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第1章　概论1

1.1　高光谱遥感的发展1

1.1.1　高光谱遥感的基本概念1

1.1.2　高光谱遥感发展概况2

1.2　高光谱遥感的研究现状4

1.2.1　高光谱遥感影像分析4

1.2.2　高光谱遥感的应用6

1.3　高光谱遥感的发展趋势7

思考题8

2.1.1　电磁波谱9

2.1　电磁波与电磁辐射9

第2章　地物光谱数据的获取与分析9

2.1.2　黑体辐射10

2.1.3　太阳辐射12

2.2　光谱测量仪器13

2.2.1　野外光谱仪13

2.2.2　成像光谱仪14

2.2.3　非成像光谱仪23

2.2.4　地物数据的测量27

2.3　地物的光谱特征28

2.3.2　地物的反射波谱29

2.3.1　地物的反射类别29

2.3.3　典型地物的光谱曲线30

思考题35

第3章　地物光谱数据的重建36

3.1　大气及其影响36

3.1.1　地球大气36

3.1.2　大气成分38

3.1.3　大气影响39

3.2　大气辐射传输理论43

3.2.1　可见光及近红外谱段（0.4～2.5μm）43

3.2.2　热红外波段（8～14μm）44

3.3　传感器的辐射定标45

3.3.1　实验室定标47

3.3.2　星上定标48

3.3.3　辐射校正场定标48

3.4　大气校正51

3.4.1　基于影像特征的校正模型51

3.4.2　地面线性回归经验模型52

3.4.3　利用波段特性进行大气校正53

3.4.4　大气辐射传输理论模型方法54

3.5.2　地形起伏引起的辐射误差校正55

3.5.1　太阳位置引起的辐射误差校正55

3.5　其他辐射误差校正55

思考题57

第4章　高光谱遥感数据的处理58

4.1　光谱的特征选择与提取58

4.1.1　特征选择58

4.1.2　特征提取60

4.1.3　特征提取算法介绍61

4.1.4　类别可分性判据65

4.2　光谱匹配69

4.2.1　光谱数据库69

4.2.2　传统模式识别匹配技术72

4.2.3　基于高光谱数据库的光谱匹配技术75

4.3　光谱微分87

4.3.1　光谱微分的概念87

4.3.2　光谱微分的应用87

4.4　混合像元光谱分解87

4.4.1　混合光谱模型的物理基础87

4.4.2　混合像元光谱分解模型概述90

4.4.3　线性光谱分解模型96

4.4.4　混合像元光谱分解实例分析100

思考题101

5.1　非监督分类102

第5章　高光谱遥感图像分类102

5.1.1　初始类别参数的选定103

5.1.2　常用监督分类算法105

5.2　监督分类113

5.2.1　平行管道分类113

5.2.2　最小距离分类115

5.2.3　最大似然分类118

5.2.4　神经网络分类119

5.3　高光谱数据分类方法122

5.4　分类精度评价124

思考题126

第6章　高光谱遥感的应用127

6.1　高光谱遥感在植被监测中的应用127

6.1.1　植被指数的发展127

6.1.2　几种常见的植被指数130

6.1.3　利用MODIS数据计算植被指数实例132

6.1.4　利用高光谱估计生物变量135

6.2　高光谱遥感在地质调查中的应用143

6.3　高光谱在农业中的应用146

6.4　高光谱遥感在林业中的应用149

参考文献152