空間微波遙感數(shù)據(jù)驗證理論與方法

序
前言
第章空間微波遙感技術(shù)進(jìn)展
1．1微波被動遙感
1．2微波主動遙感
參考文獻(xiàn)
第二章空間微波遙感信息理論基礎(chǔ)--矢量輻射傳輸
2．1矢量輻射傳輸(VRT)理論
2．2晴空大氣VRT和層植被VRT方程
2．3 VRT解法
參考文獻(xiàn)
第三章空間微波遙感信息理論基礎(chǔ)--全極化散射
3．1全極化散射的Mueller矩陣和相干矩陣
3．2 SAR多視圖像4個Stokes參數(shù)統(tǒng)計特性
3．3環(huán)境雜波與目標(biāo)回波的極化零值
3。4隨機(jī)粗糙面的散射
參考文獻(xiàn)
第四章多通道統(tǒng)計反演D矩陣
4．1統(tǒng)計D矩陣的組成
4．2計算模型的程序邏輯和應(yīng)用結(jié)果
參考文獻(xiàn)
第五章大氣降水遙感
5．1被動微波遙感大氣降水
5．2非均勻大氣降水層的熱輻射
參考文獻(xiàn)
第六章積雪的遙感
6．1被動微波遙感對積雪的識別
6．2多通道SSM／I散射指數(shù)的網(wǎng)格圖對積雪厚度的反演
6．3非均勻分層積雪散射與熱輻射
6．4積雪的主動與被動遙感的相關(guān)
6．5多層強(qiáng)起伏隨機(jī)介質(zhì)積雪的散射與輻射
參考文獻(xiàn)
第七章土壤濕度遙感
7．1
多時相觀測的極化指數(shù)距平統(tǒng)計與中國陸地土壤濕度分布圖
7．2距平異常指數(shù)K分布與地表濕度反演
7．3
地表面粗糙度和土壤濕度多維參數(shù)同時反演的遺傳算法
參考文獻(xiàn)．
第八章沙暴與沙漠化的遙感
8．1
中國西北沙漠的SSM／I咒數(shù)據(jù)
8．2
中國沙塵暴與沙漠化的監(jiān)測與SDI指數(shù)
8．3沙漠化監(jiān)測的，)，指數(shù)
8．4 Getis空間自相關(guān)統(tǒng)計
參考文獻(xiàn)
第九章植被遙感
9．1 SSM／I對農(nóng)田的遙感
9．2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演植被生物量參數(shù)
9．3主動遙感非均勻地表植被生物量和土壤濕度．
參考文獻(xiàn)
第十章海洋遙感
1()_1海面風(fēng)速的被動微波遙感
10．2被動SSM／I與主動ERS SAR觀測海洋
10．3 SAR與SSM／I對中國渤海海冰的監(jiān)測
10．4 SAR圖像反演淺海水下地形
參考文獻(xiàn)
第十章SSM／I數(shù)據(jù)產(chǎn)品FORTRAN程序與判據(jù)
11．1 SSM／I產(chǎn)品FORTRAN程序
11．2判據(jù)與流程圖
第十二章多通道微波輻射計對月壤層的遙感
12．1月壤輻射傳輸?shù)臋?quán)重函數(shù)與穿透深度
12．2多層月壤月巖的微波輻射模擬
12．3月壤厚度的反演
參考文獻(xiàn)
第十三章全極化SAR圖像對數(shù)字地面高程的反演
13．1
地面起伏的全極化散射與圖像紋理
13．2完整多重網(wǎng)格算法求解DEM的Poisson方程
參考文獻(xiàn)
第十四章
多時相SAR對陸地變化的遙感
14．1
EM算法估計變化分類的先驗、條件概率
14．2雙閾值的EM算法
14．3 Markov隨機(jī)場對空間結(jié)構(gòu)相關(guān)的變化分類
14．4城市變化識別實例
參考文獻(xiàn)
第十五章全極化SAR數(shù)據(jù)對地表的分類．
15．1不同地表狀態(tài)下散射指數(shù)與熵的變化
15．2
目標(biāo)全極化散射的去取向分析
15．3全極化散射數(shù)據(jù)圖像的分類
參考文獻(xiàn)
第十六章多源數(shù)據(jù)融合對地表的分類
16．1 Landsat與ERS2數(shù)據(jù)融合BPANN／GA算法對地物特征的分類
16．2 Landsat與ERS數(shù)據(jù)融合提取崇明東灘典型地物信息與分類
16．3 Landsat與ERS SAR多源遙感數(shù)據(jù)提取長江口淤泥質(zhì)潮灘水邊線信息
參考文獻(xiàn)