Remote Sensing of Vegetation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Oxford University Press, USA

作者:Hamlyn G Jones

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2010-9-10

价格:USD 55.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780199207794

丛书系列:

图书标签:

• ff
• 遥感
• 植被
• 生态学
• 环境科学
• 地球科学
• 图像处理
• 光谱分析
• 生物地球化学循环
• 植被指数
• 农业遥感

好的，这是一本名为《遥感植被监测：原理、应用与前沿》的书籍简介，该书旨在全面涵盖遥感技术在植被科学领域的应用，但其内容与您提到的《Remote Sensing of Vegetation》在侧重点和广度上有所不同。 --- 《遥感植被监测：原理、应用与前沿》 探索地球绿色脉络的深度洞察 概述 在全球环境变化和可持续发展日益受到关注的今天，对地表植被的精确监测与科学理解已成为生态学、环境科学、农业和林业领域的核心议题。本书《遥感植被监测：原理、应用与前沿》并非简单地重复已有的遥感基础理论，而是致力于提供一个跨学科的、系统性的框架，深入探讨如何利用先进的遥感技术，从机理层面解析植被的结构、功能、健康状况及其动态变化。 本书的独特性在于其强调从物理信号到生物参数反演过程的链条完整性，并聚焦于新兴的观测平台、数据融合技术以及复杂模型构建，旨在为科研人员、政策制定者和行业专业人士提供一套全面的工具箱和思维导图。 核心内容模块 本书内容结构清晰，层次递进，共分为六大部分，涵盖了从基础理论到未来趋势的广阔领域： 第一部分：遥感基础与植被光学特性重述 本部分首先建立起坚实的物理基础，但其重点在于超越标准光谱反射率的范畴，深入探讨植被冠层尺度下的辐射传输机制。 辐射传输模型与散射机制： 详细阐述了叶片、冠层乃至景观尺度上光线的吸收、散射和透射过程，重点分析了后向散射系数（Backscattering Coefficient）在不同传感器（如激光雷达和SAR）中的物理意义。 高光谱与多光谱数据的光谱特征分析： 区别于基础的指数计算，本章深入探讨了特定吸收带（如水胁迫相关的短波红外波段，以及氮含量相关的关键吸收特征）如何被高光谱传感器捕获，并分析了传感器空间分辨率对植被异质性描述的影响。 时间序列分析的统计基础： 引入了更先进的时间序列分解方法（如LandTrendr、Harmonic Analysis），而非简单的线性回归，用以捕捉植被季节性变化中的非线性趋势和突发干扰事件。 第二部分：植被结构参数的立体观测 本书将结构信息视为功能信息的基础，重点介绍了三维重建技术在植被研究中的前沿应用。 激光雷达（LiDAR）的植被结构参数提取： 详细解析了机载、地面和卫星LiDAR（如GEDI）数据的预处理流程，重点关注叶面积指数（LAI）、冠层高度模型（CHM）生成、林分密度和生物量估算的先进算法，如基于回归树和机器学习的结构变量提取。 合成孔径雷达（SAR）与植被水分、冠层结构： 重点阐述了SAR的后向散射机制如何敏感于植被的介电常数（与含水率相关）和几何结构（如茎和枝条的排列）。