光学与热红外陆地表层土壤水分反演方法 9787030488558 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋小宁，冷佩，张殿君，李召良 著

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• 土壤水分
• 光学遥感
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• 反演算法
• 陆地表层
• 农业遥感
• 环境遥感
• 水文遥感
• 遥感应用
• 地球科学

店铺： 小马奔腾图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030488558

商品编码：12437906733

包装：平装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名：光学与热红外陆地表层土壤水分反演方法

定价：98.00元

作者：宋小宁,冷佩,张殿君,李召良

出版社：科学出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787030488558

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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导语_点评_推荐词

内容提要

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本书将利用时间序列的遥感数据提取与土壤水分密切相关的地表参数的日变化信息，建立一种全新的基于时间序列遥感数据直接定量反演自然地表植被与土壤质地连续变化条件下的表层土壤体积含水量的方法，突破传统的光学和热红外遥感将土壤水分视为不能直接反演的地表参数的观点，以满足水文、气候、农业和生态等领域对土壤水分的需求。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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大地肌理的无形脉动：潜入陆地表层土壤水分探测的未知领域 在广袤无垠的地球表面，土壤水分扮演着至关重要的角色，它不仅是维系生命繁衍的甘霖，更是影响地表能量交换、水文循环乃至全球气候变化的关键因素。长期以来，人类对土壤水分的探测与认知，多依赖于传统的地面测量手段，这些方法虽然精确，却受制于空间分辨率低、时效性差、成本高昂等诸多限制，难以满足日益增长的区域乃至全球尺度的监测需求。正是在这样的背景下，遥感技术，特别是光学与热红外遥感，以前所未有的视角和能力，为我们揭示了大地肌理下那无形而又至关重要的脉动——土壤水分。 本文将深入探讨基于光学与热红外遥感技术的陆地表层土壤水分反演方法。我们将拂去传统认知的尘埃，以一种全新的、更具洞察力的方式，去理解这些看似寻常却又蕴含无限信息的光谱信号与温度差异，如何被转化为我们所迫切需要的土壤水分数据。这并非仅仅是对现有技术的梳理，而是一次对科学原理的深度挖掘，一次对方法论的严谨剖析，更是一次对未来发展方向的探索与展望。 光学遥感：捕捉地表“表情”的语言 光学遥感，顾名思义，是利用传感器接收地球表面反射的可见光、近红外和短波红外波段的电磁辐射来探测地物信息的技术。土壤水分对地表反射光谱的影响是多方面的，主要体现在以下几个层面： 首先，吸收效应。水分子本身具有强烈的吸收特性，尤其是在近红外和短波红外波段。当土壤中水分含量增加时，这些波段的反射率会显著下降。这种吸收效应在土壤水分反演中扮演着至关重要的角色。