【XH】星載激光雷達反演森林生物量方法及其應用 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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邢艷鞦等著

圖書標籤:

激光雷達
森林生物量
反演方法
星載遙感
生物地球化學循環
生態係統
碳收支
林業調查
遙感應用
地球觀測

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店鋪：愛尚美潤圖書專營店

齣版社：科學齣版社

ISBN：9787030478887

商品編碼：29491673415

包裝：平裝

齣版時間：2016-03-01

具體描述

基本信息

書名：星載激光雷達反演森林生物量方法及其應用

定價：99.00元

作者：邢艷鞦等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2016-03-01

ISBN：9787030478887

字數：

頁碼：172

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

《星載激光雷達反演森林生物量方法及其應用》總結瞭作者近年來在星載激光雷達領域的研究成果。《星載激光雷達反演森林生物量方法及其應用》共分9章，詳細介紹瞭ICESat-GLAS係統，深入闡述瞭GLAS數據處理及其波形參數提取的方法與過程。在此基礎上對基於GLAS波形參數反演森林冠層高度與森林地上生物量做瞭係統的研究，並針對GLAS數據空間不連續及無法成像的問題，深入係統地介紹瞭ICESat-GLAS數據聯閤MODIS數據反演森林地上生物量的方法與應用。
　　《星載激光雷達反演森林生物量方法及其應用》適閤學習研究ICESat-GLAS數據與MODIS數據的不同層次的讀者需要，可作為從事激光雷達數據處理、林業遙感、森林生態係統研究等相關專業的在校學生、教師與科學研究者使用，同時也可作為廣大遙感數據處理技術人員的自學參考用書。

前言

章緒論
1．1 森林生物量估測的研究意義
1．2 光學遙感在森林結構參數估測領域的應用
1．3 微波雷達在森林結構參數估測領域中的應用
1．4 激光雷達在森林結構參數估測領域的應用
1．5 研究區與數據介紹
1．6 研究內容
1．7 小結
參考文獻

第2章星載激光雷達ICESat-GLAS係統
2．1 激光及其測距理論
2．2 ICESat-GLAS技術原理
2．3 ICESat-GLAS係統組成
2．4 ICESat-GLAS工作原理
2．5 ICESat-GLAS産品係列
2．6 小結
參考文獻

第3章 ICESat-GLAS數據處理
3．1 引言
3．2 ICESat-GLAS波形數據預處理
3．3 數據降噪
3．4 結果與討論
3．5 ICESat-GLAS波形誤差來源分析
3．6 小結
參考文獻

第4章 ICESat-GLAS數據反演森林冠層高度
4．1 引言
4．2 現存反演模型與問題綜述
4．3 數據處理
4．4 基於現有模型的ICESat-GLAS完整波形反演森林冠層高度
4．5 ICESat-GLAS完整波形反演森林冠層高度改進模型
4．6 ICESat-GLAS波形反演森林平均冠層高度
參考文獻

第5章 ICESat-GLAS數據反演森林生物量
5．1 引言
5．2 現存反演模型與問題綜述
5．3 基於LiDAR大森林冠層高度反演森林生物量
5．4 基於LiDAR波形參數反演森林生物量
參考文獻

第6章 MODIS數據介紹及數據處理
6．1 引言
6．2 MODIS數據簡介
6．3 MODIS數據處理及參數提取
6．4 小結
參考文獻

第7章 MODIS森林類型識彆
7．1 引言
7．2 特徵信息提取
7．3 分類方法及標準
7．4 結果與討論
7．5 小結
參考文獻

第8章 MODIS數據反演森林地上生物量
8．1 引言
8．2 MODIS數據參數及分析處理
8．3 模型建立與分析
8．4 結果與討論
8．5 小結
參考文獻

第9章 ICESat-GLAS與MODIS數據聯閤反演森林地上生物量
9．1 引言
9．2 研究方法和技術路綫
9．3 模型建立與分析
9．4 結果與討論
9．5 小結
參考文獻
彩圖

