遥感科学与技术发展现状与态势

目录

前言

第一部分遥感传感器

第1章绪论3

参考文献6

第2章可见光成像遥感器7

2.1高分辨率可见光遥感器7

2.1.1国外发展现状及趋势7

2.1.2国内发展现状及趋势12

2.2天基视频遥感器（视频卫星）15

2.3天基夜光遥感器（微光卫星）17

2.4高分辨率可见光遥感器发展趋势19

2.4.1轻量化、集成化、卫星平台载荷一体化19

2.4.2新型成像探测19

2.4.3同轴三反射镜消像散形式光学系统19

2.4.4成像系统全链路仿真及调制传递函数补偿方法19

2.4.5遥感器智能化19

2.4.6卫星指标增强20

2.4.7空间分辨率提高20

2.4.8多星组网20

2.5高分辨率可见光遥感器应对策略20

2.5.1提升核心元器件国产化水平20

2.5.2提高分辨率和图像质量20

2.5.3提高卫星敏捷机动能力、姿态稳定度和卫星载荷一体化设计21

2.5.4高、低轨高分辨率卫星组合探测21

2.5.5促进商业遥感卫星发展21

参考文献21

第3章高光谱遥感器23

3.1高光谱遥感器国外发展态势25

3.2高光谱遥感的国内发展态势27

3.3高光谱遥感器的发展趋势29

3.3.1设备轻量化29

3.3.2应用多样化30

3.3.3多元信息一体化30

3.3.4高光谱遥感技术多元化30

3.3.5分辨率进一步提高31

3.4高光谱遥感器应对策略32

3.4.1数据处理的多样化应对成像方式的多样化32

3.4.2提升卫星技术指标、拓宽应用平台32

3.4.3布局智能化卫星与大数据分析32

参考文献33

第4章合成孔径雷达35

4.1合成孔径雷达的国外发展现状35

4.1.1机载/无人机载合成孔径雷达35

4.1.2星载合成孔径雷达38

4.2合成孔径雷达的国内发展现状42

4.3被动合成孔径雷达的国内外发展现状43

4.3.1被动合成孔径雷达系统的原理43

4.3.2被动合成孔径雷达系统的国内外现状44

4.4合成孔径雷达的发展趋势45

4.4.1全极化技术45

4.4.2多频段应用技术46

4.4.3多维合成孔径雷达技术46

4.4.4主被动合成孔径雷达一体化技术46

4.5合成孔径雷达的应对策略47

4.5.1发展高分辨率高带宽定量遥感技术47

4.5.2设计轻量级实时抗干扰多星组网合成孔径雷达系统47

参考文献48

第5章激光雷达遥感器50

5.1地基激光雷达遥感器50

5.1.1地基激光雷达国内外研究现状50

5.1.2地基激光雷达遥感器发展趋势55

5.2空基激光雷达遥感器58

5.2.1空基激光雷达国内外研究现状58

5.2.2空基激光雷达遥感器发展趋势60

5.3天基激光雷达遥感器67

5.3.1天基激光雷达国内外研究现状67

5.3.2天基激光雷达遥感器发展趋势70

5.4激光遥感技术应对策略72

5.4.1实现小型化高分辨率阵列探测器72

5.4.2发展高光谱/多光谱激光雷达技术73

5.4.3探索量子激光雷达技术73

参考文献74

第二部分遥感信息处理

第6章遥感影像的几何处理79

6.1遥感影像几何处理基础79

6.1.1成像模型79

6.1.2遥感影像几何变形80

6.1.3遥感影像几何纠正82

6.2遥感影像几何处理模型83

6.2.1基于几何成像模型的几何纠正83

6.2.2基于多项式模型的几何纠正84

6.2.3基于有理函数模型的几何纠正85

6.2.4在轨几何纠正86

6.2.5无控制点几何纠正86

6.3几何处理应用87

6.3.1影像间自动配准87

6.3.2数字影像镶嵌87

6.4本章小结87

参考文献88

第7章遥感传感器的辐射定标91

7.1定标概述91

7.1.1辐射定标的概念91

7.1.2辐射定标的意义91

7.2可见光近红外传感器定标92

7.2.1可见近红外传感器定标研究现状92

7.2.2历史数据再定标97

7.2.3主流传感器可见近红外定标98

7.2.4展望101

7.3热红外传感器定标102

