Mapping Hazardous Terrain Using Remote Sensing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Geological Society Pub House

作者:Geological Society of London (COR)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:150

装帧:HRD

isbn号码:9781862392298

丛书系列:

图书标签:

• Remote Sensing
• Hazard Mapping
• Terrain Analysis
• GIS
• Geomorphology
• Environmental Monitoring
• Disaster Management
• Spatial Analysis
• Landform
• Geospatial Technology

遥感技术在自然灾害风险评估与管理中的应用：方法、案例与展望 本书内容概述： 本书聚焦于遥感技术在自然灾害风险评估与管理中的前沿应用，深入探讨了从数据获取、处理到信息提取的全流程技术体系，旨在为地质灾害、水文气象灾害、森林火灾等复杂环境下的风险识别、监测预警和应急响应提供系统性的科学指导。全书内容涵盖了多源遥感数据（如高分辨率光学卫星、合成孔径雷达 (SAR)、激光雷达 (LiDAR)）的原理、数据预处理、特征提取算法，以及将这些技术应用于具体灾害场景的实证研究。本书特别强调了机器学习与深度学习方法在提升灾害信息自动化识别精度方面的最新进展，并结合全球典型灾害案例，展示了遥感技术在提升社会韧性与防灾减灾能力中的巨大潜力。 --- 第一章：遥感基础与灾害风险评估框架 本章首先回顾了地球观测系统的发展历程，重点介绍了当前主流的遥感平台（卫星、航空器、无人机）及其搭载的传感器类型（多光谱、高光谱、热红外、微波）。随后，本书构建了一个完整的遥感驱动的自然灾害风险评估框架，该框架将风险分解为危险性（Hazard）、暴露度（Exposure）和脆弱性（Vulnerability）三个核心要素。 危险性评估方面，本书详述了如何利用遥感数据量化灾害发生的可能性和强度。例如，如何利用数字高程模型 (DEM) 结合水文模型分析洪水淹没范围；如何通过地表形变监测技术（如 InSAR）识别滑坡和地面沉降的潜在区域。对于地震和火山活动，则侧重于热异常监测和地壳形变场分析。 暴露度分析部分，重点阐述了高精度地理信息系统（GIS）与遥感影像融合技术在识别关键基础设施、人口分布和重要资产方面的应用。书中详细介绍了基于面向对象（OBIA）和深度学习的房屋、道路、农田等地理要素的精细化提取方法。 脆弱性评估则探讨了如何通过遥感手段间接评估受灾体的抵抗能力。这包括植被健康状况（NDVI、LAI）与森林火灾蔓延速度的关系，以及城市不透水层覆盖率与城市内涝风险的相关性分析。 第二章：多源遥感数据处理与特征工程 有效利用遥感数据是精确灾害评估的前提。本章深入探讨了处理不同类型遥感数据所必需的关键技术。 光学遥感数据处理：重点讲解了大气校正、辐射定标和几何精纠正的流程，并针对不同卫星（如 Landsat, Sentinel-2, PlanetScope）的特点进行了具体参数说明。在特征工程方面，本书详细介绍了植被指数、水体指数、土壤湿度指数的计算及其在干旱监测中的应用。 合成孔径雷达 (SAR) 数据应用：鉴于 SAR 对天气和光照不敏感的特性，本书将其在水涝、冰雪覆盖监测和地表形变监测中的独特价值进行了深入剖析。重点讨论了干涉测量 (InSAR) 技术在厘米级形变监测中的原理、配准、去噪和相位解缠技术。还包括极化 SAR (PolSAR) 数据在区分不同地物（如农作物类型、城市结构）上的优势。 激光雷达 (LiDAR) 数据应用：LiDAR 在高精度三维信息获取上的优势是本章的另一核心。书中详细介绍了点云数据的分类、滤波、以及如何从中直接提取数字表面模型 (DSM) 和数字地面模型 (DOM)，这些模型是边坡稳定性分析和城市峡谷效应研究的基础。 第三章：机器学习与深度学习在灾害识别中的前沿应用 随着计算能力的提升和海量遥感数据的积累，人工智能技术已成为灾害信息提取的主流工具。本章着重介绍前沿的智能算法。 传统机器学习方法：回顾了支持向量机 (SVM)、随机森林 (RF) 等分类器在地物分类、灾害类型判识中的应用。重点在于特征选择和模型参数优化的策略，以提高分类的鲁棒性。 深度学习模型构建：本书深入讲解了卷积神经网络 (CNN) 在图像分割和目标检测中的应用，特别是 U-Net 结构在洪水边界提取、火点识别中的精度优势。对于时间序列分析，如干旱演变、植被恢复监测，则介绍了循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆网络 (LSTM) 在捕捉长期动态变化中的应用。 迁移学习与小样本学习：针对灾害数据标注成本高昂的问题，本章提出了利用迁移学习技术，将模型从大规模通用数据集（如 ImageNet）或相似灾害类型数据中学习到的知识迁移到特定、小样本灾害场景中的实用方法，以加速模型的部署。 第四章：典型自然灾害的遥感监测与案例分析 本章将前述技术应用于具体的灾害类型，通过详实的国内外典型案例，展示了多源遥感技术协同工作的效果。 滑坡与地面沉降监测：详细阐述了如何利用 InSAR 监测区域性地质活动，结合光学影像进行滑坡体的边界勾勒和诱发因素分析。案例研究包括对西南山区典型深层滑坡带的长期形变趋势分析。 洪水与水文灾害：探讨了在不同分辨率下（从卫星到无人机）的洪水淹没动态监测流程。重点分析了利用 SAR 识别云层覆盖下的即时淹没情况，并结合水动力模型模拟洪水未来演进路径。 森林火灾的监测与评估：本书区分了火点热异常检测（利用热红外数据）和火后烧毁程度评估（利用多光谱植被指数变化）。案例涉及对大型山火的燃烧面积快速评估及对生态恢复过程的长期跟踪。 干旱监测与农业影响：从气象干旱、土壤水分干旱到农业干旱的链式分析，书中展示了如何综合利用降水数据、地表温度和植被指数来构建多维度干旱指数，并评估其对区域粮食安全的影响。 第五章：面向未来的遥感技术集成与挑战 展望未来，本书探讨了下一代遥感技术的发展方向以及当前技术应用面临的瓶颈。 高时间分辨率与高空间分辨率的融合：讨论了 CubeSat、小型星座和高频无人机巡检网络如何提供前所未有的数据密度，以及如何有效融合这些异构数据以构建时空协同的监测体系。 灾害风险的实时化与预警：强调了云计算、边缘计算和高速数据传输技术在缩短数据处理延迟方面的关键作用。目标是将传统数天的分析周期缩短至数小时甚至分钟级，以支撑实时应急决策。 数据标准化与信息共享的挑战：分析了跨机构、跨国界灾害数据标准不统一、格式不兼容的问题，并提出了构建开放、可互操作的灾害信息服务平台（如 OGC 标准的应用）的必要性。 社会经济影响的定量评估：探讨了如何将遥感获得的物理损害信息，通过精细化的经济模型，转化为可量化的损失数据，为灾后重建和保险理赔提供科学依据。 --- 本书特色： 本书不仅是技术手册，更是连接遥感科学研究与实际防灾减灾工作的桥梁。它避免了空泛的理论描述，而是通过大量实际操作流程、算法流程图和真实案例数据分析，确保读者能够将所学知识转化为解决实际问题的能力。内容结构严谨，逻辑递进清晰，适用于遥感、地理信息科学、环境工程、应急管理等领域的高年级本科生、研究生以及专业技术人员参考阅读。

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