研究人员通过分析不同波段的反射率变化，尤其是那些对水分吸收敏感的特定波段，能够间接推断土壤水分的含量。例如，某些近红外波段（如1.4微米和1.9微米附近）对水分的吸收尤为敏感，对这些波段的光谱响应分析，可以有效地反演出土壤表层1-5厘米的水分信息。 其次，漫反射效应。水分的加入会改变土壤颗粒的表面特性，影响光线的散射和漫反射。湿润的土壤表面通常比干燥的土壤颜色更深，反射率较低，这与水分的吸收效应相辅相成。同时，水分还能填充土壤颗粒间的空隙，改变土壤的粗糙度，进而影响其整体的光谱特征。 再者，土壤质地与有机质的影响。光学遥感反演土壤水分并非孤立地考虑水分本身，而是要将土壤的固有属性——如质地（砂、壤、黏土的比例）和有机质含量——纳入考量。这些因素同样会影响土壤的光谱反射特性。例如，黏土含量较高的土壤本身就具有较高的水分保持能力，并且其光谱特征与砂土有所不同。有机质的存在则会增加土壤对可见光和近红外波段的吸收，使得反演模型需要更加精细地考虑这些“背景噪声”。因此，在进行土壤水分反演时，建立能够区分水分与土壤自身属性影响的模型至关重要。 基于这些原理，光学遥感土壤水分反演方法可以大致分为几类： 经验模型：这类模型是基于大量实测数据，通过统计分析建立反射率与土壤水分含量之间的经验关系。例如，利用单一波段的反射率或多个波段的组合来直接回归土壤水分。这类模型简单易用，但其普适性较差，通常只适用于特定区域和特定土壤类型。 半经验模型：在经验模型的基础上，引入一定的物理意义，例如考虑土壤的反射率与水分之间存在某种函数关系。这些模型通常会使用一些指数形式来描述水分对反射率的影响。 物理模型：这类模型基于辐射传输理论，试图模拟光线在地表与土壤之间的相互作用过程。它们会考虑土壤的介电常数、散射特性、吸收特性等物理参数，并结合水分对这些参数的影响来推导土壤水分含量。物理模型具有更强的理论基础和更好的普适性，但其参数获取和模型求解往往更为复杂。 机器学习模型：近年来，随着人工智能技术的发展，利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等机器学习算法进行土壤水分反演已成为研究热点。这些模型能够从大量的遥感数据和地面实测数据中学习复杂的非线性关系，从而实现高精度的土壤水分估算。它们在处理多源数据融合和模型优化方面展现出独特的优势。 热红外遥感：感知地表“温度”的秘密 热红外遥感利用传感器接收地表物体自身发出的热红外辐射来探测其温度信息。土壤水分与地表温度之间存在着密切的联系，主要体现在以下几个方面： 首先，蒸散效应。土壤水分是蒸散（Evapotranspiration, ET）过程的直接驱动力。当土壤水分充足时，蒸发和植物蒸腾作用会消耗大量的热量，导致地表温度相对较低。反之，当土壤水分不足时，蒸散作用减弱，更多的太阳辐射能会以显热的形式被地表吸收，从而导致地表温度升高。这种“湿地凉，旱地热”的现象是热红外遥感反演土壤水分的核心原理。 其次，热惯量效应。土壤水分会显著影响土壤的热惯量。含水量高的土壤热容量更大，其温度变化幅度相对较小，升温和降温速度都较慢，表现出较高的热惯量。而干燥的土壤则热容量较小，其温度变化更为剧烈，表现出较低的热惯量。通过分析地表日变化温度曲线的幅度与相位，可以反演出土壤的有效热容量，进而推测土壤水分含量。 再者，热传导。土壤水分的存在会改变土壤的导热性能。湿润的土壤通常比干燥的土壤具有更高的导热系数。这意味着在相同的热通量下，湿润土壤的温度梯度会更小，温度变化更趋于平缓。 基于这些原理，热红外遥感土壤水分反演方法通常包括： 地表温度（Land Surface Temperature, LST）与土壤水分的直接关系模型：利用实测的地表温度数据，通过经验或半经验模型直接建立LST与土壤水分之间的关系。