具體描述
●前言
●第1章生態環境參數及其測量方法1
●1.1生態環境參數及其意義1
●1.1.1生態環境參數1
●1.1.2研究參數測量的意義2
●1.1.3常見生態環境參數及其意義4
●1.2生態環境參數的地麵測量方法6
●1.2.1土壤水分含量測定6
●1.2.2地溫測量13
●1.2.3地麵光譜測量17
●1.2.4太陽輻射測量19
●1.2.5葉綠素含量測量20
●1.2.6光閤作用測量21
●1.2.7葉麵積指數測量22
●1.2.8植被地錶生物量測量23
●1.3基於遙傳感器的測量25
●1.3.1遙感測量的優勢與研究內容25
●1.3.2生態環境參量遙感反演研究進展26
●1.4遙感信息模型概述33
●部分目錄
內容簡介
《生態環境參數遙感協同反演與同化模擬》以新疆為研究區域，係統介紹陸麵生態與環境參數的遙感協同反演算法、模型以及同化模擬技術，共9章。主要內容包括重要生態環境參數的含義、地麵測量方法及儀器、基於多源遙感數據的反演算法與模型；區域尺度與建築物尺度的太陽輻射估算模型與係統；基於光學與微波遙感協同反演積雪覆蓋分布與積雪深度的原理、方法與模型，並以新疆雪災災情應急監測為實例，探討雪災遙感應急監測的方法；陸麵數據同化的基本概念，陸麵數據同化模擬方法及其應用，以及當前主要的陸麵數據同化模擬係統；基於光學與被動微波遙感的陸錶土壤水分協同反演方法、基於vic與kalman濾波的同化模擬方法與係統,以及乾旱區重要生態環境參數遙感反演模型與軟件係統研發等。 **章生態環境參數及其測量方法1.1生態環境參數及其意義
1.1.1生態環境參數
生態環境是指影響人類生存與發展的水資源、土地資源、生物資源，以及氣候資源數 量與質量的總稱，關係到社會和經濟的可持續發展。近半個世紀以來，隨著人類社會的飛 速發展和人口數量的激增，人類對自然資源進行瞭大規模的不閤理開發與利用’幾乎漠視 自然生態係統自身的生態功能。這些開發和利用在給人類社會帶來巨大物質財富的同 時，也給人類自身帶來瞭嚴重的生態災難與環境問題，使優選生態環境發生瞭急劇的變 化。環境汙染、氣候變暖、森林雜被遭到破壞與退化、水土流失與荒等
用戶評價
我深吸一口氣，想象著捧著《生態環境參數遙感協同反演與同化模擬》這本書的場景。光是書名就充滿瞭科技感與現實意義的融閤。首先，“生態環境參數”這個詞匯，預示著本書的內容將聚焦於我們賴以生存的地球的健康指數。我猜想，這本書會涉及一係列關鍵的環境指標，例如，地錶溫度、土壤濕度、植被覆蓋度、葉綠素含量、降水、蒸發蒸騰、水體溶解氧、水體富營養化程度，以及大氣中的細顆粒物（PM2.5）、臭氧（O3）等。這些參數的精確測量和時空變化規律的掌握，對於理解氣候變化、監測環境汙染、評估水資源分布、指導農業生産、預測自然災害等都至關重要。而“遙感協同反演”則讓我看到瞭本書技術上的深度和廣度。它暗示著本書不會僅僅依賴於單一的遙感數據源，而是強調如何將不同類型、不同分辨率、不同成像原理的遙感數據（如光學、微波、紅外、雷達遙感）有機地結閤起來，通過先進的反演算法，從海量數據中提取齣高精度、高時效性的生態環境參數。這涉及到復雜的傳感器特性理解、數據預處理技術、以及先進的反演模型開發，例如，可能涉及多源數據融閤、尺度轉換、以及機器學習或深度學習在反演過程中的應用。我非常期待書中能夠詳盡地闡述這些協同反演的理論基礎、模型構建流程，以及在不同生態環境參數反演中的具體實踐。
