掃一掃
關(guān)注中圖網(wǎng)
官方微博
城市環(huán)境遙感方法與實(shí)踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787030380494
- 條形碼：9787030380494 ; 978-7-03-038049-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
城市環(huán)境遙感方法與實(shí)踐 內(nèi)容簡介
本書共分為十章, 內(nèi)容包括: 城市遙感與城市環(huán)境遙感 ; 城市環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源與信息處理 ; 城市典型目標(biāo)遙感提取 ; 城市土地覆蓋遙感分類 ; 城市環(huán)境變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測 ; 城市景觀生態(tài)遙感等。
城市環(huán)境遙感方法與實(shí)踐 目錄
目錄
《地球觀測與導(dǎo)航技術(shù)叢書》出版說明
前言
第1章 城市遙感與城市環(huán)境遙感 1
1.1 城市化與生態(tài)環(huán)境問題 1
1.2 城市環(huán)境遙感的體系結(jié)構(gòu) 4
1.2.1 國際城市遙感大會(huì)的議題 4
1.2.2 城市環(huán)境遙感的體系結(jié)構(gòu) 5
1.3 城市環(huán)境遙感的主要內(nèi)容和發(fā)展趨勢 7
1.3.1 城市環(huán)境遙感的主要內(nèi)容 7
1.3.2 城市環(huán)境遙感的發(fā)展趨勢 10
參考文獻(xiàn) 11
第2章 城市環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源與信息處理 l5
2.1 城市典型地物光譜特征 l5
2.2 城市環(huán)境遙感的時(shí)空尺度與數(shù)據(jù)源 l8
2.2.1 大尺度城市環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源 l9
2.2.2 中尺度生態(tài)環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源 l9
2.2.3 小尺度生態(tài)環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源 21
2.3 城市環(huán)境遙感信息處理技術(shù)方法總論 22
2.3.1 遙感影像分類 23
2.3.2 城市化與城市擴(kuò)展遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測與變化檢測 23
2.3.3 遙感信息反演城市生態(tài)環(huán)境和地學(xué)參數(shù) 23
2.3.4 多源遙感數(shù)據(jù)融合 23
2.3.5 城市三維建模與地表沉降分析 24
2.3.6 面向城市應(yīng)用的遙感與GIS集成 24
2.4 遙感影像分類 24
2.4.1 非監(jiān)督分類 25
2.4.2 監(jiān)督分類 25
2.5 城市典型目標(biāo)提取與識別 26
2.5.1 城市建筑物提取與識別 26
2.5.2 城市水體提取與識別 27
2.5.3 城市植被提取與識別 27
2.5.4 城市道路提取與識別 27
2.6 多時(shí)相遙感影像變化檢測 28
2.7 多源信息融合 29
2.7.1 高分辨率影像與多光譜影像融合 30
2.7.2 SAR圖象與光學(xué)影像融合 3l
2.7.3 LiDAR數(shù)據(jù)與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)融合 32
2.8 城市物理環(huán)境遙感定量化 33
2.9 城市三維環(huán)境建模 34
2.9.1 基于立體像對的城市三維建模 34
2.9.2 基于LiDAR技術(shù)的城市三維建模 35
參考文獻(xiàn) 36
第3章 城市典型目標(biāo)遙感提取 41
3.1 城市綠地提取 41
3.1.1 概述 41
3.1.2 植被指數(shù) 41
3.1.3 像素級分類的城市綠地信息提取 44
3.1.4 面向?qū)ο蟮某鞘芯G地信息提取 47
3.1.5 基于混合像元分解的城市綠地信息提取 49
3.2 建設(shè)用地提取 52
3.2.1 概述 52
3.2.2 Gabor紋理特征 53
3.2.3 GMRF紋理特征 55
3.2.4 基于GMRF紋理特征的建設(shè)用地提取實(shí)例 58
3.3 道路提取 59
3.3.1 道路的遙感圖像特征 59
3.3.2 道路提取方法的分類 60
