Remote sensing in hydrology and water management
副标题：无
作 者：(德)Gert A.Schultz，(美)Edwin T.Engman编;韩敏译
分类号：
ISBN：9787508435824
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简介
一些咨询工程师曾经告诉本书的作者：“如果你了解遥感，你就可以在不存在数据，甚至是在不具备地面测量条件的地方获得水文数据。因此，在发展中国家就能够根据需要的容量设计出一个饮用水供水水库。”另一方面，作者被告知：“由于不可能通过遥感数据估计地面水资源和地表径流，因此遥感并不是十分有用的。”本书的主要目的是给读者提供一些关于遥感在水文和水管理领域的潜能和局限性的正确信息，来纠正这类未被证明正确性的猜想，以及言过其实的批评。.
本书可以用作参考书籍或教科书，而非会议论文的汇总。本书旨在提供一些方法，帮助读者解决在水文和水管理中遇到的问题。因此，所提出的科学问题只是遥感应用中所必需的。读者将会在一些领域中看到(如蒸散发量、土壤含水量和水文模型等)。尽管已经可以使用一些可操作技术(如融雪径流模型、土地利用分类、土地利用变化检测、洪水预报与控制)，但这些科学问题仍旧处于发展阶段。此外，读者将会通过本书认识到，在许多情况下，遥感数据仅仅是其它数据的辅助信息，例如：数字地图、数字高程模型、现代液体比重计数据等。在大多数情况下，遥感不能替代传统数据，但是可以扩大传统数据。..
在水文和水管理中遥感的应用不仅要求大量遥感数据，而且要求存取到要求的硬件或软件中。希望读者意识到这样一点，近几年使用和操作遥感数据已经大大地简化，并且价格低廉。前几年需要在昂贵的专用计算机上才能够完成的任务，现在采用台式机就可以完成，以合理的价格就可以获得高性能的计算机系统和功能强大的软件。我们也看到，尽管遥感数据到水文信息的转化算法变得越来越多，越来越复杂(可以处理多个卫星的数据，或者将卫星数据与传统数据融合)，但是它们分布在良好的用户操作界面中，易于使用。而且，遥感数据、地面真实情况(例如来自现代液体比重测量设备的信息)和功能强大的软件的结合占据着主导地位，例如gis(地理信息系统)对水文学者和水管理者的研究来说是相当有用的工具，可帮助他们解决遇到的问题。...
目录
目录
作者简介
译序
前言
第一部分 概述与基本原理
1 概论
1.1 引言
1.2 遥感的定义
1.3 遥感数据的本质
1.4 卫星系统
1.4.1 遥感平台
1.4.2 遥感传感器
1.4.3 空间分辨率
1.4.4 时间分辨率
1.5 遥感与水文学
1.6 本书的结构
2 遥感的物理原理和技术要点
2.1 引言
2.2 电磁光谱和辐射率
2.3 大气传播
2.4 自然介质的反射和发射特性
2.5 传感器原理
2.6 现在和未来的地球观测任务概述
3 遥感数据处理：硬件和软件准备
3.1 图像处理系统的特点
3.1.1 中央处理器(CPU)：个人电脑、工作站和大型机
3.1.2 系统分析员人数及操作方式
3.1.3 串行与并行图像处理、算术协处理器和随机存取存储器(RAM)
3.1.4 操作系统和软件编译器
3.1.5 大容量存储
3.1.6 屏幕显示分辨率
3.1.7 屏幕颜色分辨率
3.1.8 图像扫描(数字化)思考
3.2 图像处理和GIS软件应用
3.2.1 预处理
3.2.2 显示和加强
3.2.3 遥感信息提取
3.2.4 摄影测量的信息提取
3.2.5 元数据和图像/地图系列文档
3.2.6 图像和地图的制图成分
3.2.7 地理信息系统(GIS)
3.2.8 应用
3.3 经济实用的数字图像处理系统
3.4 小结
4 遥感信息数据与地理信息系统的集成
4.1 引言
4.2 一般方法
4.2.1 栅格和矢量数据结构
4.2.2 现有集成方法
4.2.3 与地理数据处理过程相关的误差
4.3 当前的应用
4.3.1 流域数据库的开发
4.3.2 高程数据的集成使用
4.3.3 土地利用/土地覆盖类型变化监测
4.3.4 流域径流量建模
4.3.5 水质监测与建模
4.3.6 土壤侵蚀监测
4.4 展望
第二部分 遥感在水文监测和建模中的应用
5 水文建模中的遥感
5.1 引言
5.2 实际水文模型中遥感的应用