这类模型需要考虑蒸散过程以及可能存在的其他影响LST的因素，例如植被覆盖度、大气条件等。 地表能量平衡模型：这类模型是基于地表能量平衡方程，将地表温度、净辐射、感热通量、潜热通量等参数联系起来。由于潜热通量与蒸散作用密切相关，而蒸散作用又受土壤水分的制约，因此通过求解能量平衡方程，可以反演出土壤水分含量。这类模型通常需要输入更多的气象数据，并且模型参数的选择对反演结果影响较大。 热惯量法：通过分析地表在一天中不同时刻的温度变化，计算地表的热惯量，然后将热惯量与土壤水分联系起来。这种方法对地表日变化温度的监测精度要求较高，并且对土壤的物理性质（如热导率、比热容）也有一定的假设。 数据同化技术：将遥感获取的LST或土壤水分估算值与数值模型（如水文模型、陆面过程模型）相结合，通过迭代优化，不断修正模型参数和状态变量，以获得更准确、更一致的土壤水分估算结果。这种方法能够有效地融合多源信息，并提供时空连续的土壤水分产品。 挑战与展望：迈向更精准、更普适的未来 尽管光学与热红外遥感在土壤水分反演方面已经取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战： 时空分辨率的限制：现有遥感数据的空间分辨率在某些区域可能不足以捕捉精细尺度的土壤水分变化，而高分辨率数据则往往面临重访周期长、云雨遮挡严重等问题。 反演模型的普适性：土壤类型、植被覆盖、地形地貌、大气条件等因素的复杂性，使得一个模型难以适用于所有环境。开发具有更高普适性的模型是未来的重要方向。 数据的融合与校准：不同传感器、不同平台获取的数据在传感器特性、辐射定标等方面存在差异，如何有效地融合多源遥感数据并进行精确校准，以获得高质量的土壤水分产品，是一个长期的课题。 地表能量平衡与水文过程的耦合：土壤水分的反演与地表能量平衡、水文过程的模拟紧密相关。未来的研究需要更加深入地耦合这些过程，以提高反演的准确性和可靠性。 验证数据的获取：地面实测数据是验证遥感产品精度的关键。然而，地面监测网络建设成本高、覆盖范围有限，如何有效获取高时空分辨率的地面验证数据，是制约模型精度提升的重要因素。 展望未来，光学与热红外遥感在土壤水分反演领域将继续扮演核心角色，并朝着以下几个方向发展： 多源数据融合：将光学、热红外、微波遥感数据，以及气象数据、地形数据等进行深度融合，利用多源信息的互补性，克服单一传感器的局限，提升土壤水分反演的精度和时空连续性。 先进的机器学习与深度学习算法：利用更加强大的深度学习模型，挖掘遥感数据中更深层次的非线性关系，构建更精准、更鲁棒的土壤水分反演模型。 物理模型与数据驱动模型的结合：将基于物理原理的模拟与数据驱动的机器学习方法相结合，一方面利用物理模型提供的机理约束，另一方面利用数据驱动方法捕捉复杂的地表过程，实现模型的理论与实践统一。 更高时空分辨率产品的开发：随着遥感技术的不断发展，获取更高时空分辨率的遥感数据将成为可能，这将有助于我们更精细地监测土壤水分的变化，服务于更广泛的应用领域。 在地表过程研究中的应用深化：土壤水分作为地表能量平衡和水文循环的关键驱动力，其精确估算将极大地促进我们对陆地生态系统过程、气候变化反馈机制等复杂问题的理解。 总之，光学与热红外遥感技术正以前所未有的力量，为我们揭示着陆地表层土壤水分的动态变化。从捕捉地表反射光谱的细微差异，到感知地表温度的微妙波动，科学家们正不断地探索与创新，致力于将这些遥感信号转化为精准的土壤水分信息。这不仅是对科学技术的挑战，更是对我们理解和保护地球家园的一项重要贡献。未来的征程依然充满挑战，但随着技术的不断进步和研究的不断深入，我们有理由相信，遥感技术将在土壤水分监测与研究领域发挥越来越重要的作用，为人类的可持续发展提供强有力的科技支撑。

