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吴黎 著

图书标签:

• MODIS
• 遥感
• 信息处理
• 应用
• 遥感影像处理
• 地球观测
• 环境遥感
• 数据分析
• GIS
• 遥感技术

出版社： 哈尔滨工程大学出版社

ISBN：9787566115560

版次：1

商品编码：12216319

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：215

字数：370000

正文语种：中文

内容简介

　　《MODIS遥感信息处理方法及应用》是一本全面系统地论述MODIS遥感信息处理方法及在黑龙江省应用的基础理论著作。《MODIS遥感信息处理方法及应用》共5章，内容包括绪论、MODIs数据及其预处理、常用MODIS数据产品和算法、MODIS数据应用、MODIS数据在黑龙江省应用案例等。
　　《MODIS遥感信息处理方法及应用》内容丰富，具有基础性、前沿性和广泛的适用性，在介绍了MODIS数据的基本特征、数据产品及算法的基础上，对该数据在黑龙江省多领域的应用进行了深入研究，为广大遥感科技工作者提供了参考和帮助。
　　《MODIS遥感信息处理方法及应用》适用于MODIS初学者及遥感相关专业的科技工作者。

内页插图

目录

第1章 绪论
1．1 TERRA卫星介绍
1．2 AQUA卫星介绍
1．3 MODIS数据的特点
1．4 MODIS数据应用的研究动态

第2章 MODIS数据及其预处理
2．1 MODIS数据获取
2．2 MODIS数据预处理

第3章 常用MODIS数据产品和算法
3．1 MODIS数据产品介绍
3．2 地面温度数据产品
3．3 植被指数数据产品
3．4 冰雪数据产品
3．5 叶面积指数产品

第4章 MODIS数据应用
4．1 土地覆盖／土地利用分类
4．2 积雪覆盖
4．3 灾害监测
4．4 长势监测

第5章 MODIS数据在黑龙江省应用案例
5．1 基于MODIS数据黑龙江省干旱灾害监测
5．2 利用MODIS数据黑龙江省农作物长势监测
5．3 利用MODIS数据黑龙江省水稻种植面积提取
5．4 利用MODIS数据黑龙江省土地利用分类研究
5．5 利用MODIS数据黑龙江省洪涝灾害监测研究
5．6 利用MODIS数据黑龙江省秸秆焚烧监测研究
参考文献

精彩书摘

　　《MODIS遥感信息处理方法及应用》：
　　在国内，很多学者和研究人员针对积雪时空变化方面也做了许多研究工作。杨修群等利用NOAA提供的北半球1988—1998年逐周的雪盖资料对北半球雪盖变化时空特征进行了分析。结果表明，北半球积雪年际变化的关键区位于青藏高原、蒙古高原、欧洲阿尔卑斯山脉及北美中西部，其中青藏高原是北半球积雪异常变化最强烈的区域。车涛等利用1993—2002年SSM／I被动微波逐日积雪深度反演结果，研究了我国积雪水资源的分布与变化，结果表明我国冬季积雪储量主要分布在东北、新疆、青藏高原东部及其边缘地区和华北地区。积雪储量近10年来没有明显的减少或增加趋势。刘俊峰等利用MODIS数据对长江源区冬克拉玛底河流域2005年1月—2006年9月积雪空间分布特征、雪盖变化进行了分析，探讨了2005年暖季积雪覆盖与同期气温和降水量之间的关系。柯长青、李培基利用SSMR雪深数据，结合NOAA周积雪面积资料，对青藏高原积雪分布与变化特征进行了分析和研究。韦志刚，车涛，王叶堂等也对青藏高原积雪的时空变化进行了深入探讨。
　　4.2.3积雪研究方法
　　1.可见光积雪遥感监测方法
　　积雪在可见光和近红外波段特有的光谱特征是利用光学遥感来区别积雪和其他地物的基础。
　　……