作者介紹

文摘

序言

《森林生物量估算新視角：多源數據融閤與時空建模》內容梗概：本書深入探討瞭森林生物量估算領域的最新進展，聚焦於如何有效融閤多源遙感數據，並結閤先進的時空建模技術，以期實現更精準、更精細的森林生物量監測和評估。全書結構嚴謹，內容充實，旨在為森林生態學、遙感科學、地理信息科學以及林業管理等領域的科研人員、工程師和政策製定者提供一本兼具理論深度與實踐指導價值的專業參考書。第一章：森林生物量估算的理論基礎與挑戰本章首先梳理瞭森林生物量估算的定義、重要性及其在碳循環、生態係統服務功能評估、森林經營管理等方麵的關鍵作用。隨後，詳細闡述瞭生物量估算所涉及的基本生態學原理，包括生物量分配規律、生長模型、物種差異等。在此基礎上，係統性地分析瞭當前森林生物量估算麵臨的主要挑戰，例如：數據獲取的限製：傳統地麵調查方法費時費力，成本高昂，難以實現大範圍、高頻次的監測；遙感數據雖然覆蓋麵廣，但其分辨率、光譜特性、穿透性等都存在一定的局限性。模型構建的復雜性：森林結構復雜，異質性強，生物量與遙感參數之間的關係非綫性且受多種環境因素影響，建立普適性強的估算模型難度較大。時空動態的刻畫不足：森林生物量並非靜態，其隨時間（生長、衰減、擾動）和空間（地形、土壤、氣候）的變化需要被有效捕捉，而現有方法在時空動態刻畫方麵仍顯不足。不確定性的量化：估算結果中存在的係統誤差和隨機誤差需要被充分認識和量化，以提高結果的可信度。第二章：多源遙感數據在森林生物量估算中的應用本章詳細介紹瞭不同類型遙感數據在森林生物量估算中的獨特優勢與互補性。光學遙感數據：多光譜和高光譜數據：重點介紹Landsat、Sentinel-2、MODIS以及HJ-1等衛星影像，闡述其在提取植被指數（如NDVI、EVI、LAI）、葉麵積指數（LAI）、葉綠素含量等與生物量密切相關的生化和結構參數方麵的應用。討論高光譜數據在識彆樹種、分解冠層信息方麵的潛力。影像分辨率的考量：比較不同分辨率影像（例如，從全球覆蓋的MODIS到中等分辨率的Landsat/Sentinel-2，再到高分辨率的WorldView/GF係列）在不同尺度森林生物量估算中的適用性。雷達遙感數據： SAR數據（如Sentinel-1、ALOS-PALSAR）：詳細闡述閤成孔徑雷達（SAR）對森林結構、樹乾、枝葉的穿透能力，特彆是其對森林生物量（尤其是總生物量）的敏感性。介紹不同極化方式（VV, VH, HH, HV）和不同波段（L-band, C-band, X-band）的雷達數據在估算森林生物量方麵的作用，並分析其在雲雨條件下觀測的優勢。雷達乾涉測量（InSAR）技術：討論InSAR技術在估算森林高度、冠層覆蓋度等結構參數方麵的應用，這些參數與生物量緊密相關。激光雷達（LiDAR）數據：機載和地麵LiDAR：重點介紹LiDAR數據能夠直接獲取森林的三維結構信息，如樹高、冠層密度、枝乾分布等。闡述如何從LiDAR點雲數據中提取這些結構參數，並直接構建與生物量的迴歸模型。分析LiDAR在精細尺度森林生物量估算中的精度優勢。衛星LiDAR（如ICESat-2）：介紹衛星LiDAR的全球覆蓋能力，以及其在區域尺度森林高度和生物量監測中的初步應用。多源數據融閤策略：探討將上述不同類型遙感數據進行融閤的方法，例如：特徵級融閤：將不同數據源提取的有效特徵閤並，再輸入到估算模型中。模型級融閤：分彆利用不同數據源建立估算模型，然後將模型結果進行加權平均或集成。數據增強與協同反演：利用一種數據源的信息來提高另一種數據源的處理精度或提取更豐富的參數。第三章：先進的時空建模技術在森林生物量估算中的應用本章聚焦於如何利用時空建模技術來捕捉森林生物量隨時間和空間的變化規律，從而實現更動態、更準確的估算。基於過程的生長模型與遙感數據集成：森林生長模型（如FORCLIM, BIOME-BGC）：介紹常用的森林生長模型及其工作原理，包括模擬光閤作用、呼吸作用、水分利用、養分循環等過程。模型參數化與校準：闡述如何利用遙感數據（如LAI、NDVI、地錶溫度等）來約束和校準生長模型的輸入參數和中間變量，實現模型與觀測的耦閤。模型輸齣與生物量估算：討論如何利用耦閤模型模擬的淨初級生産力（NPP）等過程産齣，推算不同時間尺度的森林生物量。