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第一章 绪论1

第一节 研究目的和意义1

第二节 国内外研究现状3

第三节 主要研究内容和技术路线11

第四节 本章小结16

参考文献16

第二章 热红外和被动微波地表温度反演的基本理论与方法25

第一节 电磁波谱25

第二节 热辐射的基本定律及基本概念27

第三节 大气窗口与热红外遥感30

第四节 热红外地表温度和发射率反演的常用方法31

第五节 微波模型简要介绍32

第六节 被动微波地表温度反演算法简要介绍34

第七节 本章小结35

参考文献35

第三章 实验数据选择与分析42

第一节 ASTER42

第二节 MODIS44

第三节 AMSR-E46

第四节 VIIRS数据49

第五节 本章小结53

参考文献53

第四章 针对VIIRS数据的云检测方法研究56

第一节 引言56

第二节 云检测方法的数据介绍及理论原理57

第三节 算法流程60

第四节 应用分析和精度评价61

第五节 基于DNB验证的VIIRS夜间云检测方法64

第六节 VIIRS数据新特性和夜间云检测原理66

第七节 本章小结72

参考文献73

第五章 针对ASTER数据的地表温度和发射率反演算法研究77

第一节 引言77

第二节 劈窗算法78

第三节 多波段算法89

第四节 本章小结105

参考文献105

第六章 针对MODIS数据的地表温度和发射率反演算法研究109

第一节 引言109

第二节 劈窗算法111

第三节 从MODIS数据中同时反演地表温度和发射率的RM-NN算法131

第四节 本章小结153

参考文献155

第七章 针对被动微波数据AMSR-E的土壤水分反演研究162

第一节 引言162

第二节 被动微波土壤水分反演的理论基础163

第三节 针对AMSR-E数据的AIEM模拟分析164

第四节 土壤水分反演算法及敏感性分析168

第五节 算法验证及应用174

第六节 本章小结178

参考文献179

第八章 基于可见光红外成像辐射仪数据的地表温度反演算法研究182

第一节 引言182

第二节 VIIRS数据介绍183

第三节 算法推导184

第四节 透过率和发射率参数获取185

第五节 算法精度分析187

第六节 实例应用分析190

第七节 本章小结193

参考文献193

第九章 针对被动微波数据AMSR-E的地表温度反演研究196

第一节 引言196

第二节 被动微波地表温度反演的理论基础198

第三节 地表温度反演传统经验方法199

第四节 针对被动微波AMSR-E数据反演地表温度物理统计算法202

第五节 利用神经网络从被动微波数据AMSR-E中反演地表温度210

第六节 本章小结223

参考文献224

第十章 几种干旱监测方法在2013年我国南方干旱监测分析230

第一节 数据源和研究区域介绍230

第二节 VCI、SVI和NDVI-Ts指数监测分析232

第三节 基于SPI指数的监测分析235

第四节 近60年来我国粮食主产区干旱变化趋势分析237

第五节 本章小结247

参考文献248

第十一章 中国自然灾害时空分布特征及粮食灾损研究257

第一节 引言257

第二节 数据来源与研究方法258

第三节 结果与分析261

第四节 本章小结275

参考文献277

第十二章 星球轨道位置与全球气候和生态系统变化关系研究280

第一节 前言280

第二节 地球系统内部气候变化和生态系统自我调节281

第三节 地球气候变化和生态系统外部变化由星体运行轨道位置决定286

第四节 以大数据思维建立综合气候变化和生态系统模型289

第五节 本章小结293

参考文献295

第十三章 结语与展望296

参考文献310

谱写农业灾害遥感新篇章——记中国农业科学院农业资源与农业区划研究所毛克彪研究员／教授312