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建議一齊購買： + NT$ 612 《 遥感二次开发语言IDL 》 + NT$ 1062 《 植被定量遥感原理与应用 》 內容簡介： 《基于多元数据的森林植被监测与遥感反演技术》基于多元遥感数据和地面调查数据，对如何利用遥感技术反演森林面积、郁闭度、蓄积量以及其他参数这些技术问题进行了系统研究和总结，探求遥感在生产应用中的最佳技术模式，为改进森林资源监测技术方法，促进和提升林业遥感应用技术水平，进行了非常有价值的探索。 目錄： 序 前言 第1章 绪论 1.1 目的及意义 1.2 国内外研究进展 1.2.1 森林植被遥感监测国外研究现状 1.2.2 森林植被遥感监测国内研究现状 1.3 国内外研究存在的问题 1.4 未来研究方向 1.4.1 新型遥感技术研究 1.4.2 森林植被遥感监测技术发展 1.5 本书的特色与创新 第2章 多元数据及其在典型森林植被监测区的应用 2.1 监测单元的确定 2.1.1 全国森林植被监测 2.1.2 区域森林植被监测 2.1.3 局部森林植被监测 2.2 多元数据 2.2.1 地面调查数据 2.2.2 遥感数据 2.3 数据预处理 2.3.1 地面调查数据预处理 2.3.2 遥感数据预处理 2.4 森林植被监测区概况 2.4.1 监测区选择依据 2.4.2 辽宁鞍山市试验区 2.4.3 长江三峡库区试验区 第3章 森林植被监测指标 3.1 指标遴选与依据 3.2 指标含义与可得性 3.2.1 立地条件 3.2.2 森林郁闭度 3.2.3 森林面积 3.2.4 森林蓄积量 3.2.5 森林生物量 3.2.6 单木结构参数 第4章 遥感反演技术 4.1 立地条件遥感反演 4.1.1 坡度遥感反演 4.1.2 坡向遥感反演 4.2 森林郁闭度遥感反演 4.2.1 经验统计模型 4.2.2 物理模型 4.2.3 半物理模型 4.2.4 方法比较与优选 4.3 森林面积遥感提取 4.3.1 监督分类 4.3.2 非监督分类 4.3.3 面向对象分类 4.3.4 方法比较与优选 4.4 单木结构参数遥感反演 4.4.1 谷跟踪算法 4.4.2 区域增长算法 4.4.3 分水岭分割法 4.4.4 方法比较与优选 4.5 森林蓄积量遥感反演 4.5.1 回归模型 4.5.2 非参数统计模型 4.5.3 方法比较与优选 4.6 森林生物量遥感反演 4.6.1 蓄积转换法 4.6.2 遥感模型法 4.6.3 方法比较与优选 第5章 反演技术流程 5.1 立地条件遥感反演 5.1.1 坡度遥感反演流程 5.1.2 坡向遥感反演流程 5.2 基于线性光谱解混模型的森林郁闭度遥感反演 5.2.1 端元选取 5.2.2 线性光谱解混 5.2.3 森林郁闭度反演建模 5.2.4 模型评价和精度分析 5.2.5 专题图 5.3 森林面积遥感反演 5.3.1 监督分类反演流程 5.3.2 非监督分类反演流程 5.3.3 面向对象森林面积反演流程 5.3.4 不同方法的比较和优选 5.4 基于分水岭算法的单木结构参数遥感反演 5.4.1 分割前预处理 5.4.2 分割流程 5.4.3 模型评价和精度分析 5.5 基于多元线性回归模型的森林蓄积量遥感反演 5.5.1 指标因子选取 5.5.2 多元回归分析 5.5.3 影像分类 5.5.4 蓄积量反演 5.5.5 模型评价和精度分析 5.6 基于尺度生长方程的森林生物量遥感反演 5.6.1 森林树高预测 5.6.2 树木胸径估测 5.6.3 森林生物量估测 5.6.4 模型评价和精度分析 第6章 基于多元数据试验区森林植被指标监测结果分析 6.1 立地分类与立地质量评价 6.1.1 立地分类与立地质量评价研究 6.1.2 立地条件综合分析 6.1.3 结果分析与讨论 6.2 森林郁闭度遥感反演结果 6.2.1 端元选取结果 6.2.2 线性光谱解混结果 6.2.3 森林郁闭度的模拟和验证 6.2.4 森林郁闭度动态分析 6.3 森林面积反演结果分析 6.3.1 高分辨率遥感影像估算森林面积及验证 6.3.2 低分辨率遥感影像估算森林面积及验证 6.3.3 多分辨率遥感数据协同反演森林面积及验证 6.3.4 森林面积动态分析 6.4 单木结构参数反演结果无动态分析 6.4.1 分水岭单木提取结果 6.4.2 结果与验证分析 6.4.3 结论 6.5 森林蓄积量遥感估算结果 6.5.1 蓄积量估测建模及验证 6.5.2 蓄积量动态分析 6.6 森林生物量遥感估算结果分析 6.6.1 森林生物量估测结果 6.6.2 精度验证 第7章 遥感反演技术应用与展望 7.1 遥感反演技术在森林资源监测中的推广应用 7.1.1 丰富的数据源 7.1.2 先进的处理技术 7.2 遥感反演技术与森林可持续经营 7.2.1 管理方式 7.2.2 灾害评估 7.3 森林植被监测指标遥感反演技术与碳贸易

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