機器學習與深度學習方法：傳統機器學習算法：介紹支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Decision Trees）等算法在構建生物量估算模型中的應用。重點分析這些算法如何處理遙感數據與地麵調查數據之間的非綫性關係。深度學習模型：深入探討捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等在森林生物量估算中的應用。 CNN在空間特徵提取中的應用：利用CNN處理遙感影像的空間紋理和格局信息，提高估算精度。 RNN/LSTM在時序數據建模中的應用：利用RNN/LSTM捕捉森林生物量隨時間變化的趨勢，處理多時相遙感數據。時空深度學習模型：介紹結閤CNN和RNN/LSTM構建的端到端時空深度學習模型，實現對森林生物量時空變化的聯閤建模。混閤效應模型與空間統計模型：混閤效應模型：介紹如何利用混閤效應模型來處理數據中的固定效應（如遙感參數）和隨機效應（如區域差異、物種差異），提高模型的泛化能力。地統計學方法（如Kriging）：闡述地統計學方法如何利用空間自相關性來插值和預測森林生物量，以及如何與遙感數據相結閤。時空數據立方體分析：介紹如何構建和分析森林生物量相關的時空數據立方體，提取變化信息，識彆擾動事件，並預測未來的生物量趨勢。第四章：森林生物量估算的應用與案例分析本章將前幾章介紹的理論方法應用於實際的森林生物量估算場景，並通過具體的案例分析來展示其有效性。碳儲量估算與氣候變化監測：森林碳匯能力評估：闡述如何利用精準的生物量估算結果來計算森林的碳儲量，並評估其作為碳匯在全球碳循環中的作用。碳排放與減排監測：在森林砍伐、火災等擾動事件發生後，快速準確地估算生物量損失，從而量化碳排放。氣候變化對森林生物量的影響分析：利用長期的時空估算結果，分析氣候變化（如溫度升高、降水變化）對森林生物量動態的影響。森林資源管理與可持續經營：森林生産力評估：為森林采伐、更新、造林等經營活動提供科學依據。森林健康監測：通過生物量變化來監測森林的健康狀況，識彆病蟲害、乾旱等不利因素的影響。生物多樣性評估：森林生物量是衡量森林生態係統復雜性和生物多樣性的重要指標。案例研究：不同森林類型（如熱帶雨林、溫帶落葉林、北方針葉林）的生物量估算：針對不同森林類型，展示如何選擇閤適的數據源和模型進行估算。區域尺度的森林生物量動態監測：以特定區域為例，展示如何利用多源數據融閤和時空建模技術，實現該區域森林生物量的長期、動態監測。森林擾動事件（如火災、病蟲害）後的生物量快速評估：分析在發生擾動後，如何快速利用遙感技術對生物量損失進行量化。第五章：未來發展趨勢與展望本章對森林生物量估算領域的未來發展方嚮進行展望，並提齣一些具有挑戰性的研究課題。高分辨率、高頻次遙感數據的集成應用：隨著新一代衛星星座和傳感器技術的發展，如何充分挖掘高分辨率、高頻次遙感數據（如高分辨率光學、雷達、LiDAR）的潛力，實現更精細尺度的生物量估算。人工智能與大數據驅動的估算模型：進一步發展基於人工智能的算法，實現更自動化、更智能化的生物量估算流程。利用大數據技術處理海量的遙感和地麵數據，發現更深層次的生物量估算規律。全球森林生物量監測網絡構建：探討如何建立一個全球性的、標準化的森林生物量監測網絡，實現全球範圍內的森林生物量數據共享和比對。不確定性量化與評估體係的完善：建立更加完善的不確定性量化和評估方法，提高估算結果的可信度，為決策提供更可靠的依據。與其他生態過程模型的深度耦閤：將森林生物量估算模型與更復雜的生態係統模型（如碳循環模型、水文模型）深度耦閤，全麵理解森林生態係統的功能和響應。結論：本書緻力於提供一個全麵、深入的視角，審視當前森林生物量估算技術的發展現狀，並著眼於未來。通過強調多源數據融閤和時空建模的重要性，本書旨在推動森林生物量估算嚮更高精度、更精細化、更動態化的方嚮發展，為應對氣候變化、保護森林生態係統、實現可持續林業發展提供強有力的科學支撐。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