深入比较了L波段、P波段在穿透冠层方面的能力差异，并探讨了极化SAR数据在区分不同植被类型中的潜力。 多源传感器数据融合与信息增强： 探讨如何将LiDAR的垂直结构信息与光学传感器的光谱功能信息进行有效融合（例如，使用数据融合模型来校正仅依赖光学数据的LAI估算偏差），以实现更鲁棒的参数反演。 第三部分：功能参数的反演与生物地球化学过程 本部分着重于从遥感数据中提取与植被生理功能和生物化学组成相关的关键指标。 叶绿素含量与氮素遥感： 区别于传统的经验指数，本章介绍了基于生理生化机理模型的叶绿素（Chl）和叶片氮含量（LNC）反演方法，探讨了如何利用高光谱数据的精细特征来量化叶片内部的色素分布。 水分胁迫与光合作用效率监测： 聚焦于“温度植被指数”（TVX）的优化应用，结合热红外数据监测冠层温度，间接评估水分利用效率（WUE）和蒸散量（ET）。同时，介绍了基于荧光遥感的实践应用，直接测量光化学淬灭（qP）和最大光合效率。 遥感驱动的生态系统碳循环模型： 探讨如何将遥感获取的LAI、冠层覆盖度（FPAR）等参数作为驱动因子，输入到动态全球植被模型（DGVMs）中，以模拟和预测区域及全球尺度的初级生产力（GPP/NPP）。 第四部分：动态监测与干扰事件响应 本部分关注植被在时间维度上的变化及其对环境干扰的敏感性。 火灾、病虫害及干旱的早期预警与影响评估： 详细介绍了针对不同干扰源的遥感指标集（如火灾敏感的短波红外反射率、病虫害敏感的绿色度下降速率），并重点讲解了基于机器学习的自动化识别系统。 植被恢复动力学与阈值设定： 分析了在森林砍伐或土地退化后，植被恢复过程中的关键阶段，以及如何根据不同生态系统的特点，科学设定变化检测的敏感性阈值。 城市和农业生态系统中的时空变化： 将监测对象扩展到城市绿地和农田系统，讨论了针对城市热岛效应、农作物长势不均等问题的特定遥感监测策略。 第五部分：前沿技术与未来挑战 本书的终点聚焦于本领域最尖端的观测技术和数据处理范式。 无人机（UAV）遥感的超高精度应用： 探讨UAV平台如何集成多光谱、高光谱、LiDAR甚至热红外传感器，实现厘米级精度下的单木解析（Single-Tree Analysis），并讨论了由此带来的数据量化和处理效率挑战。 人工智能与深度学习在参数反演中的革新： 详细介绍了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在处理高维遥感数据和时间序列数据中的优势，尤其是在非线性、高复杂度的结构参数反演中的突破。 数据同化与数据驱动的决策支持系统： 展望了将多源、多尺度遥感数据无缝集成到业务化监测系统中的路径，以及如何通过数据同化技术提高气候模型和水文模型的精度。 本书特色 1. 强调机理而非现象： 书中对每一个遥感指数或参数的提取，都溯源至其背后的物理或生理学原理，避免了对经验模型的过度依赖。 2. 跨平台视角： 平衡讨论了星载、机载和地面观测系统（如无人机），展示了不同尺度观测的互补性。 3. 面向实践的算法解析： 提供了多个关键反演模型的数学描述和实现逻辑，而非仅仅停留在概念层面。 适用读者 本书适合遥感科学、地理信息科学、生态学、植物生理学、林学、农业科学及环境工程等领域的高年级本科生、研究生以及专业研究人员和技术工程师。对于希望从基础遥感转向应用和前沿研究的专业人士，本书将是不可或缺的参考资料。