評分“同化模擬”這部分，則將本書的視角從對現狀的理解推嚮瞭對未來的預測和乾預。數據同化，在我看來，是將觀測信息（此處即遙感反演的生態環境參數）與數值模型相結閤，以不斷改進模型狀態，使其更好地反映現實世界，並進行更可靠的預測。這本書將遙感數據同化與生態環境模擬相結閤，無疑是當前地球科學研究的前沿領域。我猜測，書中會詳細闡述各種數據同化技術，例如，卡爾曼濾波、集閤卡爾曼濾波、變分同化（3D-Var, 4D-Var）等，以及它們在不同類型生態環境模型（如水文模型、碳循環模型、大氣傳輸模型、氣候模型）中的應用。通過同化，模型能夠實時地“學習”和修正，從而更準確地捕捉生態環境的動態過程。這種能力對於預測未來可能發生的極端天氣事件（如乾旱、洪澇）、評估氣候變化情景下的生態係統響應、製定有效的環境保護和資源管理策略至關重要。我特彆想知道，書中是否會提供具體的應用案例，展示如何利用協同反演的遙感數據，通過數據同化技術，提升生態環境模型的預測精度，並最終服務於實際的決策過程，例如，在農業、林業、水利、氣象等領域。
評分當我看到《生態環境參數遙感協同反演與同化模擬》這個書名時，我的思緒立刻被帶到瞭一個充滿挑戰和機遇的研究領域。首先，“生態環境參數”這個詞組，給我一種非常務實的感覺，它意味著本書將深入探討一係列與我們生存環境息息相關的具體指標，比如，我猜測會包括地錶溫度、土壤水分、植被覆蓋率、葉綠素濃度、水體濁度、大氣能見度、以及一些關鍵的氣體汙染物濃度等。這些參數的準確獲取和變化趨勢的把握，對於我們理解全球氣候變化、監測環境汙染、評估水資源安全、規劃國土空間開發都具有不可替代的作用。本書的價值在於，它將這些關鍵參數的研究置於一個更宏觀、更係統的框架之下。接著，“遙感協同反演”這幾個字，讓我看到瞭本書在技術上的創新性和前瞻性。它不僅僅是簡單地利用一種遙感數據，而是強調如何將不同類型的遙感數據（如光學、微波、紅外、高光譜遙感）進行有效的整閤與協同處理。這錶明書中會涉及多源數據融閤、尺度轉換、以及先進的反演算法，例如，利用機器學習或深度學習模型來剋服單一數據源的局限性，提高參數反演的精度和可靠性。我非常期待書中能夠詳細介紹這些協同反演的理論框架、模型構建方法，以及在不同生態環境參數反演中的具體應用案例。
評分“同化模擬”這部分更是讓我看到瞭這本書的深度和前瞻性。它預示著本書的研究不僅僅停留在對現狀的描述，而是要通過模型來理解和預測生態環境的未來演變。數據同化，顧名思義，是將觀測數據（這裏主要是遙感反演得到的生態環境參數）與數值模型相結閤，以不斷修正模型的狀態，使其更接近真實世界。這使得模型能夠更好地捕捉係統的動態變化，並進行更可靠的預測。我猜測，書中會詳細介紹不同數據同化技術的原理和實現，例如，卡爾曼濾波、變分同化、以及集閤預報等。更重要的是，它會將這些技術與生態環境模擬模型相結閤。這可能意味著書中會介紹如何構建或改進用於模擬地錶過程、水循環、碳循環、大氣傳輸等過程的數值模型，並將遙感數據同化到這些模型中，以提高模擬的準確性和預測能力。例如，利用同化瞭土壤濕度的模型來預測未來的乾旱風險，或者利用同化瞭水體參數的模型來預測富營養化的擴散趨勢。我非常期待書中能夠提供一些具體的案例研究，展示如何將協同反演得到的參數通過數據同化技術應用到實際的生態環境模擬中，例如，用於區域氣候預測、水資源管理、農業生産規劃，或者應對突發環境事件等。
評分“同化模擬”這部分，更是讓我對這本書充滿瞭好奇和期待。在我看來，“同化”是將觀測數據（這裏主要是通過遙感反演得到的生態環境參數）與數值模型相結閤，以不斷修正模型的狀態，使其更準確地反映現實世界的動態過程。而“模擬”則是利用這些經過同化優化的模型，對生態環境的未來變化趨勢進行預測和情景分析。這是一種將數據驅動和模型驅動相結閤的前沿研究方嚮。我猜測，書中會詳細介紹各種數據同化技術，比如，卡爾曼濾波、集閤卡爾曼濾波、變分同化等，以及它們如何被應用於構建和改進各類生態環境模型，如水文模型、碳循環模型、大氣化學模型等。通過數據同化，模型能夠更有效地捕捉生態係統的復雜反饋機製，從而進行更可靠的預測。例如，利用同化瞭植被指數的生態模型，我們可以預測未來一段時間內森林火災的風險；或者利用同化瞭水體汙染物數據的模型，可以預警富營養化的擴散趨勢。我非常希望書中能夠提供一些具體的應用範例，展示如何將協同反演的遙感數據通過數據同化技術，應用於實際的生態環境保護和可持續發展決策中。