7.3.1热红外传感器定标概述102

7.3.2热红外传感器定标方法102

7.3.3主流热红外传感器定标105

7.3.4展望106

参考文献106

第8章高分辨率遥感信息处理及应用112

8.1高分辨率遥感影像概况112

8.1.1高分辨率遥感卫星的发展与现状112

8.1.2高分辨率遥感影像数据特点与解译挑战113

8.2高分辨率遥感影像的处理及应用114

8.2.1高分辨率遥感影像信息处理概述114

8.2.2土地覆盖分类115

8.2.3城市功能区分类118

8.2.4变化检测120

8.3多源遥感信息融合121

8.3.1高分辨率与高光谱数据融合121

8.3.2高分辨率与合成孔径雷达数据融合122

8.3.3高分辨率与激光雷达数据融合123

8.3.4多源遥感信息融合的发展与展望124

8.4高分辨率遥感发展与展望125

参考文献125

第9章高光谱遥感信息处理及应用134

9.1高光谱遥感影像概况134

9.1.1高光谱遥感概念及数据特点134

9.1.2高光谱遥感技术的发展与现状134

9.1.3高光谱遥感影像数据解译挑战136

9.2高光谱遥感影像的处理与分析137

9.2.1数据降维137

9.2.2降噪处理138

9.2.3频谱分解139

9.2.4影像分类143

9.3高光谱遥感影像的应用144

9.3.1农业145

9.3.2海洋145

9.3.3森林145

9.3.4湿地146

9.4高光谱遥感的发展与展望146

参考文献147

第10章雷达遥感信息处理及应用154

10.1合成孔径雷达的原理及应用154

10.1.1合成孔径雷达概况154

10.1.2合成孔径雷达影像的处理与分析156

10.1.3合成孔径雷达影像的主要应用领域158

10.1.4合成孔径雷达的发展与展望159

10.2激光雷达数据的处理与应用161

10.2.1激光雷达数据特点161

10.2.2激光雷达数据的处理与分析162

10.2.3激光雷达数据的应用166

10.2.4激光雷达的发展与展望167

参考文献168

第11章遥感影像的深度学习解译183

11.1引言183

11.2遥感影像场景分类183

11.2.1遥感影像场景分类常用数据集184

11.2.2预训练网络特征学习遥感影像场景分类185

11.2.3非监督特征学习遥感影像场景分类186

11.2.4全监督特征学习遥感影像场景分类187

11.3遥感影像场景检索188

11.3.1基于距离的检索188

11.3.2基于图模型的检索191

11.3.3基于哈希学习的检索192

11.4遥感影像目标识别194

11.4.1以场景为主要单元对遥感图像中的物体进行解译194

11.4.2用于地理空间目标检测的场景级监督网络195

11.5遥感影像深度学习的发展和展望196

11.5.1跨数据集无监督迁移模型196

11.5.2遥感影像场景的语义层次理解196

11.5.3利用众源数据进行遥感影像场景理解197

参考文献197

第三部分定量遥感

第12章可见光-近红外波段的遥感反演研究进展205

12.1宽波段反照率206

12.1.1宽波段反照率反演方法207

12.1.2宽波段反照率反演研究展望208

12.2地表蒸散发208

12.2.1地表蒸散发反演方法208

12.2.2地表蒸散发反演研究展望209

12.3植被覆盖度209

12.3.1植被覆盖度反演方法210

12.3.2植被覆盖度反演研究展望211

12.4叶面积指数211

12.4.1叶面积指数反演方法212

12.4.2叶面积指数反演研究展望213

12.5光合有效辐射吸收比率213

12.5.1光合有效辐射吸收比率的反演方法214

12.5.2光合有效辐射吸收比率反演研究展望215

12.6植被总初级生产力215

12.6.1植被总初级生产反演方法216

12.6.2植被生产力反演研究展望217

12.7叶绿素荧光217

12.7.1叶绿素荧光反演方法217

