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基于热红外和微波数据的地表温度和土壤水分反演算法研究
发布者：管理员发布时间：2010-10-28作者：Admin来源：点击量：
??? 由遥感室毛克彪博士撰写的《基于热红外和微波数据的地表温度和土壤水分反演算法研究》一书，日前由中国农业科学技术出版社正式出版发行。该书汇集了作者近六年来的研究工作，其中大部分内容已经在国际权威遥感刊物、地球物理研究、IEEE等国际刊物和国际会议以及《中国科学》和其他国内核心刊物上发表。特别是在地表温度上，作者从高分辨率的ASTER数据、中分辨率的MODIS数据，到低分辨率的被动微波AMSR-E都提出了自己算法(至少有7个算法)。
本书共分八章
第一章 绪论，主要对研究目的和意义，国内外研究现状及主要研究内容、方法和技术路线进行了介绍。
第二章 热红外和被动微波地表温度和土壤水分反演的基本理论与方法，主要介绍了遥感的理论基础和地表温度反演的基本概念及利用微波反演地表温度和土壤水分反演的算法，分析了常用的地表温度反演方法及其关键参数估计问题。
第三章 实验数据选择与分析，主要对 ASTER和MODIS热红外遥感和AMSR-E微波遥感器进行介绍。
第四章 针对ASTER数据的地表温度和发射率反演算法研究，主要对提出的劈窗算法和多波段算法进行分析及验证。
第五章 针对MODIS数据的地表温度和发射率反演算法研究，本章针对MODIS/EOS数据的特点，提出了使用的劈窗算法。针对地表温度反演存在的问题讨论了从MODISIB数据中同时反演地表温度和发射率的病态问题，并分析了地球物理参数之间的关系，结果表明RM-NN能够很好的解决病态反演问题。
第六章 针对被动微波数据AMSR.E的地表温度反演研究，主要从被动微波地表温度反演的理论基础、地表温度反演传统经验方法、针对被动微波AMSR-E数据反演地表温度物理统计算法、利用神经网络从被动微波数据AMSRE中反演地表温度等方面作了介绍。
第七章 针对被动微波数据AMSR-E的土壤水分反演研究，主要对土壤水分反演的理论基础进行介绍，并用AIEM模型针对被动微波数据AMSR-E进行了模拟分析，对算法进行了敏感分析及中国地区的两景AMSR-E进行了实际反演分析。
?第八章 结语与展望。（毛克彪）
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