《竹林生物量碳儲量遙感定量估算》是2012年4月出版的圖書。
基本介紹
- 書名：竹林生物量碳儲量遙感定量估算
- ISBN：9787030338426
- 頁數：175
- 定價：60.00元
- 出版時間：2012年4月
內容簡介,目錄,
內容簡介
《竹林生物量碳儲量遙感定量估算》主要以毛竹林、雷竹林為例，介紹竹林地上生物量碳儲量遙感定量估算方法。全書分為8章，包括森林生物量碳儲量遙感定量估算的原理、方法與過程，遙感數據幾何校正、大氣校正和地形校正及其對森林生物量碳儲量估算的影響，竹林類遙感專題信息提取，竹林地上生物量碳儲量遙感定量估算模型的變數設定、構建、分析與評價，竹林及其碳儲量時空演變，毛竹林生物量空間變異特徵，毛竹林葉面積指數和鬱閉度定量反演以及竹林生物量碳儲量遙感定量估算模型軟體實現等。
目錄
前言
第1章 緒論
1.1 竹林資源
1.2 竹林資源的碳匯功能
1.3 竹林資源遙感監測現狀
1.4 森林生物量碳儲量研究背景和歷史
1.4.1 歷史背景
1.4.2 植被生物量碳儲量研究的三個時期
1.5 森林生物量碳儲量遙感估算概述
1.5.1 森林碳儲量定量估算發展趨勢
1.5.2 遙感定量估算模型的理論基礎
1.5.3 森林生物量碳儲量遙感估算的統計模型及分類
1.5.4 不同遙感數據生物量碳儲量估算
本章參考文獻
第2章 遙感數字圖像預處理及評價
2.1 引言
2.2 幾何精校正
2.1.1 幾何精校正模型
2.1.2 幾何精校正模型的求解與模型精度評價
2.1.3 幾何精校正投影參數的設定
2.1.4 幾何精校正實例
2.2 Landsat TM遙感影像大氣校正
2.2.1 絕對大氣校正模型
2.2.2 相對大氣校正及評價方法
2.3 遙感影像地形校正
2.3.1 地形校正概述
2.3.2 常用地形校正模型
2.3.3 地形校正實例
2.4 小結
本章參考文獻
第3章 竹林類型遙感專題信息提取與評價
3.1 基於光譜特徵的竹林信息提取
3.1.1 數據準備
3.1.2 分類特徵設定
3.1.3 波段合成及目視解譯
3.1.4 地物光譜特徵曲線的提取與分析
3.1.5 光譜特徵模型的構建
3.1.6 基於光譜特徵的竹林信息提取結果
3.1.7 小結
3.2 基於BP神經網路毛竹林遙感信息提取
3.2.1 BP神經網路簡介
3.2.2 BP神經網路算法簡介
3.2.3 敏感性反向傳播
3.2.4 數據準備
3.2.5 分類特徵設定與選擇
3.2.6 分類結果與精度評價
3.2.7 基於毛竹林遙感專題信息的安吉縣毛竹林面積統計
3.2.8 小結
3.3 混合像元分解在竹林信息提取中套用
3.3.1 數據準備
3.3.2 算法原理與研究方法
3.3.3 分類結果與精度評價
3.3.4 小結
本章參考文獻
第4章 竹林樣地調查及遙感變數的設定
4.1 竹林地面樣地調查
4.1.1 安吉縣概況
4.1.2 臨安市概況
4.1.3 毛竹林樣地調查及地上生物量估算
4.2.3 雷竹林樣地調查及地上生物量估算
4.2 遙感變數設定
4.2.1 植被指數
4.1.2 紋理信息
4.1.3 纓帽變換
4.1.4 主成分變換
4.3 遙感變數值的提取
本章參考文獻
第5章 竹林生物量碳儲量遙感估算模型構建與評價
5.1 引言
5.2 模型自變數
5.3 模型構建方案與評價方法
5.4 毛竹林生物量碳儲量遙感信息模型
5.4.1 逐步回歸篩選變數構建模型
5.4.2 Boostrap篩選變數構建模型
5.4.3 Erf—BP神經網路構建模型
5.4.4 基於高斯核函式的NLPLS模型
5.5 毛竹林生物量碳儲量光譜回響
5.5.1 波段間及其與生物量之間的關係
5.5.2 模型自變數對毛竹林生物量解釋能力
5.5.3 植被指數解釋毛竹林生物量的能力評價
5.6 小結
本章參考文獻