3.3.3 基于剖面/模板匹配的道路提取 64
3.3.4 基于Snakes模型的道路提取 65
3.4 其他環(huán)境要素目標(biāo)提取 67
3.4.1 水體日標(biāo)提取 67
3.4.2 橋梁目標(biāo)提取 68
參考文獻(xiàn) 70
第4章 城市土地覆蓋遙感分類 75
4.1 概述 75
4.2 城市土地覆蓋分類的框架 75
4.3 像元級城市土地覆蓋分類 77
4.3.1 監(jiān)督分類 77
4.3.2 非監(jiān)督分類 82
4.3.3 半監(jiān)督分類 83
4.4 亞像元分類 84
4.5 面向?qū)ο蠓诸?87
4.6 多分類器集成 88
4.7 實(shí)例分析 90
4.7.1 QuickBird高分辨率遙感影像分類 90
4.7.2 OMIS高光譜遙感影像分類 95
4.7.3 Landsat ETM+遙感影像分類 97
參考文獻(xiàn) 99
第5章 城市環(huán)境變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測 104
5.1 基于變化檢測的城市環(huán)境分析 105
5.1.1 變化檢測技術(shù)原理與進(jìn)展 105
5.1.2 變化檢測在城市環(huán)境監(jiān)測中應(yīng)用 107
5.2 基于土地覆蓋遙感分類的城市擴(kuò)展分析 109
5.2.1 研究背景與進(jìn)展 109
5.2.2 方法介紹與分類 110
5.3 基于景觀格局變化的城市環(huán)境遙感分析 111
5.3.1 研究與應(yīng)用背景 111
5.3.2 方法與指標(biāo) 112
5.4 基于不透水面的城市擴(kuò)展分析 113
5.4.1 研究背景與進(jìn)展 113
5.4.2 方法模型與實(shí)現(xiàn)流程 115
5.5 城市擴(kuò)展與環(huán)境變化遙感監(jiān)測實(shí)例 117
參考文獻(xiàn) 121
第6章 城市景觀生態(tài)遙感 126
6.1 概述 126
6.2 研究區(qū)概況 127
6.3 *觀信息分類與評價(jià) 129
6.3.1 決策樹分類算法 129
6.3.2 分類特征的選擇 131
6.3.3 基于決策樹的景觀分類 136
6.4 城市景觀格局特點(diǎn)與評價(jià)指標(biāo) 144
6.4.1 城市景觀的特點(diǎn) 144
6.4.2 景觀格局指數(shù)選擇 145
6.5 徐州市景觀尺度上的格局分析 150
6.5.1 轉(zhuǎn)移矩陣 150
6.5.2 景觀尺度上的格局指數(shù) 152
6.6 徐州市類型尺度上的格局分析 154
6.6.1 景觀類型形狀特征分析 154
6.6.2 景觀類型優(yōu)勢度分析 155
6.6.3 景觀類型破碎度分析 156
6.6.4 景觀類型聚集度與連通性分析 157
6.7 城市景觀格局環(huán)境影響評價(jià) 157
6.7.1 新城區(qū) 159
6.7.2 龐莊礦區(qū) 160
6.7.3 市中心區(qū) 161
6.7.4 小南湖及礦大南湖校區(qū) 163
參考文獻(xiàn) 164
第7章 城市熱環(huán)境遙感 167
7.1 概述 167
7.2 地表溫度遙感反演算法 167
7.2.1 Landsat TM/ETM+地表溫度遙感反演算法 169
7.2.2 NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)中的地表溫度反演算法 170
7.2.3 MODIS數(shù)據(jù)中的地表溫度反演算法 170
7.2.4 ASTER數(shù)據(jù)中的地表溫度反演算法 。171
7.3 城市不透水面比例遙感提取與估算 172
7.3.1 不透水面提取步驟 173
7.3.2 Landsat TM/ETM+提取城市不透水面 174
7.3.3 HJ-1和CBERS提取城市不透水面 175
7.3.4 EO-l Hyperion提取城市不透水面 177
7.4 熱環(huán)境與土地覆蓋的關(guān)系 178
7.5 城市熱環(huán)境與空氣污染 182
7.6 城市熱環(huán)境建模與模擬 184
參考文獻(xiàn) 185
第8章 城市生態(tài)安全評價(jià) 188
8.1 引言 188
8.2 城市生態(tài)安全評價(jià)體系設(shè)計(jì) 190
8.2.1 評價(jià)體系框架設(shè)計(jì) 190
8.2.2 評價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法 191
8.2.3 評價(jià)模型 192
8.3 生態(tài)安全評價(jià)因子遙感提取 194
8.3.1 植被信息 195