5.3 耦合水—能量平衡模型中的遥感
5.4 遥感方法
5.4.1 太阳辐射
5.4.2 下降长波
5.4.3 降水
5.4.4 气温
5.4.5 表面空气湿度
5.5 模型实例：红河—Arkansas流域
5.6 发展方向
6 降水
6.1 引言
6.2 一般方法
6.2.1 地面雷达
6.2.2 可见光和红外线卫星数据的使用
6.2.3 无源微波卫星数据的使用
6.2.4 航天雷达
6.3 当前技术
6.3.1 降雨的单偏振雷达测量
6.3.2 降雪和雹的测量
6.3.3 多参数雷达
6.3.4 降雨量估计的卫星云指数和生活史方法
6.3.5 双光谱技术
6.3.6 空间降雨的无源微波估计
6.3.7 采样误差
6.4 改进的潜力
6.4.1 当前的性能标准
6.4.2 展望
7 土地利用和流域特征
7.1 引言
7.2 用遥感绘制土地覆盖类型地图
7.3 植被指数
7.3.1 简单植被指数
7.3.2 归一化植被指数(NDVI)
7.3.3 精确的估计
7.3.4 多时相植被指数
7.4 专题分类
7.4.1 图像分类方法
7.4.2 最大似然分类
7.4.3 讨论
7.4.4 概率估计的精确化
7.4.5 分割
7.4.6 巴西Pantanal地区的范例研究
7.5 雷达
8 蒸发
8.1 引言
8.1.1 概述
8.1.2 地面蒸发的遥感测量
8.2 蒸发和辐射测量的变量
8.2.1 潜在蒸发
8.2.2 实际蒸发
8.3 土地蒸发的遥感测量：应用和模拟方法
8.3.1 概论
8.3.2 蒸发和地表温度的线性关系[1]
8.3.3 改进的线性关系[2]
8.3.4 蒸发、地表温度和光谱指数的关系[3]
8.3.5 土壤—植被—大气输送(SVAT)模型[4]
8.3.6 集成SVAT和行星边界层(PBL)模型[5]
8.4 当前趋势：改进的观测和参数化方法
8.4.1 局部最大蒸发量和地表温度[6]
8.4.2 改进的地表变量观测[7]
8.5 空间可变性
8.6 精度
8.7 应用
8.8 目前及未来的观测
8.9 概要和总结
9 土壤含水量
9.1 引言
9.2 一般方法
9.3 传感器—目标相互作用
9.4 水文实例
9.5 未来微波遥感在土壤含水量测量中的应用
10 地表水的遥感分析
10.1 引言
10.2 地表水探测
10.3 湖泊和水库面积的估测
10.4 湿地
10.5 湖泊水位
10.6 河流水位和流量
10.7 洪水范围
10.8 结论
11 积雪和冰
11.1 积雪和冰的作用
11.2 一般方法
11.2.1 Gamma射线
11.2.2 可见光图像
11.2.3 热红外
11.2.4 有源和无源微波
11.2.5 相关应用
11.3 当前的应用
11.3.1 NOHRSC(美国国家应用水文遥感中心)积雪覆盖和雪水当量的测量
11.3.2 加拿大草原雪水当量制图
11.3.3 融雪径流的预报计算
11.4 未来的方向
11.4.1 提高无源微波的分辨率
11.4.2 改进的无源微波算法
11.4.3 雷达应用的前景
11.4.4 各种数据类型的综合
12 土壤侵蚀
12.1 引言
12.2 遥感使用基础
12.3 应用
12.4 实例研究
12.4.1 图像解译/摄影测量
12.4.2 模型/GIS输入
12.4.3 光谱特性
12.4.4 地形测量
12.5 未来发展趋势
13 水质
13.1 引言
13.2 遥感的应用基础
13.3 应用
13.4 实例研究
13.4.1 悬浮泥沙
13.4.2 叶绿素
13.4.3 温度
13.4.4 油
13.5 未来的发展趋势
14 地下水
14.1 引言
14.2 水文地质的概念化
14.2.1 三维水文状况
14.2.2 地下水水面
14.2.3 水流系统
14.3 水量平衡
14.3.1 地下水灌溉方案
14.3.2 补给
14.4 坚硬岩石地形和线性构造
14.5 地下水管理与结论
14.6 总结与展望
第三部分 遥感数据辅助下的水管理
15 遥感在水管理中的应用
15.1 引言
15.2 水管理中遥感应用潜力
15.2.1 观测和制图
15.2.2 空间分析和分区
15.2.3 监测与预报
15.3 遥感支持下的流域规划
15.3.1 引言
15.3.2 水文监测和预测
15.3.3 流域中的上下游关系