第6章 竹林及竹林碳儲量時空演變
6.1 引言
6.2 LUCC時空演變的評價方法
6.2.1 數量變化分析
6.2.2 LUCC的時空變化
6.3 毛竹林時空演變
6.3.1 多時相遙感數據預處理
6.3.2 土地覆蓋分布圖與精度評價
6.3.3 毛竹林面積動態變化
6.3.4 土地利用類型轉變對毛竹林面積動態的貢獻
6.4 雷竹林土地利用時空動態
6.4.1 雷竹林區土地利用分布圖
6.4.2 雷竹林時空變化
6.5 毛竹林碳儲量時空演變
6.5.1 不同時相毛竹林地上碳儲量遙感估算
6.5.2 鄉鎮單位上碳密度的時空變化
6.6 雷竹林碳儲量時空演變
6.6.1 雷竹林碳儲量遙感估算模型構建
6.6.2 雷竹碳儲量時空分布
6.6.3 雷竹林區土地利用變化對碳儲量的影響
6.7 竹林地上生物量空間變異研究
6.7.1 地統計及基本理論
6.7.2 普通克立格法
6.7.3 結果與分析
6.7.4 討論
本章參考文獻
第7章 毛竹林鬱閉度和LAI定量反演初步
7.1 概述
7.2 混合像元分解
7.2.1 帶全約束的線性模型
7.2.2 幾何光學模型
7.2.3 隨機幾何模型
7.2.4 機率模型
7.2.5 模糊模型
7.3 毛竹林真實場景模擬
7.3.1 毛竹冠型參數計算及簡化模型
7.3.2 樣地虛擬場景背景模型
7.3.3 毛竹林樣地真實場景模擬
7.4 模擬端元獲取算法
7.5 冠層鬱閉度和LAI估算與評價
7.6 套用
7.6.1 樣地選擇與樣地LAI計算
7.6.2 遙感數據處理
7.6.3 模擬場景評價及模擬端元獲取
7.6.4 毛竹林冠層鬱閉度估算與評價
7.6.5 毛竹林LAI定量反演
7.6.6 討論
7.7 展望
本章參考文獻
第8章 竹林碳儲量遙感定量估算模型軟體實現
8.1 圖形用戶界面設計
8.1.1 主界面設計
8.1.2 竹林碳儲量遙感估算模型界面設計
8.2 程式設計與實現
8.3 主要功能介紹
8.3.1 變數設定功能
8.3.2 變數值的讀取功能
8.3.3 模型構建功能
8.4 模型構建
8.4.1 變數讀取與篩選
8.4.2 一元模型
8.4.3 基於最小二乘的多元線性模型
8.4.4 基於偏最小二乘的多元線性模型
8.4.4 非線性偏最小二乘的模型
8.4.4 Erf—BP神經網路模型
第1章 緒論
1.1 竹林資源
1.2 竹林資源的碳匯功能
1.3 竹林資源遙感監測現狀
1.4 森林生物量碳儲量研究背景和歷史
1.4.1 歷史背景
1.4.2 植被生物量碳儲量研究的三個時期
1.5 森林生物量碳儲量遙感估算概述
1.5.1 森林碳儲量定量估算發展趨勢
1.5.2 遙感定量估算模型的理論基礎
1.5.3 森林生物量碳儲量遙感估算的統計模型及分類
1.5.4 不同遙感數據生物量碳儲量估算
本章參考文獻
第2章 遙感數字圖像預處理及評價
2.1 引言
2.2 幾何精校正
2.1.1 幾何精校正模型
2.1.2 幾何精校正模型的求解與模型精度評價
2.1.3 幾何精校正投影參數的設定
2.1.4 幾何精校正實例
2.2 Landsat TM遙感影像大氣校正
2.2.1 絕對大氣校正模型
2.2.2 相對大氣校正及評價方法
2.3 遙感影像地形校正
2.3.1 地形校正概述
2.3.2 常用地形校正模型
2.3.3 地形校正實例
2.4 小結
本章參考文獻
第3章 竹林類型遙感專題信息提取與評價
3.1 基於光譜特徵的竹林信息提取
3.1.1 數據準備
3.1.2 分類特徵設定
3.1.3 波段合成及目視解譯
3.1.4 地物光譜特徵曲線的提取與分析
3.1.5 光譜特徵模型的構建
3.1.6 基於光譜特徵的竹林信息提取結果
3.1.7 小結
3.2 基於BP神經網路毛竹林遙感信息提取
3.2.1 BP神經網路簡介