8.3.2 基于決策樹模型的景觀分類 195
8.3.3 城市熱環(huán)境 195
8.4 GIS環(huán)境下的生態(tài)安全因子獲取 196
8.4.1 礦區(qū)壓力 196
8.4.2 水污染壓力 197
8.4.3 人口壓力 198
8.4.4 生態(tài)彈性 198
8.4.5 景觀格局 199
8.5 徐州生態(tài)安全分析 200
8.5.1 時(shí)間維生態(tài)安全評價(jià) 200
8.5.2 分類生態(tài)安全評價(jià) 203
8.5.3 空間維生態(tài)安全評價(jià) 205
8.5.4 生態(tài)安全問題成因分析 207
8.5.5 建議與意見 208
參考文獻(xiàn) 209
第9章 城市人居環(huán)境遙感評價(jià) 211
9.1 緒論 211
9.1.1 研究背景 211
9.1.2 研究方法和技術(shù)路線 212
9.2 人居環(huán)境遙感因子體系 213
9.2.1 研究區(qū) 213
9.2.2 人居環(huán)境遙感評價(jià)指標(biāo)體系 213
9.3 城市人居環(huán)境遙感評價(jià)因子信息提取 214
9.3.1 基于遙感數(shù)據(jù)的評價(jià)因子直接提取 214
9.3.2 基于遙感數(shù)據(jù)的人居環(huán)境評價(jià)因子間接提取 218
9.4 人居環(huán)境遙感評價(jià)模型的建立與分析 221
9.4.1 模型的建立 221
9.4.2 人居環(huán)境質(zhì)量結(jié)果分析 222
9.4.3 基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的人居環(huán)境評價(jià)體系構(gòu)建與比較 226
9.5 徐州市人居環(huán)境質(zhì)量變化原因分析 230
9.5.1 城市擴(kuò)展信息對人居環(huán)境的影響 230
9.5.2 土地利用類型的變化 230
9.5.3 徐州市人居環(huán)境發(fā)展趨勢分析與建議 232
參考文獻(xiàn) 233
第10章 城市植被凈初級生產(chǎn)力估算 234
10.1 植被凈初級生產(chǎn)力遙感估算 234
10.2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理 235
10.3 CASA模型 237
10.3.1 植被吸收的光合有效輻射(APAR)的估算 238
10.3.2 光能利用率*(x，t)的估算 240
10.4 徐州市NPP值估算結(jié)果 242
10.4.1 土地覆蓋分類數(shù)據(jù) 242
10.4.2 CASA模型估算結(jié)果 243
10.4.3 徐州市2000～2010年NPP時(shí)空特征分析 244
參考文獻(xiàn) 252
《地球觀測與導(dǎo)航技術(shù)叢書》出版說明
前言
第1章 城市遙感與城市環(huán)境遙感 1
1.1 城市化與生態(tài)環(huán)境問題 1
1.2 城市環(huán)境遙感的體系結(jié)構(gòu) 4
1.2.1 國際城市遙感大會(huì)的議題 4
1.2.2 城市環(huán)境遙感的體系結(jié)構(gòu) 5
1.3 城市環(huán)境遙感的主要內(nèi)容和發(fā)展趨勢 7
1.3.1 城市環(huán)境遙感的主要內(nèi)容 7
1.3.2 城市環(huán)境遙感的發(fā)展趨勢 10
參考文獻(xiàn) 11
第2章 城市環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源與信息處理 l5
2.1 城市典型地物光譜特征 l5
2.2 城市環(huán)境遙感的時(shí)空尺度與數(shù)據(jù)源 l8
2.2.1 大尺度城市環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源 l9
2.2.2 中尺度生態(tài)環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源 l9
2.2.3 小尺度生態(tài)環(huán)境遙感數(shù)據(jù)源 21
2.3 城市環(huán)境遙感信息處理技術(shù)方法總論 22
2.3.1 遙感影像分類 23
2.3.2 城市化與城市擴(kuò)展遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測與變化檢測 23
2.3.3 遙感信息反演城市生態(tài)環(huán)境和地學(xué)參數(shù) 23
2.3.4 多源遙感數(shù)據(jù)融合 23
2.3.5 城市三維建模與地表沉降分析 24