12.7.2叶绿素荧光反演研究展望218

12.8水体叶绿素218

12.8.1水体叶绿素a反演方法219

12.8.2水体叶绿素a反演研究展望219

12.9有色可溶性有机物220

12.9.1有色可溶性有机物反演方法220

12.9.2有色可溶性有机物反演研究展望220

12.10悬浮沉积物221

12.10.1悬浮沉积物反演方法221

12.10.2悬浮沉积物反演研究展望221

12.11气溶胶光学厚度222

12.11.1气溶胶光学厚度反演方法222

12.11.2气溶胶光学厚度反演研究展望223

参考文献223

第13章热红外定量参数反演234

13.1地表温度234

13.1.1反演算法235

13.1.2热辐射方向性238

13.1.3云下地表温度重建239

13.1.4验证反演的LST240

13.1.5发展展望242

13.2地表发射率243

13.2.1发射率反演算法243

13.2.2发展展望244

13.3长波辐射244

13.3.1长波下行辐射245

13.3.2长波上行辐射247

13.3.3长波辐射观测网248

13.4土壤水分248

13.4.1土壤水分反演算法249

13.4.2发展展望251

参考文献252

第14章基于主动遥感的地表特征参量反演260

14.1基于SAR的参数反演260

14.1.1主动微波传感器260

14.1.2土壤湿度260

14.1.3植被高度与生物量263

14.1.4积雪参数反演267

14.2基于LiDAR的参数反演270

14.2.1大气参数270

14.2.2森林参数270

14.2.3总结展望273

14.3基于GNSS-R的参数反演274

14.3.1GNSS-R反演的基本原理274

14.3.2GNSS-R土壤湿度反演274

14.3.3GNSS-R大气水汽含量276

14.3.4未来发展趋势277

参考文献278

第15章被动微波遥感及重力卫星的定量遥感289

15.1卫星观测平台和传感器参数289

15.1.1被动微波传感器289

15.1.2重力卫星传感器291

15.2基于被动微波的参数反演292

15.2.1积雪292

15.2.2湖、海冰298

15.2.3冻土301

15.2.4土壤水304

15.2.5其他参数反演研究和应用展望307

15.3基于重力卫星的参数反演309

15.3.1水储量309

15.3.2极地冰川/冰盖309

15.3.3地球物理310

15.3.4发展展望311

参考文献311

第四部分遥感应用

第16章遥感在自然资源方面的应用321

16.1土地资源调查321

16.1.1土地利用321

16.1.2土地规划323

16.1.3耕地面积和耕地质量监测325

16.1.4土地荒漠化与石漠化监测326

16.2地质调查328

16.2.1矿山地质环境监测328

16.2.2地热资源调查329

16.2.3土地污染调查331

16.2.4地质灾害监测333

16.3海洋资源调查334

16.3.1海洋物理化学性质调查335

16.3.2海洋环境调查337

16.3.3海洋灾害应急处理339

16.4水体环境340

16.4.1水体环境调查341

16.4.2水利设施监测342

16.4.3防洪抗灾344

16.5森林草原和湿地资源346

16.5.1森林资源调查346

16.5.2森林灾害监测348

16.5.3草原湿地动态监测和保护349

16.5.4水土流失监测352

参考文献354

第17章遥感在生态环境方面的应用363

17.1陆表生态环境363

17.1.1自然保护地和生态保护红线监管364

17.1.2核与辐射安全监管365

17.1.3生物多样性保护367

17.1.4重点流域保护369

17.1.5湿地生态环境保护370

17.1.6城郊及农村生态环境保护372

17.1.7固体废物及重金属污染监测375

17.1.8地表水生态环境与水污染监测3