对植被生产力的影响。我非常关注书中在“应用”部分的内容,希望能看到具体的案例研究,例如利用辐射传输模型估算冠层叶面积指数、叶片倾角分布,以及对不同地表覆盖类型进行光谱响应分析等。这本书对我来说,将是构建和优化生态系统模型不可或缺的理论基石,帮助我更准确地预测和理解陆地生态系统的响应。

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作为一个对自然生态系统和遥感技术都充满好奇的研究生,我一直在寻找能够深入理解植被如何与光进行交互的理论书籍。 《植被辐射传输理论与应用》这个名字一出现,就深深吸引了我。我设想这本书会像一本详尽的地图,为我绘制出光线穿过茂密森林、广袤草原乃至沙漠植被时的复杂轨迹。我期待它能够解答那些我一直困惑的问题:为什么不同类型的植被在不同光照条件下会呈现出截然不同的光谱特征?叶片色素、结构以及它们在冠层中的排列方式,究竟是如何影响光能的吸收、反射和透射的?我希望这本书不仅仅停留在理论层面,更能提供实际的应用案例,比如如何利用这些辐射传输的原理来监测植被健康、估算生物量、甚至是预测作物产量。想象一下,通过分析遥感图像中植被反射的光谱信息,就能“读懂”植物的生理状态,这简直是令人兴奋的!我希望书中能够详细阐述各种模型,例如辐射传输方程的推导和求解,以及不同假设条件下模型的适用性。同时,我也期待书中能够介绍相关的遥感数据处理和反演技术,帮助我将理论知识转化为实际的科研成果。这本书对我来说,不仅仅是一本教材,更像是一把解锁自然奥秘的钥匙,我迫不及待地想翻开它,开始我的探索之旅。

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我最近有幸接触到了一本名为《植被辐射传输理论与应用》的书,尽管我并非该领域的专业研究者,但我一直对大自然的光影变幻充满着一种孩童般的好奇。每当我漫步于葱郁的森林,或是欣赏一株株植物在阳光下展现的生机勃勃时,总会忍不住思考:它们是如何“捕捉”和“利用”这些光线的?这本书的标题立刻勾起了我的兴趣,我仿佛看到了作者带领我深入到一片由光线和植被编织而成的奇妙世界。我猜测书中会用非常形象生动的语言,解释光子如何穿透层层叠叠的叶片,经历无数次的散射和吸收,最终形成我们肉眼所见的色彩和我们遥感设备所能探测到的信号。我希望它能帮助我理解,为什么有些叶子在阳光下显得翠绿欲滴,而有些则呈现出深沉的暗色;为什么同一片植被,在不同的季节或不同的天气条件下,给人的感觉会如此不同。我期待书中能用通俗易懂的方式,介绍一些基础的物理原理,比如光的波长、能量以及它与物质相互作用的规律。对于“辐射传输”这个概念,我虽然不太熟悉,但凭直觉,它应该与能量的传递和转化有关。我希望这本书能够让我明白,这些看似微小的光线互动,是如何支撑起整个地球的生态系统的运行的。

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作为一个在农业遥感领域摸索了几年,但始终觉得基础理论不够扎实的科研人员,我对于《植被辐射传输理论与应用》这个书名,可谓是“久旱逢甘霖”。我长期以来都在处理大量的卫星和无人机遥感影像,虽然能够运用各种算法进行作物长势监测、产量预测,但总觉得对现象背后的机理理解不够透彻。我希望能在这本书中找到科学、严谨的理论支撑,详细了解光如何在植被冠层中进行传输、反射和散射的过程。我特别关注书中关于辐射传输方程及其各种简化模型的介绍,希望能理解不同模型在不同情境下的适用性和局限性。例如,当冠层结构非常均匀时,哪些模型最为有效?而当冠层结构复杂,存在大面积阴影时,又该如何处理?同时,我也期待书中能够深入探讨植被的光谱特性是如何与其内部的化学成分(如叶绿素、类胡萝卜素、水分等)以及结构特征(如叶片角度分布、冠层密度等)建立联系的。我希望书中能够提供清晰的数学推导和物理模型,帮助我理解光谱曲线背后的含义,并能指导我在数据处理和反演模型开发时,如何更有效地利用光谱信息。这本书对我来说,意味着能够从“知其然”迈向“知其所以然”,提升我对遥感应用的理论深度和实践能力。

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我是一位对自然科学充满了浓厚兴趣的普通爱好者,平日里我喜欢阅读一些科普读物,了解各种自然现象背后的科学原理。《植被辐射传输理论与应用》这个书名,虽然听起来有些专业,但“植被”和“光”这两个词组合在一起,瞬间就勾起了我的好奇心。我一直对植物如何利用阳光进行生长感到着迷,总觉得它们拥有一种神奇的能力,能够将无形的光能转化为生命的能量。我猜这本书会讲述光线是如何与植物的叶子、茎干发生的“亲密接触”,解释为什么在不同的天气下,看到的植物颜色会不一样,为什么有的植物在阳光下熠熠生辉,而有的则显得黯淡无光。我希望这本书能用一种轻松易懂的方式,让我明白“辐射传输”到底是什么意思,它和我们平时说的“光合作用”有什么关系。我期待书中能有一些精美的插图,能够直观地展示光线在植物内部的传播路径,就像一张张立体的地图,带领我进入微观的植物世界。我希望这本书能够解答我心中的许多疑问,比如,为什么绿色植物会反射绿光,而吸收红光和蓝光?不同种类的植物,在吸收和反射光线方面有什么差异?我对这本书的期待,就是它能够让我对植物与光之间的关系有一个全新的认识,感受到大自然的神奇和智慧。

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