2.3.6 面向城市應(yīng)用的遙感與GIS集成 24
2.4 遙感影像分類 24
2.4.1 非監(jiān)督分類 25
2.4.2 監(jiān)督分類 25
2.5 城市典型目標(biāo)提取與識別 26
2.5.1 城市建筑物提取與識別 26
2.5.2 城市水體提取與識別 27
2.5.3 城市植被提取與識別 27
2.5.4 城市道路提取與識別 27
2.6 多時(shí)相遙感影像變化檢測 28
2.7 多源信息融合 29
2.7.1 高分辨率影像與多光譜影像融合 30
2.7.2 SAR圖象與光學(xué)影像融合 3l
2.7.3 LiDAR數(shù)據(jù)與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)融合 32
2.8 城市物理環(huán)境遙感定量化 33
2.9 城市三維環(huán)境建模 34
2.9.1 基于立體像對的城市三維建模 34
2.9.2 基于LiDAR技術(shù)的城市三維建模 35
參考文獻(xiàn) 36
第3章 城市典型目標(biāo)遙感提取 41
3.1 城市綠地提取 41
3.1.1 概述 41
3.1.2 植被指數(shù) 41
3.1.3 像素級分類的城市綠地信息提取 44
3.1.4 面向?qū)ο蟮某鞘芯G地信息提取 47
3.1.5 基于混合像元分解的城市綠地信息提取 49
3.2 建設(shè)用地提取 52
3.2.1 概述 52
3.2.2 Gabor紋理特征 53
3.2.3 GMRF紋理特征 55
3.2.4 基于GMRF紋理特征的建設(shè)用地提取實(shí)例 58
3.3 道路提取 59
3.3.1 道路的遙感圖像特征 59
3.3.2 道路提取方法的分類 60
3.3.3 基于剖面/模板匹配的道路提取 64
3.3.4 基于Snakes模型的道路提取 65
3.4 其他環(huán)境要素目標(biāo)提取 67
3.4.1 水體日標(biāo)提取 67
3.4.2 橋梁目標(biāo)提取 68
參考文獻(xiàn) 70
第4章 城市土地覆蓋遙感分類 75
4.1 概述 75
4.2 城市土地覆蓋分類的框架 75
4.3 像元級城市土地覆蓋分類 77
4.3.1 監(jiān)督分類 77
4.3.2 非監(jiān)督分類 82
4.3.3 半監(jiān)督分類 83
4.4 亞像元分類 84
4.5 面向?qū)ο蠓诸?87
4.6 多分類器集成 88
4.7 實(shí)例分析 90
4.7.1 QuickBird高分辨率遙感影像分類 90
4.7.2 OMIS高光譜遙感影像分類 95
4.7.3 Landsat ETM+遙感影像分類 97
參考文獻(xiàn) 99
第5章 城市環(huán)境變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測 104
5.1 基于變化檢測的城市環(huán)境分析 105
5.1.1 變化檢測技術(shù)原理與進(jìn)展 105
5.1.2 變化檢測在城市環(huán)境監(jiān)測中應(yīng)用 107
5.2 基于土地覆蓋遙感分類的城市擴(kuò)展分析 109
5.2.1 研究背景與進(jìn)展 109
5.2.2 方法介紹與分類 110
5.3 基于景觀格局變化的城市環(huán)境遙感分析 111
5.3.1 研究與應(yīng)用背景 111
5.3.2 方法與指標(biāo) 112
5.4 基于不透水面的城市擴(kuò)展分析 113
5.4.1 研究背景與進(jìn)展 113
5.4.2 方法模型與實(shí)現(xiàn)流程 115
5.5 城市擴(kuò)展與環(huán)境變化遙感監(jiān)測實(shí)例 117
參考文獻(xiàn) 121
第6章 城市景觀生態(tài)遙感 126
6.1 概述 126
6.2 研究區(qū)概況 127
6.3 *觀信息分類與評價(jià) 129
6.3.1 決策樹分類算法 129
6.3.2 分類特征的選擇 131
6.3.3 基于決策樹的景觀分類 136
6.4 城市景觀格局特點(diǎn)與評價(jià)指標(biāo) 144
6.4.1 城市景觀的特點(diǎn) 144
6.4.2 景觀格局指數(shù)選擇 145
6.5 徐州市景觀尺度上的格局分析 150
6.5.1 轉(zhuǎn)移矩陣 150
6.5.2 景觀尺度上的格局指數(shù) 152
6.6 徐州市類型尺度上的格局分析 154
6.6.1 景觀類型形狀特征分析 154
6.6.2 景觀類型優(yōu)勢度分析 155
6.6.3 景觀類型破碎度分析 156
6.6.4 景觀類型聚集度與連通性分析 157
6.7 城市景觀格局環(huán)境影響評價(jià) 157
6.7.1 新城區(qū) 159
6.7.2 龐莊礦區(qū) 160
6.7.3 市中心區(qū) 161
