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第1章 城市遥感与城市环境遥感1

1.1 城市化与生态环境问题1

1.2 城市环境遥感的体系结构4

1.2.1 国际城市遥感大会的议题4

1.2.2 城市环境遥感的体系结构5

1.3 城市环境遥感的主要内容和发展趋势7

1.3.1 城市环境遥感的主要内容7

1.3.2 城市环境遥感的发展趋势10

参考文献11

第2章 城市环境遥感数据源与信息处理15

2.1 城市典型地物光谱特征15

2.2 城市环境遥感的时空尺度与数据源18

2.2.1 大尺度城市环境遥感数据源19

2.2.2 中尺度生态环境遥感数据源19

2.2.3 小尺度生态环境遥感数据源21

2.3 城市环境遥感信息处理技术方法总论22

2.3.1 遥感影像分类23

2.3.2 城市化与城市扩展遥感动态监测与变化检测23

2.3.3 遥感信息反演城市生态环境和地学参数23

2.3.4 多源遥感数据融合23

2.3.5 城市三维建模与地表沉降分析24

2.3.6 面向城市应用的遥感与GIS集成24

2.4 遥感影像分类24

2.4.1 非监督分类25

2.4.2 监督分类25

2.5 城市典型目标提取与识别26

2.5.1 城市建筑物提取与识别26

2.5.2 城市水体提取与识别27

2.5.3 城市植被提取与识别27

2.5.4 城市道路提取与识别27

2.6 多时相遥感影像变化检测28

2.7 多源信息融合29

2.7.1 高分辨率影像与多光谱影像融合30

2.7.2 SAR图象与光学影像融合31

2.7.3 LiDAR数据与光学遥感数据融合32

2.8 城市物理环境遥感定量化33

2.9 城市三维环境建模34

2.9.1 基于立体像对的城市三维建模34

2.9.2 基于LiDAR技术的城市三维建模35

参考文献36

第3章 城市典型目标遥感提取41

3.1 城市绿地提取41

3.1.1 概述41

3.1.2 植被指数41

3.1.3 像素级分类的城市绿地信息提取44

3.1.4 面向对象的城市绿地信息提取47

3.1.5 基于混合像元分解的城市绿地信息提取49

3.2 建设用地提取52

3.2.1 概述52

3.2.2 Gabor纹理特征53

3.2.3 GMRF纹理特征55

3.2.4 基于GMRF纹理特征的建设用地提取实例58

3.3 道路提取59

3.3.1 道路的遥感图像特征59

3.3.2 道路提取方法的分类60

3.3.3 基于剖面／模板匹配的道路提取64

3.3.4 基于Snakes模型的道路提取65

3.4 其他环境要素目标提取67

3.4.1 水体目标提取67

3.4.2 桥梁目标提取68

参考文献70

第4章 城市土地覆盖遥感分类75

4.1 概述75

4.2 城市土地覆盖分类的框架75

4.3 像元级城市土地覆盖分类77

4.3.1 监督分类77

4.3.2 非监督分类82

4.3.3 半监督分类83

4.4 亚像元分类84

4.5 面向对象分类87

4.6 多分类器集成88

4.7 实例分析90

4.7.1 QuickBird高分辨率遥感影像分类90

4.7.2 OMIS高光谱遥感影像分类95

4.7.3 Landsat ETM＋遥感影像分类97

参考文献99

第5章 城市环境变化动态监测104

5.1 基于变化检测的城市环境分析105

5.1.1 变化检测技术原理与进展105

5.1.2 变化检测在城市环境监测中应用107

5.2 基于土地覆盖遥感分类的城市扩展分析109

5.2.1 研究背景与进展109

5.2.2 方法介绍与分类110

5.3 基于景观格局变化的城市环境遥感分析111

5.3.1 研究与应用背景111

5.3.2 方法与指标112

5.4 基于不透水面的城市扩展分析113

5.4.1 研究背景与进展113

5.4.2 方法模型与实现流程115

5.5 城市扩展与环境变化遥感监测实例117

参考文献121

第6章 城市景观生态遥感126

6.1 概述126

6.2 研究区概况127

