本书以生态脆弱区为研究对象，基于多源遥感数据协同反演的生态环境因子以及社会经济统计指标等构建生态环境综合评价指标体系，在中国典型脆弱区开展生态环境综合评价应用示范。全书共6章。第1章为绪论，系统概述生态脆弱区的概念、基本特征及空间分布，所面临的主要问题、成因及压力及中国生态脆弱区保护现状。第2章为典型脆弱区选取与综合评价的数据准备内容，在此基础上，第3章进一步详述基于多源遥感数据的脆弱区生态环境参数的遥感反演，以及所采用的多源遥感数据融合、数据同化、多源遥感协同反演等关键技术。第4章主要介绍典型脆弱区环境综合评价技术指标体系的构建及验证。第5章为脆弱区生态环境综合评价技术系统集成。第6章为脆弱区生态环境综合评价展望。
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目录
序
前言
第1章 绪论 1
1.1 中国生态环境问题 1
1.2 生态脆弱区的概念 1
1.3 生态脆弱区基本特征及空间分布 1
1.3.1 生态脆弱区的基本特征 1
1.3.2 生态脆弱区的空间分布 2
1.4 生态脆弱区的主要压力 4
1.4.1 生态脆弱区的主要问题 4
1.4.2 生态脆弱区的成因及压力 5
1.5 中国生态脆弱区保护现状及发展趋势 6
1.5.1 中国生态脆弱区保护现状 6
1.5.2 中国生态脆弱区保护发展趋势 6
1.6 小结 7
第2章 典型脆弱区选取与数据处理 8
2.1 典型脆弱区选取 8
2.1.1 选取原则 8
2.1.2 选取结果 8
2.2 遥感数据及预处理 8
2.2.1 被动遥感数据 8
2.2.2 主动遥感数据 9
2.3 指标参数测量与反演 10
2.3.1 地物反射光谱 10
2.3.2 微波辐射波谱 12
2.3.3 植被参数 13
2.3.4 水体参数 16
2.3.5 土壤参数 16
2.3.6 冰雪参数 19
2.3.7 地表温度 22
2.3.8 地表反照率 23
2.3.9 地形因子 24
2.4 小结 24
第3章 脆弱区生态环境参数遥感反演 25
3.1 多源遥感数据融合算法 25
3.1.1 IHS融合算法 25
3.1.2 PCA算法 26
3.1.3 LS-GIF-WC算法 28
3.1.4 MTF融合算法 28
3.1.5 约束最小二乘法和联合非负矩阵分解方法 30
3.2 多源遥感数据同化技术 31
3.2.1 基于集合卡尔曼滤波的高原湿地植被叶面积指数时序模拟 31
3.2.2 基于傅里叶算法MODIS LST数据质量改进 39
3.2.3 结合GNSS-R和MODIS数据的时空连续土壤湿度提取 46
3.3 多源遥感协同反演关键技术 51
3.3.1 基于机载LiDAR和光学影像协同反演叶面积指数及森林覆盖度 51
3.3.2 基于光学、星载激光雷达和SAR数据协同反演森林生物量 59
3.3.3 基于简化核驱动模型的反射率及地表反照率反演 71
3.3.4 基于HJ-1B和MODIS数据协同反演地表温度 83
3.3.5 基于三波段生物光学模型协同反演水体叶绿素浓度 88
3.3.6 基于MODIS数据和AMSR-E数据的协同反演冰雪信息 91
3.3.7 基于GPS-R数据和光学数据协同反演土壤含水量 98
3.3.8 基于RTK与地面激光雷达混合测量提取地形相关因子 104
3.4 生态环境因子遥感反演评价与验证 108
3.5 小结 109
第4章 脆弱区环境综合评价技术指标体系构建及验证 111
4.1 评价范围和对象 111
4.2 典型脆弱区生态环境评价体系构建依据 111
4.3 典型脆弱区生态评价指标体系构建流程 112
4.4 典型脆弱区生态评价指标体系 113
4.5 典型脆弱区生态评价指标权重 124
4.6 典型脆弱区生态环境评价模型 129
4.7 典型脆弱区生态环境评价结果及验证 130
4.8 小结 140
第5章 脆弱区生态环境综合评价技术系统集成 141
5.1 系统总体集成方案 141
5.1.1 需求分析 141
5.1.2 运行环境 141
5.1.3 设计原则 142
5.1.4 系统功能结构 145
5.2 生态环境综合评价数据库系统 148
5.3 多源数据融合系统 152
5.4 多源数据同化系统 157
5.5 生态环境评价因子综合反演系统 161
5.6 生态环境综合评价技术应用系统 165
5.7 小结 175
第6章 脆弱区生态环境综合评价展望 176
6.1 全国生态脆弱区保护规划 176
6.1.1 基本原则 176
6.1.2 规划目标 176
6.1.3 主要任务 177
6.1.4 对策措施 178
6.2 综合评价技术指标体系发展完善 179
6.3 脆弱区生态环境综合评价示范应用前景 179
6.4 脆弱区生态环境综合评价的经济社会效益 180
参考文献 181
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