生态环境遥感技术及应用

第1章生态环境遥感概述1
1.1遥感技术1
1.1.1遥感的定义1
1.1.2遥感技术的特点2
1.1.3遥感的分类3
1.1.4遥感技术的发展9
1.2生态环境遥感及其应用12
1.2.1城市生态环境遥感13
1.2.2农业生态环境遥感15
1.2.3林业生态环境遥感15
1.2.4生态环境灾害监测16
第2章遥感技术基础17
2.1电磁辐射与地物光谱特征17
2.1.1电磁波谱与电磁辐射17
2.1.2太阳辐射与大气校正23
2.1.3地球辐射与地物光谱30
2.2遥感影像分辨率与影像选择原则34
2.2.1遥感影像分辨率34
2.2.2常用的生态环境卫星遥感数据37
2.2.3遥感影像选择原则48
第3章遥感指数51
3.1植被指数51
3.1.1基于波段简单线性组合的植被指数51
3.1.2消除影响因子的植被指数52
3.1.3针对高光谱遥感及热红外遥感的植被指数54
3.2水体指数55
3.2.1差值型水体指数55
3.2.2比值型水体指数56
3.3建筑指数57
3.3.1归一化建筑指数（NDBI）57
3.3.2新型建筑用地指数（IBI）58
3.3.3增强的指数型建筑用地指数（EIBI）58
3.4不透水面指数59
3.4.1不透水面指数（ISA）59
3.4.2归一化差值不透水面指数（NDISI）59
3.4.3增强型不透水面指数（ENDISI）60
第4章基于SNAP平台的哨兵-2数据大气校正61
4.1哨兵-2数据格式61
4.2SNAP软件平台61
4.2.1Sentinel-2 Toolbox的下载和安装62
4.2.2大气校正插件Sen2Cor的下载和安装65
4.3大气校正（GUI模式）69
4.3.1打开并浏览影像69
4.3.2执行大气校正71
4.4大气校正（命令行模式）74
4.4.1单幅影像校正74
4.4.2批量影像校正78
4.4.3哨兵-2 L1C影像大气校正万能脚本79
4.5检查影像大气校正效果80
4.5.1步骤1：文件夹检查80
4.5.2步骤2：浏览展示校正后影像81
4.5.3步骤3：并列同时显示校正前后的影像81
4.5.4步骤4：利用大头针Pin功能定点和传输点位82
4.5.5步骤5：利用光谱浏览器目视判断校正效果84
4.6导出校正后影像到ENVI软件85
4.6.1重采样85
4.6.2剥离B10并重采样88
4.6.3波段合并90
4.7索引92
4.7.1本章各案例涉及的软件技巧和知识点92
4.7.2本章各案例涉及的影像数据和过程数据索引93
4.7.3本章各案例涉及的软件、插件和脚本索引93
第5章基于GEE和Landsat时序数据的森林干扰监测95
5.1主要内容与技术路线95
5.1.1主要内容95
5.1.2技术路线96
5.2研究方法96
5.2.1光谱指数选取96
5.2.2时间序列轨迹拟合算法97
5.3研究区概况98
5.4操作过程98
5.4.1批量下载遥感影像98
5.4.2干扰可视化100
5.4.3干扰可视化影像处理103
5.5Land Trendr算法的验证110
5.6索引112
5.6.1本章各案例涉及的软件技巧和知识点112
5.6.2本章各案例涉及的影像数据和过程数据索引112
5.6.3本章各案例涉及的脚本索引112
第6章基于“源-汇”景观的城市热岛效应分析126
6.1主要内容与技术路线126
6.2研究区概况127
6.3影像下载127
6.3.1影像下载网址127
6.3.2Landsat 8影像下载128
6.4影像预处理128
6.4.1辐射定标128
6.4.2FLAASH大气校正130
6.4.3图像镶嵌137
6.4.4研究区裁剪及反射率还原142
6.5基于单通道算法反演地表温度145
6.5.1反演地表温度146
6.5.2影像镶嵌149
6.5.3影像裁剪150
6.5.4计算热岛强度150
6.6“源-汇”景观因子计算152
6.6.1水体——MNDWI指数152
6.6.2植被——NDVI指数158
6.6.3不透水面——Vr NIR_BI指数159
6.6.4其他土地提取161
6.7结果分析167
6.7.1“源-汇”景观贡献度167
6.7.2景观效应指数168
6.8索引169
6.8.1本章各案例涉及的软件技巧和知识点169
6.8.2本章各案例涉及的影像数据和过程数据索引169
6.8.3本章各案例涉及的软件、插件和脚本索引170
第7章基于RSEI指数的自然生态环境监测171
7.1专题简介171
7.1.1研究区概况171
7.1.2主要内容与技术路线171
7.2遥感影像数据获取173
7.2.1哨兵-2数据获取方式173
7.2.2Landsat 8数据获取175
7.3研究方法175
7.3.1基本原理175
7.3.2指标的选取176
7.3.3综合指数构建177
7.4图像预处理177
7.4.1大气校正177
7.4.2重采样与波段合成178
7.4.3图像镶嵌178
7.4.4图像裁剪178
7.4.5影像反射率还原及异常值去除178
7.5生态因子计算180
7.5.1湿度因子180
7.5.2绿度因子180
7.5.3干度因子180
7.5.4热度因子183
7.6RSEI构建184
7.6.1生态因子归一化184
7.6.2主成分分析186
7.6.3生态指数191
7.7索引194
7.7.1本章各案例涉及的软件技巧和知识点194
7.7.2本章各案例涉及的影像数据和过程数据索引195
7.7.3本章各案例涉及的软件、插件和脚本索引195
第8章基于LUCC的水土流失区碳排放时空演变及预测196
8.1研究区概况与数据源196
8.1.1研究区概况196
8.1.2数据源196
8.2主要研究内容与技术路线197
8.3数据预处理198
8.3.1辐射定标198
8.3.2大气校正198
8.3.3影像裁剪199
8.4监督分类199
8.4.1定义训练样本199
8.4.2执行监督分类202
8.4.3分类后处理203
8.5土地利用变化分析205
8.5.1土地利用变化矩阵205
8.5.2土地利用动态度206
8.6碳排放时空变化分析207
8.6.1碳排放测算207
8.6.2碳排放风险指数208
8.6.3碳排放压力指数208
8.7灰色分析208
8.7.1灰色关联度208
8.7.2灰色预测模型210
8.8制图211
8.8.1专题图制作211
8.8.2折线图制作213
8.9索引214
8.9.1本章各案例涉及的软件技巧和知识点214
8.9.2本章各案例涉及的影像数据和过程数据索引214
第9章基于GIS的冬小麦面积提取215
9.1主要内容与技术路线215
9.2研究区概况216
9.3数据简介216
9.3.1获取途径216
9.3.2数据格式216
9.4数据预处理217
9.4.1加载影像217
9.4.2裁剪MODIS数据219
9.4.3变换坐标系220
9.4.4数据拉伸221
9.5选择采样点，分析冬小麦生长趋势223
9.5.1步骤1：新建点图层223
9.5.2步骤2：提取属性值224
9.5.3步骤3：导出属性表，获取冬小麦趋势图225
9.6冬小麦提取226
9.6.1步骤1：计算差异植被影像226
9.6.2步骤2：设置阈值，提取冬小麦227
9.7索引228
9.7.1本章各案例涉及的软件技巧和知识点228
9.7.2本章各案例涉及的影像数据和过程数据索引228
参考文献229