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这本书的理论深度和广度，说实话，让我这个在行业内摸爬滚打多年的老兵都感到有些吃惊。它绝不是那种浮于表面的概念堆砌，而是真正深入到了遥感数据获取的物理基础层面。尤其在讨论大气校正模型时，作者对辐射传输方程的推导和不同修正算法（如MODTRAN与6S模型）的对比分析，展现了极高的学术功底。我记得我曾经为一个特定的植被指数参数优化问题困扰了很久，翻阅这本书的第三章后，豁然开朗。它不仅仅是告诉你“如何做”，更重要的是解释了“为什么”要这样做，背后涉及的散射和吸收机制被阐述得极为透彻。这种对“根源性知识”的强调，使得本书的知识体系非常稳固，不易过时。相较于市面上很多只关注最新软件操作的指南，本书的价值在于构建了一个坚实的理论基石，让读者能够举一反三，灵活应对未来传感器和算法的迭代。如果你只是想快速上手一个软件，这本书可能略显繁琐，但如果你志在成为这个领域的专家，那么这些繁复的推导和严谨的论证，恰恰是你必须跨越的门槛。

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这本书的装帧和印刷质量着实令人眼前一亮，那种略带磨砂质感的封面，拿在手里沉甸甸的，让人立刻感觉到这是一本分量十足的专业著作。内页的纸张选择也十分考究，色彩还原度极高，对于那些需要精确比对光谱图和真实地物影像的读者来说，这简直是福音。我特别留意了书中关于高光谱成像技术在植被健康监测中的应用那几个章节的插图，细节的层次感和色彩的过渡都处理得极其到位，不像有些教材那样，为了节省成本而使用低分辨率的灰度图，让人看得一头雾水。作者在图表设计上也颇有匠心，那些复杂的数学模型和数据流图，被他们用清晰的箭头和标注梳理得井井有条，即便是初次接触遥感数据处理的同行，也能顺着图示逻辑快速建立起概念框架。唯一美中不足的或许是，对于某些前沿的深度学习在遥感分类中的应用案例，排版上略显拥挤，如果能用更多的空白和更精细的字体间隔来突出关键算法的步骤，阅读体验会更上一层楼。总而言之，从物理媒介的角度来看，它完全配得上摆在任何一位严肃科研工作者书架中央的位置，是一种可以反复翻阅的“工具书”的典范。

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阅读体验上，这本书的叙事风格非常独特，它不像传统教科书那样板着脸孔说教，反而更像一位经验丰富的导师，在你身边娓娓道来。作者巧妙地在理论讲解的间隙穿插了一些“实战案例的反思”，这些反思往往是以小标题的随笔形式出现的，比如“关于森林冠层结构参数反演中的‘尺度效应’迷思”。这些穿插的内容极大地提升了阅读的趣味性和代入感，让人感觉自己不是在啃一本厚重的理论著作，而是在参与一场高水平的学术研讨。此外，作者对于专业术语的引入处理得非常高明，他很少生硬地抛出一个新名词，而是先用一个生动的比喻或者一个历史背景来铺垫，让读者对该术语的来龙去脉有一个直观的认识，再给出精确的定义。这种“润物细无声”的教学方法，极大地降低了复杂概念的认知门槛，使得那些对数学和物理有轻微畏惧感的初学者也能保持下去，不至于在中途被晦涩的公式劝退。

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这本书的系统性和结构安排简直是教科书级别的典范。它遵循了一个非常清晰的逻辑流：从遥感的基础物理原理出发，逐步过渡到特定地物（植被）的生理和形态学特征如何影响其光谱响应，再深入到常用的遥感数据产品与参数（如NDVI、LAI等）的计算与验证，最后落脚于时空序列分析与应用模型的构建。这种由浅入深、环环相扣的结构，使得知识的积累具有极强的累积效应。我特别欣赏它在“时间序列分析”部分的处理，它不仅罗列了各种滤波和平滑技术，还详细讨论了不同时间尺度的遥感数据（如每日、旬、月）在捕捉植被物候期变化时的优劣势，并配有详细的对比图表说明不同分辨率数据对趋势识别的敏感性。这种对时间维度深入挖掘的处理，在很多同类书籍中是缺失的，它们往往只关注某一特定时相的快照分析。这本书真正做到了“遥感”的“动”态理解，而不仅仅是“遥感图像”的静态解读。

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如果说这本书有什么可以改进的地方，我想可能是在其对新兴技术的整合速度上稍显保守。尽管其理论基础扎实无可指摘，但在涉及最新一代的传感器技术，比如那些专注于无人机搭载的短波红外高光谱仪或是专门为城市林业设计的多角度成像系统时，涉及的案例和数据源略显陈旧。例如，对于利用深度学习进行叶面积指数（LAI）的非线性反演，书中的模型主要还是基于传统的物理模型和统计回归方法，虽然给出了详尽的误差分析，但在展示如何利用卷积神经网络（CNN）直接从高分辨率影像中提取纹理和结构特征来增强LAI估算准确性的前沿工作时，笔墨显得有些不足。这并非指责作者的滞后，而是技术的迭代速度太快，任何一本印刷出版的书籍都难以完美捕捉最新的学术热点。因此，对于期望获得“最前沿技术速查手册”的读者来说，这本书可能需要搭配最新的期刊论文进行补充阅读，以确保其知识体系的前沿性，但作为奠定坚实理论基础的“内功心法”，其地位依然无可替代。

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再温习一遍，为Prelim做准备

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