6.7.4 小南湖及礦大南湖校區(qū) 163
參考文獻(xiàn) 164
第7章 城市熱環(huán)境遙感 167
7.1 概述 167
7.2 地表溫度遙感反演算法 167
7.2.1 Landsat TM/ETM+地表溫度遙感反演算法 169
7.2.2 NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)中的地表溫度反演算法 170
7.2.3 MODIS數(shù)據(jù)中的地表溫度反演算法 170
7.2.4 ASTER數(shù)據(jù)中的地表溫度反演算法 。171
7.3 城市不透水面比例遙感提取與估算 172
7.3.1 不透水面提取步驟 173
7.3.2 Landsat TM/ETM+提取城市不透水面 174
7.3.3 HJ-1和CBERS提取城市不透水面 175
7.3.4 EO-l Hyperion提取城市不透水面 177
7.4 熱環(huán)境與土地覆蓋的關(guān)系 178
7.5 城市熱環(huán)境與空氣污染 182
7.6 城市熱環(huán)境建模與模擬 184
參考文獻(xiàn) 185
第8章 城市生態(tài)安全評價(jià) 188
8.1 引言 188
8.2 城市生態(tài)安全評價(jià)體系設(shè)計(jì) 190
8.2.1 評價(jià)體系框架設(shè)計(jì) 190
8.2.2 評價(jià)指標(biāo)權(quán)重計(jì)算方法 191
8.2.3 評價(jià)模型 192
8.3 生態(tài)安全評價(jià)因子遙感提取 194
8.3.1 植被信息 195
8.3.2 基于決策樹模型的景觀分類 195
8.3.3 城市熱環(huán)境 195
8.4 GIS環(huán)境下的生態(tài)安全因子獲取 196
8.4.1 礦區(qū)壓力 196
8.4.2 水污染壓力 197
8.4.3 人口壓力 198
8.4.4 生態(tài)彈性 198
8.4.5 景觀格局 199
8.5 徐州生態(tài)安全分析 200
8.5.1 時(shí)間維生態(tài)安全評價(jià) 200
8.5.2 分類生態(tài)安全評價(jià) 203
8.5.3 空間維生態(tài)安全評價(jià) 205
8.5.4 生態(tài)安全問題成因分析 207
8.5.5 建議與意見 208
參考文獻(xiàn) 209
第9章 城市人居環(huán)境遙感評價(jià) 211
9.1 緒論 211
9.1.1 研究背景 211
9.1.2 研究方法和技術(shù)路線 212
9.2 人居環(huán)境遙感因子體系 213
9.2.1 研究區(qū) 213
9.2.2 人居環(huán)境遙感評價(jià)指標(biāo)體系 213
9.3 城市人居環(huán)境遙感評價(jià)因子信息提取 214
9.3.1 基于遙感數(shù)據(jù)的評價(jià)因子直接提取 214
9.3.2 基于遙感數(shù)據(jù)的人居環(huán)境評價(jià)因子間接提取 218
9.4 人居環(huán)境遙感評價(jià)模型的建立與分析 221
9.4.1 模型的建立 221
9.4.2 人居環(huán)境質(zhì)量結(jié)果分析 222
9.4.3 基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的人居環(huán)境評價(jià)體系構(gòu)建與比較 226
9.5 徐州市人居環(huán)境質(zhì)量變化原因分析 230
9.5.1 城市擴(kuò)展信息對人居環(huán)境的影響 230
9.5.2 土地利用類型的變化 230
9.5.3 徐州市人居環(huán)境發(fā)展趨勢分析與建議 232
參考文獻(xiàn) 233
第10章 城市植被凈初級生產(chǎn)力估算 234
10.1 植被凈初級生產(chǎn)力遙感估算 234
10.2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理 235
10.3 CASA模型 237
10.3.1 植被吸收的光合有效輻射(APAR)的估算 238
10.3.2 光能利用率*(x，t)的估算 240
10.4 徐州市NPP值估算結(jié)果 242
10.4.1 土地覆蓋分類數(shù)據(jù) 242
10.4.2 CASA模型估算結(jié)果 243
10.4.3 徐州市2000～2010年NPP時(shí)空特征分析 244
參考文獻(xiàn) 252
展開全部
書友推薦
- >
大紅狗在馬戲團(tuán)-大紅狗克里弗-助人
- >
回憶愛瑪儂
- >
朝聞道
- >
我從未如此眷戀人間
- >
莉莉和章魚
- >
龍榆生：詞曲概論/大家小書
- >
中國歷史的瞬間
- >
推拿
本類暢銷