評分我迫不及待地想翻開這本書，去探索“生態環境參數遙感協同反演與同化模擬”這個宏大課題的細節。首先，從“生態環境參數”這個詞組來看，這本書的立足點非常紮實，它關乎我們賴以生存的地球母親的健康狀況。我推測，書中會詳細列舉並深入剖析一係列關鍵的生態環境參數，例如，可能包括地錶覆蓋類型及其變化、植被的健康狀況（如葉麵積指數、葉綠素含量、植被覆蓋度）、土壤的物理化學性質（如土壤水分、土壤有機質含量、土壤溫度）、水體的水質參數（如葉綠素a濃度、透明度、溶解氧、水溫）、大氣環境質量指標（如PM2.5、PM10、O3、NO2等），甚至可能還會涉及到更復雜的生物地球化學循環參數，例如碳排放、氮循環等。每一個參數的準確獲取和動態監測，都對我們理解和應對全球環境挑戰至關重要。這本書的價值在於，它將這些分散的參數信息整閤起來，並賦予它們一個更宏觀、更係統的視角。接著，我被“遙感協同反演”所吸引。這意味著本書不僅僅依賴單一的遙感數據源，而是強調不同類型、不同平颱、不同尺度的遙感信息之間的協同利用。這讓我聯想到，書中可能會介紹如何融閤多光譜、高光譜、熱紅外、微波、雷達等多種遙感數據，甚至可能包括航空影像、無人機數據以及地麵觀測數據。協同反演意味著要解決數據之間的尺度不匹配、幾何畸變、輻射差異、以及時間序列的連續性等問題，需要開發更先進的算法和模型。我非常好奇書中會采用哪些先進的反演技術，例如，是基於物理的模型反演，還是基於統計的學習方法，抑或是兩者結閤？是否會涉及到機器學習、深度學習在參數反演中的應用？
評分“同化模擬”這幾個字，更是為這本書增添瞭無限的想象空間和實用價值。在我看來，“同化”是指將觀測數據（在這裏即通過遙感協同反演得到的生態環境參數）融入到數值模型中，以不斷校正和優化模型狀態，使其更準確地反映真實世界的動態變化。而“模擬”則意味著利用同化後的模型，對生態環境的未來發展趨勢進行預測和情景分析。這是一種非常前沿且極具應用前景的研究方嚮。我猜測，本書會詳細介紹各種數據同化技術，例如，卡爾曼濾波係列、集閤卡爾曼濾波、變分數據同化等，以及它們如何應用於不同的生態環境模型，例如，水文模型、碳循環模型、大氣化學模型、甚至是氣候模型。通過數據同化，模型能夠更好地捕捉瞬息萬變的生態環境過程，例如，實時更新的土壤濕度模型可以更準確地預測乾旱風險，或者同化瞭水體汙染物數據的模型可以預測汙染物的擴散範圍。我非常期待書中能夠展示一些具體的案例研究，例如，如何利用遙感數據同化來改進區域氣候模型，預測極端天氣事件，或者評估人類活動對生態係統的影響，並為可持續發展提供科學決策支持。
評分當我的目光落在“同化模擬”這幾個字上時，一股更加前沿和令人振奮的感覺撲麵而來。它意味著這本書不僅僅止步於對當前環境狀態的描述和反演，而是將目光投嚮瞭未來，通過數值模型對生態環境的變化進行預測和模擬。這裏的“同化”，我想肯定是指數據同化技術，這是一種將觀測數據（尤其是遙感數據）與數值模型相結閤，以改進模型狀態估計和預測能力的技術。這對於我來說，是一個非常具有吸引力的概念。想象一下，我們可以利用精確的反演齣的生態環境參數，實時地“喂養”給地球係統模型、生態模型或者氣候模型，讓模型能夠更準確地反映現實世界的動態變化。這就像給一個正在運轉的復雜機器注入新鮮的燃料和校準信號，使其能夠更平穩、更精準地運行。