6.3 景观信息分类与评价129

6.3.1 决策树分类算法129

6.3.2 分类特征的选择131

6.3.3 基于决策树的景观分类136

6.4 城市景观格局特点与评价指标144

6.4.1 城市景观的特点144

6.4.2 景观格局指数选择145

6.5 徐州市景观尺度上的格局分析150

6.5.1 转移矩阵150

6.5.2 景观尺度上的格局指数152

6.6 徐州市类型尺度上的格局分析154

6.6.1 景观类型形状特征分析154

6.6.2 景观类型优势度分析155

6.6.3 景观类型破碎度分析156

6.6.4 景观类型聚集度与连通性分析157

6.7 城市景观格局环境影响评价157

6.7.1 新城区159

6.7.2 庞庄矿区160

6.7.3 市中心区161

6.7.4 小南湖及矿大南湖校区163

参考文献164

第7章 城市热环境遥感167

7.1 概述167

7.2 地表温度遥感反演算法167

7.2.1 Landsat TM／ETM＋地表温度遥感反演算法169

7.2.2 NOAA-AVHRR数据中的地表温度反演算法170

7.2.3 MODIS数据中的地表温度反演算法170

7.2.4 ASTER数据中的地表温度反演算法171

7.3 城市不透水面比例遥感提取与估算172

7.3.1 不透水面提取步骤173

7.3.2 Landsat TM/ETM＋提取城市不透水面174

7.3.3 HJ-1和CBERS提取城市不透水面175

7.3.4 EO-1 Hyperion提取城市不透水面177

7.4 热环境与土地覆盖的关系178

7.5 城市热环境与空气污染182

7.6 城市热环境建模与模拟184

参考文献185

第8章 城市生态安全评价188

8.1 引言188

8.2 城市生态安全评价体系设计190

8.2.1 评价体系框架设计190

8.2.2 评价指标权重计算方法191

8.2.3 评价模型192

8.3 生态安全评价因子遥感提取194

8.3.1 植被信息195

8.3.2 基于决策树模型的景观分类195

8.3.3 城市热环境195

8.4 GIS环境下的生态安全因子获取196

8.4.1 矿区压力196

8.4.2 水污染压力197

8.4.3 人口压力198

8.4.4 生态弹性198

8.4.5 景观格局199

8.5 徐州生态安全分析200

8.5.1 时间维生态安全评价200

8.5.2 分类生态安全评价203

8.5.3 空间维生态安全评价205

8.5.4 生态安全问题成因分析207

8.5.5 建议与意见208

参考文献209

第9章 城市人居环境遥感评价211

9.1 绪论211

9.1.1 研究背景211

9.1.2 研究方法和技术路线212

9.2 人居环境遥感因子体系213

9.2.1 研究区213

9.2.2 人居环境遥感评价指标体系213

9.3 城市人居环境遥感评价因子信息提取214

9.3.1 基于遥感数据的评价因子直接提取214

9.3.2 基于遥感数据的人居环境评价因子间接提取218

9.4 人居环境遥感评价模型的建立与分析221

9.4.1 模型的建立221

9.4.2 人居环境质量结果分析222

9.4.3 基于统计数据的人居环境评价体系构建与比较226

9.5 徐州市人居环境质量变化原因分析230

9.5.1 城市扩展信息对人居环境的影响230

9.5.2 土地利用类型的变化230

9.5.3 徐州市人居环境发展趋势分析与建议232

参考文献233

第10章 城市植被净初级生产力估算234

10.1 植被净初级生产力遥感估算234

10.2 研究区概况及数据预处理235

10.3 CASA模型237

10.3.1 植被吸收的光合有效辐射（APAR）的估算238

10.3.2 光能利用率ε（x,t）的估算240

10.4 徐州市NPP值估算结果242

10.4.1 土地覆盖分类数据242

10.4.2 CASA模型估算结果243

10.4.3 徐州市2000～2010年NPP时空特征分析244

参考文献252