前言/序言

　　遥感作为一种先进的空间探测技术，自20世纪60年代以来，在农业、地理、地质、海洋、水文、气象环境监测、地球资源勘探等行业得到了广泛的应用。从20世纪80年代初开始，为了能够了解和精确模拟全球动态变化，美国着手制订地球观测系统EOS（Earth ObservingSystem）项目计划。1999年12月18日，美国成功发射了地球观测系统EOS的第一颗先进的极地轨道遥感卫星TERRA（上午星，简称AMl）；2002年5月4日又成功发射了AQUA卫星（下午星，简称PMl），星上均搭载了MODIS传感器。MODIS全名为中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer），它的主要任务是一日4次获取地球系统（主要包括大气、海洋、陆地）相关要素变化的数据。同时MODIS的数据格式、数据接收、处理技术全部公开和在世界范围内免费接收的政策，引起了世界各国科学家的浓厚兴趣，我国有关部门对此也极为重视，研制建立了MODIS卫星接收处理系统并开始MODIS数据的应用及研究。我国第一套EOS-MODIS接收系统于2000年11月由中国气象局卫星气象中心研制，并投入业务运行。2001年5月，农业部遥感应用中心在中国农业科学院建立了国内农业第一套MODIS接收与处理系统，成为国内开始MODIS数据农业应用的标志。MODIS数据因具有多波段、高时间分辨率和成本低等优点，在农业领域已有了广泛的应用，并将有更广阔的应用前景。
　　本书在系统介绍了MODIS数据特点、数据预处理技术和产品及其算法的基础上，配以黑龙江省的应用案例，使读者在实践的基础上分析和探索问题，加深对。MODIS数据的理解及应用，提高实践应用能力。本书共5章，包括以下内容：
　　第1章绪论，描述了TERRA，AQUA卫星概况及其传感器技术指标，介绍了MODIS数据具有多通道同时观测、大范围对地观测、数据更新快、数据免费，易于获取等优点，同时还对MODIS数据的应用研究进行动态分析。
　　第2章、第3章MODIS数据处理及产品和算法，详细讲述MODIS数据去“蝴蝶结”现象、几何校正、辐射定标、地球定位及云监测处理，将经过处理的影像按照一定的算法生成相应的数据产品，为MODIS数据应用打下良好基础。
　　第4章、第5章MODIS数据应用及案例，本部分采用理论、方法、实例相结合的形式，选择黑龙江省从土地利用，灾害监测，农作物种植面积、长势，秸秆焚烧等多个方面进行研究。
　　本书是作者在多年从事该领域科研工作，参阅了国内外大量有关论著及专业刊物的优秀论文的基础上，编撰历时3年完成的。
　　由于作者水平有限，书中不妥之处恳请读者批评指正。
　　吴黎
　　2017年3月30日