書中可能還會探討不同數據同化方案的優劣，例如卡爾曼濾波係列（EKF, UKF）、集閤卡爾曼濾波（EnKF）以及變分方法（3D-Var, 4D-Var）等，以及它們在遙感數據同化過程中的具體應用。更令我興奮的是，“模擬”所帶來的預測能力。通過數據同化後的模型，我們可以對未來的生態環境變化趨勢進行預測，例如預測未來一段時間內的乾旱程度、洪水風險、植被生長狀況，甚至是有害藻華的發生區域和強度。這種預測能力對於防災減災、資源管理和環境保護具有極其重要的意義。我特彆想知道，書中是否會詳細介紹如何構建和驗證用於生態環境模擬的模型，以及如何評估同化模擬結果的不確定性。
評分僅僅從書名《生態環境參數遙感協同反演與同化模擬》來看，就足以讓我這位長期關注地球科學和環境監測的讀者感到興奮不已。首先，“生態環境參數”這個詞組，讓我預感到本書將涵蓋非常廣泛且至關重要的環境指標。我推測，這本書會深入探討諸如地錶覆蓋分類及其動態變化、植被指數（如NDVI, EVI）、葉麵積指數（LAI）、葉片水分含量、地錶溫度、土壤水分、降雨量、蒸散發、水體濁度、葉綠素a濃度、溶解氧、以及空氣汙染物（如PM2.5, O3）等一係列參數。這些參數的精準獲取和時空演變規律的掌握，是理解和評估生態係統健康、氣候變化影響、水土資源狀況、以及環境汙染程度的基礎。本書的價值在於，它將把這些分散的參數整閤到一個係統性的框架下進行研究。而“遙感協同反演”則進一步提升瞭我對本書的期待。它不僅僅是單一傳感器的數據處理，而是強調不同遙感數據源（如光學、微波、熱紅外、高光譜等）、不同分辨率（從全球尺度到區域尺度，再到局部尺度）、以及不同平颱（如衛星、航空器、無人機）之間數據的融閤與協同應用。這暗示著書中會探討如何剋服不同遙感數據之間的差異性（如輻射校正、幾何校正、時間配準），如何構建多源數據融閤的模型，以及如何利用先進的反演算法（如物理模型、統計模型、機器學習方法）來提高參數反演的精度和可靠性。我非常好奇書中會介紹哪些具體的多源數據融閤策略以及反演技術，尤其是在麵對復雜地錶和大氣條件下，如何實現精準的參數提取。
評分這本書的名字是《生態環境參數遙感協同反演與同化模擬》，光是聽這個名字，我就覺得它是一本厚重、專業、可能還帶著點神秘色彩的書。作為一名對地球科學和遙感技術充滿好奇心的讀者，我期待它能為我揭開層層迷霧，讓我窺見隱藏在遙感數據背後的生態環境的真實模樣。我首先被“生態環境參數”這個詞吸引住瞭，它暗示著這本書不僅僅是關於某一個單一的環境指標，而是會深入探討一係列與生態係統健康息息相關的關鍵參數。我猜測，這本書可能會涉及土壤濕度、植被覆蓋度、地錶溫度、空氣質量指標（如PM2.5、O3）、水體富營養化程度，甚至可能是生物多樣性指數等等。要知道，這些參數的精確測量和時空動態監測，對於理解氣候變化的影響、評估自然災害風險、製定可持續發展策略都至關重要。而“遙感協同反演”這幾個字，更是讓我眼前一亮。它意味著這本書不會孤立地看待單一的遙感傳感器或數據源，而是強調不同遙感平颱、不同波段、不同尺度的遙感數據之間的協同作用。這讓我聯想到，也許書中會介紹如何融閤多源衛星數據（如光學、微波、紅外），甚至結閤無人機遙感和地麵觀測數據，通過先進的反演算法，從海量的遙感影像中提取齣高精度、高時效性的生態環境參數。這種“協同”的理念，預示著作者在方法論上可能追求一種更全麵、更魯棒的反演框架，能夠剋服單一數據源的局限性，提升反演結果的可靠性和普適性。我非常期待書中能夠詳盡地闡述這些協同反演的理論基礎、模型構建以及具體的技術實現路徑，例如多傳感器數據融閤的數學模型、最優權重分配策略、以及麵嚮對象和像素級反演方法的結閤應用等。
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