從排版和裝幀設計來看，這本書也體現瞭齣版方對讀者的尊重。紙張的質感上乘，字體的選擇清晰舒適，即使長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。更值得稱贊的是，關鍵公式和圖錶的展示都經過瞭精心設計，排布閤理，重點突齣，極大地便利瞭讀者的學習和查閱。在信息爆炸的時代，一本能讓人願意靜下心來細讀的實體書是難能可貴的，而這本書恰恰提供瞭這樣的閱讀體驗。這種對細節的關注，反映瞭齣版團隊對專業知識傳播的重視，使得學習過程本身也成為一種享受，而非負擔。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書，我立刻被它引人入勝的敘事風格所吸引。作者似乎有一種魔力，能將復雜的科學概念娓娓道來，使之變得清晰易懂。書中的圖文並茂的展示方式，讓那些原本高深莫測的理論知識變得觸手可及。我尤其欣賞它在構建知識體係上的嚴謹性，從基礎原理到高級應用，邏輯鏈條銜接得天衣閤縫。閱讀過程中，我感覺自己仿佛置身於作者構建的知識殿堂中，每一步探索都充滿瞭發現的喜悅。這不僅僅是一本關於某個特定技術的介紹，更像是一次深入理解科學思維過程的旅程。它成功地激發瞭我對這個領域更深層次的好奇心，讓人忍不住想一頁接一頁地讀下去，去探索更多的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的專業書籍，應該能夠在理論深度和實踐指導之間找到完美的平衡點。這本書在這方麵做得尤為齣色。它不僅僅停留在理論的探討，更注重將知識轉化為解決實際問題的工具。書中的方法論介紹詳實而具體，每一個步驟的描述都精準到位，讓人讀完後信心倍增，仿佛手上立刻就有瞭操作指南。更難能可貴的是，它對不同場景下的局限性和適用範圍進行瞭坦誠的分析，這體現瞭作者嚴謹的學術態度和高度的責任感。這種求真務實的態度，讓這本書的參考價值大大增加，不再是紙上談兵，而是真正能落地應用的寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大收獲，是它在方法論介紹中滲透齣的那種前瞻性視野。作者並未將內容局限於現有的技術框架，而是不斷地引導讀者思考未來可能的發展方嚮和潛在的挑戰。這種“站在未來看現在”的視角，使得全書的討論充滿瞭活力和思辨性。它不僅僅是一份技術手冊，更像是一份行業趨勢的預言書。通過閱讀，我不僅鞏固瞭現有的知識，更被賦予瞭批判性思考和自我迭代的能力。這種能夠啓發思考、引導創新的書籍，纔是真正具有長期價值的知識載體。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排非常巧妙，它並非平鋪直敘，而是采用瞭一種層層遞進的方式，引導讀者逐步深入。一開始的章節為後續的深入探討奠定瞭堅實的基礎，那些看似簡單的概念，其實都暗藏著對後續復雜模型的鋪墊。最讓我感到驚喜的是，作者在處理那些技術細節時，並沒有陷入晦澀難懂的泥潭，而是巧妙地運用瞭大量的實際案例和對比分析，使得抽象的理論瞬間具象化。這種處理方式極大地提高瞭閱讀的效率和體驗。它不僅教你“是什麼”，更重要的是讓你理解“為什麼”會是這樣，這種對底層邏輯的挖掘，是很多同類書籍所缺乏的。讀完之後，我對整個領域的認知維度得到瞭顯著的提升。