《全球生态环境遥感监测报告：新视角与新方法》 本书聚焦于利用先进的遥感技术，全面、深入地解析全球范围内的生态环境变化。从理论构建到实践应用，报告系统梳理了当前生态环境遥感监测的关键挑战与前沿进展，为研究人员、政策制定者以及环保实践者提供了一套系统性的认知框架和操作指南。 第一部分：遥感理论与方法创新 本部分详细阐述了支撑全球生态环境遥感监测的理论基础，并着重介绍了近年来在数据获取、预处理、信息提取以及模型构建等方面的创新性方法。 新型传感器与观测技术： 报告深入探讨了高光谱、多角度、微波、激光雷达等新型遥感传感器的原理及其在生态环境监测中的独特优势。例如，高光谱遥感能够精细分辨地物的光谱特征，对于植被健康、土壤类型、水体污染物等的研究至关重要。多角度成像技术则有助于获取地物的三维信息，对于地形分析、地表覆盖变化监测具有不可替代的作用。微波遥感在穿透云层方面的能力，使其成为全天候监测地表湿度的理想选择。激光雷达技术则在森林冠层结构、地形地貌精度测绘方面展现出卓越性能。 大数据处理与云计算平台： 面对海量的遥感数据，本书详细介绍了大数据技术在遥感影像存储、管理、处理及分析中的应用。从分布式存储、并行计算到高性能计算集群，再到云平台的灵活部署，为高效处理全球尺度的遥感数据提供了技术支撑。章节还将重点介绍主流的遥感影像处理软件在云计算环境下的部署与优化，以提升处理效率和响应速度。 深度学习与人工智能在遥感信息提取中的突破： 深度学习算法，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在遥感影像的分类、目标识别、变化检测以及定量反演等方面取得了显著突破。本书将详细解析各类深度学习模型的原理、结构，并结合具体案例，展示如何利用这些先进算法实现对地表覆盖、植被指数、土壤属性、水体参数等的精准提取。同时，还将探讨迁移学习、小样本学习等技术在遥感数据稀缺场景下的应用潜力。 多源遥感数据融合与协同分析： 针对不同传感器、不同分辨率、不同时相的遥感数据，本书深入探讨了数据融合的技术原理与实现途径，旨在充分发挥多源数据的互补优势，提高遥感信息提取的精度和可靠性。从几何校正、辐射定标到特征级融合、决策级融合，系统介绍了多种融合策略，并分析了在不同应用场景下的适用性。 时空数据挖掘与动态监测： 生态环境的变化是动态的、持续的。本书将重点介绍时空数据挖掘技术，通过对长序列遥感数据的分析，揭示地表覆盖的变化趋势、演变规律以及驱动因素。从时间序列分解、变化检测算法到趋势分析、突变点检测，为理解生态系统的动态过程提供强有力的工具。 第二部分：全球生态环境监测的关键应用领域 本部分将遥感技术与具体生态环境问题相结合，展示了其在监测和评估全球不同区域、不同类型生态环境方面的广泛应用。 全球陆地生态系统健康监测： 报告将聚焦于植被覆盖度、叶面积指数、植被指数（如NDVI、EVI）、植被物候变化等关键指标的遥感反演与分析。通过多源数据融合与时序分析，全面评估全球不同区域的植被生长状况、生态退化与恢复趋势。重点关注森林、草原、湿地等主要陆地生态系统的动态变化及其对气候变化、人类活动的响应。 水文与水资源遥感监测： 针对全球水资源短缺与水环境污染的严峻挑战，本书详细介绍了地表水体提取、水体面积变化监测、水温、浊度、叶绿素a浓度等水质参数的反演方法。特别关注河流、湖泊、水库等重要水体及其流域的水量变化，以及极端水文事件（如洪水、干旱）的遥感监测与预警。 气候变化与碳循环的遥感视角： 本部分深入探讨了遥感在监测气候变化对生态系统的影响，以及量化碳汇、碳源方面的作用。包括地表能量平衡、蒸散发、地表温度等参数的遥感估算，以及基于植被生物量、土壤有机碳等信息的碳储量估算。重点分析森林砍伐、土地利用变化等对碳循环的影响。 灾害监测与风险评估： 遥感技术在自然灾害的快速响应与评估中发挥着至关重要的作用。本书将详细介绍干旱、洪水、森林火灾、滑坡、地震等灾害的遥感监测方法，包括灾害范围的界定、损失的评估以及灾后重建的规划。同时，也将探讨遥感在灾害风险评估模型构建中的应用。 生物多样性遥感调查： 生物多样性是生态系统功能和稳定的基础。本书将介绍如何利用遥感技术，从宏观到微观，对生物多样性进行调查与评估。包括生境适宜性分析、物种分布预测、生态廊道识别等，并探讨高光谱遥感在识别不同植被类型、评估生态系统破碎化方面的潜力。 第三部分：未来展望与挑战 在总结现有技术与应用的基础上，本书最后部分将对未来生态环境遥感监测的发展趋势进行展望，并指出当前面临的主要挑战。 高精度、高时效性监测网络的构建： 探讨如何整合地基、空基、天基等多源观测平台，构建集高空间分辨率、高时间分辨率、高光谱分辨率于一体的全球生态环境监测网络。 跨学科融合与协同创新： 强调遥感技术与生态学、地理学、大气科学、信息科学等学科的深度融合，以解决更复杂、更具挑战性的生态环境问题。 数据共享与开放应用： 呼吁建立更完善的遥感数据共享机制，促进数据的开放应用，加速科学研究与技术推广。 模型集成与决策支持： 探讨如何将遥感监测结果与数值模型相结合，构建更强大的决策支持系统，为生态环境保护与可持续发展提供科学依据。 本书旨在为读者提供一个全面、深入、前沿的全球生态环境遥感监测的知识体系，激发更多的研究与实践，共同应对全球生态环境挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的初学者来说，遥感数据的质量控制环节往往是最容易被忽略但又至关重要的一环。如果这本书能够详细阐述MODIS数据的质量评估方法，例如如何识别和剔除云、阴影、大气散射等影响，以及如何评估不同处理步骤对数据质量的影响，那将极大地帮助我避免在后续分析中引入误差。我希望书中能够提供一些实用的质量检查和校正技巧，让我们能够获得更加可靠的研究结果。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对遥感技术充满好奇的地理信息科学专业学生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍MODIS遥感信息处理方法的书籍。当我偶然翻阅到这本《MODIS遥感信息处理方法及应用》时，心中涌现出一种强烈的期待。虽然尚未深入阅读，但仅从书名和目录就能感受到其内容的丰富性和实用性。我尤其关注书中关于“MODIS遥感信息处理方法”的部分，深信这里会详细阐述从原始数据获取、质量控制、定标、几何校正、辐射定标到各种遥感产品（如地表温度、植被指数、反射率等）的生成过程。我希望能够学习到如何有效地预处理MODIS数据，剔除噪声，还原真实的地表信息，为后续的分析打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据可视化有较高要求的读者，我对书中关于MODIS数据展示和可视化技术的内容充满期待。遥感数据往往具有时间和空间上的连续性，如何有效地将这些海量数据转化为直观易懂的图形、图像或三维模型，是成功应用的关键之一。我希望书中能够介绍常用的遥感图像处理软件（如ENVI, ERDAS, ArcGIS等）中处理MODIS数据的技巧，以及一些专业的可视化工具或方法，以便我能够更好地理解和展示MODIS产品的空间分布特征和时间变化趋势。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的另一个兴趣点在于其“应用”部分。遥感技术的最终价值体现在其应用领域。我期望书中能够涵盖MODIS数据在不同学科领域中的实际案例，例如在环境监测、气候变化研究、农业估产、灾害监测（如森林火灾、洪水）等方面的应用。我希望能够学习到如何根据具体的应用需求，选择合适的MODIS产品，并运用相应的处理技术来提取有价值的信息，从而解决实际问题。例如，如果书中能详细介绍如何利用MODIS地表温度数据分析城市热岛效应，或者如何通过MODIS植被指数监测区域旱情，那将对我非常有启发。