评分☆☆☆☆☆

我一直对土壤水分这个话题非常着迷，因为它不仅仅是地球表面的一层覆盖，更是整个生态系统运作的关键。我经常在野外考察，观察植物的生长状况，它们对水分的需求，以及不同土壤质地在不同降水条件下的表现。有时候，一场突如其来的暴雨能让干涸的土地焕发生机，但过度的积水又会扼杀脆弱的生命。我总是好奇，有没有一种更系统、更科学的方法来量化和监测土壤水分，从而更好地理解这些复杂的自然过程？当我看到这本书的书名和ISBN时，我立刻被吸引了。虽然我还没有深入阅读，但仅凭书名，我就能想象到它所涵盖的广阔领域。光学和热红外技术，这些听起来就充满科技感的词汇，与我们日常生活中就能感受到的“土壤水分”联系起来，无疑会带来一种全新的视角。我期待这本书能够为我揭示，这些遥感技术是如何穿透地表，感知土壤深处的水分含量，并且又是如何将这些看不见的数据转化为我们可以理解和应用的知识。我希望这本书能深入浅出地讲解其背后的科学原理，让我这个对遥感技术并非专业背景的读者也能有所启发。

评分☆☆☆☆☆

对于土壤水分的研究，我一直认为它和农业生产息息相关，尤其是在当前全球气候变化日益加剧的背景下。干旱和洪涝的频率都在增加，如何有效地利用水资源，保证农作物的正常生长，成为一个亟待解决的问题。我曾参与过一个关于节水灌溉的课题，当时我们就需要依靠经验和一些简单的数据来判断土壤的湿度，但总觉得不够精确，也无法实现大范围的监测。这本书的书名，特别是“反演方法”这几个字，让我眼前一亮。这似乎意味着它提供了一种从观测数据推算出土壤水分的途径。我非常想知道，书中所提到的光学和热红外技术，究竟能提供哪些关键信息？它们是如何通过监测地表的反射率、温度等参数，来间接测量土壤水分的？我希望书中能够详细介绍这些反演模型的建立过程、算法原理，以及它们在实际应用中的优势和局限性。对于我这样一个更侧重于实际应用的人来说，了解这些方法的普适性、精度以及在不同环境下的适用性，将是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对自然地理现象充满好奇的业余爱好者，尤其是那些能够影响我们日常生活和生态环境的因素。土壤水分，对我来说，就像是连接天空和植物的桥梁，它的变化直接影响着植被的生长、河流的流量，甚至是地表的温度。我一直对遥感技术在环境监测中的应用感到惊叹，尤其是那些能够“看见”我们肉眼看不到事物的技术。书名中的“光学”和“热红外”让我联想到卫星图像和红外相机，这些技术在军事、气象等领域早已有所应用，但将其应用于土壤水分的反演，这本身就是一个非常吸引人的方向。我非常期待这本书能够解答我心中关于这些技术如何“感知”土壤水分的疑问。例如，光学传感器如何通过分析不同波段的光谱信息来区分土壤的干湿程度？热红外传感器又如何利用土壤温度的变化来推测其水分含量？我希望书中能够用清晰易懂的语言，结合生动的案例，来阐述这些复杂的科学原理，让我能够更直观地理解这些技术的强大之处。

评分☆☆☆☆☆

我的研究方向与气候变化对干旱地区生态系统演变的影响有关，土壤水分作为干旱地区最关键的生态因子之一，其监测和模拟是我工作的重中之重。目前，我们主要依赖于传统的地面观测站点，这些站点虽然精度高，但覆盖范围有限，难以反映大尺度的水分时空变化。因此，我一直在寻找能够提供更广阔、更连续监测数据的解决方案。这本书的书名，特别是“光学与热红外陆地表层土壤水分反演方法”，立刻引起了我的高度关注。我非常看重“反演方法”这一部分，因为它直接关系到如何将遥感数据转化为有用的土壤水分信息。我希望书中能够详细介绍不同光学和热红外传感器的原理，以及它们在反演土壤水分时所采用的算法和模型。我更期待看到书中能够提供不同反演方法的比较分析，包括它们的精度、效率、适用范围以及对数据质量的要求，以便我能够根据自己的研究需求，选择最合适的方法。