3.2.2 BP神經網路算法簡介
3.2.3 敏感性反向傳播
3.2.4 數據準備
3.2.5 分類特徵設定與選擇
3.2.6 分類結果與精度評價
3.2.7 基於毛竹林遙感專題信息的安吉縣毛竹林面積統計
3.2.8 小結
3.3 混合像元分解在竹林信息提取中套用
3.3.1 數據準備
3.3.2 算法原理與研究方法
3.3.3 分類結果與精度評價
3.3.4 小結
本章參考文獻
第4章 竹林樣地調查及遙感變數的設定
4.1 竹林地面樣地調查
4.1.1 安吉縣概況
4.1.2 臨安市概況
4.1.3 毛竹林樣地調查及地上生物量估算
4.2.3 雷竹林樣地調查及地上生物量估算
4.2 遙感變數設定
4.2.1 植被指數
4.1.2 紋理信息
4.1.3 纓帽變換
4.1.4 主成分變換
4.3 遙感變數值的提取
本章參考文獻
第5章 竹林生物量碳儲量遙感估算模型構建與評價
5.1 引言
5.2 模型自變數
5.3 模型構建方案與評價方法
5.4 毛竹林生物量碳儲量遙感信息模型
5.4.1 逐步回歸篩選變數構建模型
5.4.2 Boostrap篩選變數構建模型
5.4.3 Erf—BP神經網路構建模型
5.4.4 基於高斯核函式的NLPLS模型
5.5 毛竹林生物量碳儲量光譜回響
5.5.1 波段間及其與生物量之間的關係
5.5.2 模型自變數對毛竹林生物量解釋能力
5.5.3 植被指數解釋毛竹林生物量的能力評價
5.6 小結
本章參考文獻
第6章 竹林及竹林碳儲量時空演變
6.1 引言
6.2 LUCC時空演變的評價方法
6.2.1 數量變化分析
6.2.2 LUCC的時空變化
6.3 毛竹林時空演變
6.3.1 多時相遙感數據預處理
6.3.2 土地覆蓋分布圖與精度評價
6.3.3 毛竹林面積動態變化
6.3.4 土地利用類型轉變對毛竹林面積動態的貢獻
6.4 雷竹林土地利用時空動態
6.4.1 雷竹林區土地利用分布圖
6.4.2 雷竹林時空變化
6.5 毛竹林碳儲量時空演變
6.5.1 不同時相毛竹林地上碳儲量遙感估算
6.5.2 鄉鎮單位上碳密度的時空變化
6.6 雷竹林碳儲量時空演變
6.6.1 雷竹林碳儲量遙感估算模型構建
6.6.2 雷竹碳儲量時空分布
6.6.3 雷竹林區土地利用變化對碳儲量的影響
6.7 竹林地上生物量空間變異研究
6.7.1 地統計及基本理論
6.7.2 普通克立格法
6.7.3 結果與分析
6.7.4 討論
本章參考文獻
第7章 毛竹林鬱閉度和LAI定量反演初步
7.1 概述
7.2 混合像元分解
7.2.1 帶全約束的線性模型
7.2.2 幾何光學模型
7.2.3 隨機幾何模型
7.2.4 機率模型
7.2.5 模糊模型
7.3 毛竹林真實場景模擬
7.3.1 毛竹冠型參數計算及簡化模型
7.3.2 樣地虛擬場景背景模型
7.3.3 毛竹林樣地真實場景模擬
7.4 模擬端元獲取算法
7.5 冠層鬱閉度和LAI估算與評價
7.6 套用
7.6.1 樣地選擇與樣地LAI計算
7.6.2 遙感數據處理
7.6.3 模擬場景評價及模擬端元獲取
7.6.4 毛竹林冠層鬱閉度估算與評價
7.6.5 毛竹林LAI定量反演
7.6.6 討論
7.7 展望
本章參考文獻
第8章 竹林碳儲量遙感定量估算模型軟體實現
8.1 圖形用戶界面設計
8.1.1 主界面設計
8.1.2 竹林碳儲量遙感估算模型界面設計
8.2 程式設計與實現
8.3 主要功能介紹
8.3.1 變數設定功能
8.3.2 變數值的讀取功能
8.3.3 模型構建功能
8.4 模型構建
8.4.1 變數讀取與篩選
8.4.2 一元模型
8.4.3 基於最小二乘的多元線性模型
8.4.4 基於偏最小二乘的多元線性模型
8.4.4 非線性偏最小二乘的模型
8.4.4 Erf—BP神經網路模型