评分☆☆☆☆☆

我对MODIS产品的数据格式和元数据信息也非常感兴趣。MODIS产品种类繁多，其数据格式（如HDF-EOS）和元数据包含的信息量巨大。我希望这本书能够清晰地解释不同MODIS产品的元数据结构，以及如何有效地读取和解析这些信息，例如时间、地理坐标、传感器信息、质量标识等。这将有助于我们更好地理解数据的来源和含义，避免误读。

评分☆☆☆☆☆

在当前全球气候变化研究日益受到重视的背景下，MODIS卫星作为地球观测系统的重要组成部分，其数据在气候研究中的应用前景广阔。我希望这本书能够详细介绍MODIS数据在研究全球变暖、区域气候变化、极端天气事件等方面的具体应用案例。比如，如何利用MODIS的陆地表面温度和植被覆盖数据来分析气候变化对生态系统的影响，或者如何通过MODIS的云产品来研究云的辐射效应。

评分☆☆☆☆☆

最后，我对MODIS传感器本身以及其数据产品的发展历史也抱有浓厚的兴趣。我希望书中能够简要介绍MODIS传感器的设计理念、工作原理、观测能力，以及历代MODIS产品的演变过程和特点。了解这些背景信息，将有助于我们更深刻地理解MODIS数据的价值和局限性，并更好地把握未来遥感技术的发展趋势。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的遥感书籍不仅要教授理论，更要提供实操指导。因此，我非常期待书中能够包含一些具体的软件操作教程或代码示例。例如，如果书中能够指导我们如何使用Python或其他编程语言来批量处理MODIS数据，或者如何利用特定的库（如GDAL, xarray等）来读取、处理和分析MODIS数据，那将大大提升我的学习效率和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

在接触MODIS遥感信息处理之前，我对地物参数反演的原理和方法了解得并不深入。这本书的出现，正好填补了这一知识空白。我希望书中能够详细讲解如何从MODIS的亮温、反射率等原始观测数据中，反演出诸如地表温度、发射率、叶面积指数、叶片水分含量、植被覆盖度等关键地物参数。我特别关注书中是否会介绍不同反演算法的原理、适用条件以及精度评估方法，这对于我选择和应用合适的反演模型至关重要。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对遥感模型有一定了解的读者，我特别希望书中能够介绍如何利用MODIS数据构建和应用各种遥感模型。这可能包括地表能量平衡模型、蒸散发模型、作物产量模型等。我希望书中能够展示如何将MODIS的输入数据（如辐射、温度、植被指数等）融入到这些模型中，并通过模型模拟来解释地表过程、预测未来变化，或者评估不同情景下的环境影响。