评分☆☆☆☆☆

作为一名地质工程师，我深知土壤的物理性质，包括其含水量，对工程稳定性有着至关重要的影响。例如，在边坡工程中，过高的土壤水分会显著降低土体的抗剪强度，增加滑坡的风险。在进行地基处理时，我们也需要精确了解土壤的含水量，以便选择合适的处理方案。目前，我们主要依赖于实地取样和室内试验，这些方法耗时耗力，且难以实现大范围、实时监测。因此，我一直在关注能够提供非接触式、大尺度土壤水分监测的技术。这本书的书名，尤其是“陆地表层土壤水分反演方法”，让我看到了希望。我希望能在这本书中找到关于如何利用光学和热红外技术，快速、准确地评估大范围地表土壤水分的方法。我特别关心这些方法在复杂地质条件下的适用性，以及它们能否有效地应对不同土壤类型、植被覆盖以及地表起伏等因素的影响。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对水文学和水资源管理充满热情的学生，一直试图理解地球表层水循环的各个环节。土壤水分，作为连接降水、地表径流、地下水和蒸散发的重要枢纽，其动态变化对我来说具有非凡的意义。我经常阅读一些关于遥感技术在水文学应用的文章，但往往感觉对具体的技术细节和反演模型不够深入。这本书的书名，特别是“光学与热红外”这些具体的遥感手段，让我觉得它可能能够填补我在这方面的知识空白。我非常好奇，不同的光学波段是如何反映土壤水分的？热红外遥感又如何捕捉到土壤温度与水分之间的微妙联系？我希望书中能够详细讲解这些技术的原理，并提供一些实际案例，展示这些反演方法是如何被成功应用于水文监测和水资源评估的。了解这些具体的方法，将有助于我更好地理解水文过程，并为将来的研究和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地球科学和环境监测感兴趣的科普爱好者，我总是在寻找能够帮助我理解地球系统复杂运作的读物。土壤水分，对我而言，是一个既熟悉又陌生的概念。我们知道植物生长需要水分，但具体如何衡量和监测，我一直缺乏一个清晰的概念。这本书的书名，特别是“光学与热红外”这些遥感技术的字眼，让我觉得这本书或许能以一种非常现代和科学的方式，来揭示土壤水分的秘密。我非常期待这本书能够用通俗易懂的语言，解释这些遥感技术是如何“看见”土壤水分的，比如，它们是通过捕捉地表反射的光线，还是通过测量地表的温度？我希望书中能够提供一些形象的比喻或者图示，让我这样一个非专业读者也能轻松理解。同时，我也想了解这些技术在环境保护方面的实际应用，比如，如何利用它们来监测干旱、评估水土流失的风险等。

评分☆☆☆☆☆

我是一名致力于土壤修复和污染治理的研究人员，深知土壤水分含量对污染物迁移转化过程的影响。例如，在某些化学物质的降解过程中，土壤的湿度直接决定了其降解速率；而在重金属污染的修复中，水分的变化也会影响重金属的生物有效性。因此，准确掌握土壤水分的时空分布信息，对于制定有效的修复策略至关重要。这本书的书名，特别是“陆地表层土壤水分反演方法”，吸引了我。我希望这本书能够提供一些关于如何利用光学和热红外遥感技术，进行大尺度、高频率的土壤水分监测的方法。我尤其关心这些方法是否能够区分不同土壤层的水分含量，或者说，它们主要监测的是地表几厘米的土壤水分？对于土壤修复而言，了解更深层次的土壤水分信息同样重要，我希望书中能在这方面有所涉及。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对城市规划和环境管理领域感兴趣的学生，一直关注如何利用现代科技来提升城市的可持续发展水平。土壤水分，在城市环境中，不仅仅影响着绿地的生长，还关系到城市的热岛效应、地下水位的变化，以及排水系统的压力。在城市绿化和海绵城市建设中，对土壤水分的精确监测和预测，是实现科学管理的关键。这本书的书名，尤其是“陆地表层土壤水分反演方法”，让我看到了将遥感技术应用于城市环境监测的可能性。我希望这本书能够详细介绍如何利用光学和热红外遥感技术，来监测城市不同区域的土壤水分状况。我特别关心这些技术在处理城市复杂地表覆盖（如建筑、道路、植被等）时的准确性，以及它们能否为城市的水文模型提供可靠的输入数据，从而更好地支持城市的可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

我对自然科学中跨学科的研究领域非常感兴趣，尤其是当不同领域的知识能够结合起来解决实际问题时。土壤水分，作为一个连接地表、大气和生物圈的要素，其研究涉及土壤学、水文学、气象学、生态学，甚至遥感科学。这本书的书名，包含“光学”和“热红外”这些遥感技术，以及“土壤水分反演方法”，恰恰展示了这样一种跨学科的交叉。我非常期待这本书能够为我提供一个全新的视角，了解这些物理学原理是如何被应用于监测一个如此重要的环境要素的。我希望书中能够深入地阐述光学和热红外遥感在土壤水分反演中的理论基础，以及这些反演模型是如何建立和验证的。同时，我也对这些方法的实际应用场景充满好奇，比如，它们在农业干旱监测、植被健康评估、或者地质灾害预警中，究竟能发挥怎样的作用。