15.4 遥感辅助下的流域管理
15.4.1 引言
15.4.2 水文图像解译在流域管理中的应用
15.5 小范围水资源开发和遥感
15.5.1 引言
15.5.2 在遥感技术辅助下的径流收集研究
15.5.3 洪水的延伸和地下水的补给
15.6 灌溉水管理和遥感
15.7 水管理的决策支持系统
15.7.1 引言
15.7.2 专家系统和决策支持系统
16 洪水预报和控制
16.1 引言
16.2 一般方法
16.2.1 模型方法
16.2.2 遥感数据的种类和要求
16.2.3 从遥感数据中得到水文气象信息
16.2.4 地区降雨到径流水位图实时预报的转换
16.3 基于遥感数据的洪水预报辅助下的实时洪水控制范例
16.3.1 基本原理
16.3.2 雷达降雨量测量应用于Günz河流域
16.3.3 定量的降雨量预报
16.3.4 降雨—径流模型在洪水预报中的应用
16.3.5 基于洪水水文预报图的水库最优操作
16.4 城市环境下的洪水预报和控制
16.5 展望
17 灌溉和排水
17.1 引言
17.1.1 现有的非遥感方法及其局限性
17.1.2 遥感在灌溉和排水中的应用回顾
17.2 一般方法
17.2.1 应用与可观测性对比及算法
17.2.2 理论和概念性的方法
17.2.3 应用举例
17.3 当前的应用
17.3.1 一般应用
17.3.2 高分辨率的灌溉土地制图
17.3.3 农作物需水量——可见光和近红外线
17.3.4 农作物缺水——红外线
17.3.5 流域水文
17.3.6 盐碱地的发现
17.3.7 灌溉管理
17.4 目前和未来的观测
17.5 未来方向和潜力
18 无计量河流流域水利工程设计的水文数据计算
18.1 引言
18.2 一般方法
18.2.1 模块1：卫星系统，数据处理
18.2.2 模块2：以多时相卫星图像为基础估计每月地区降水
18.2.3 模块3：径流量的估计
18.3 应用
18.3.1 研究区域和所用数据
18.3.2 多时相B2-Meteosat卫星图像辅助下地区月降水量估计
18.3.3 降雨—径流模型
18.4 进一步应用
18.5 总结与讨论
19 土地覆盖变化趋势检测及对水管理的影响
19.1 引言
19.2 水文模型和土地覆盖变化
19.3 研究实例：西欧Sauer河流域土地利用变化的遥感检测
19.4 总结
第四部分 展望
20 展望
20.1 引言
20.2 水文研究与建模现状
20.3 水管理
20.4 水文学和水资源管理中的数据问题
20.5 攻坚计划
20.6 已有的传感器和平台
20.7 计划中和已提出的传感器和平台
20.8 遥感和水文学的未来需要
缩略语表
5FB
作者简介
译序
前言
第一部分 概述与基本原理
1 概论
1.1 引言
1.2 遥感的定义
1.3 遥感数据的本质
1.4 卫星系统
1.4.1 遥感平台
1.4.2 遥感传感器
1.4.3 空间分辨率
1.4.4 时间分辨率
1.5 遥感与水文学
1.6 本书的结构
2 遥感的物理原理和技术要点
2.1 引言
2.2 电磁光谱和辐射率
2.3 大气传播
2.4 自然介质的反射和发射特性
2.5 传感器原理
2.6 现在和未来的地球观测任务概述
3 遥感数据处理：硬件和软件准备
3.1 图像处理系统的特点
3.1.1 中央处理器(CPU)：个人电脑、工作站和大型机
3.1.2 系统分析员人数及操作方式
3.1.3 串行与并行图像处理、算术协处理器和随机存取存储器(RAM)
3.1.4 操作系统和软件编译器
3.1.5 大容量存储
3.1.6 屏幕显示分辨率
3.1.7 屏幕颜色分辨率
3.1.8 图像扫描(数字化)思考
3.2 图像处理和GIS软件应用
3.2.1 预处理
3.2.2 显示和加强
3.2.3 遥感信息提取
3.2.4 摄影测量的信息提取
3.2.5 元数据和图像/地图系列文档
3.2.6 图像和地图的制图成分
3.2.7 地理信息系统(GIS)
3.2.8 应用
3.3 经济实用的数字图像处理系统
3.4 小结
4 遥感信息数据与地理信息系统的集成
4.1 引言
4.2 一般方法
4.2.1 栅格和矢量数据结构
4.2.2 现有集成方法
4.2.3 与地理数据处理过程相关的误差
4.3 当前的应用
4.3.1 流域数据库的开发
4.3.2 高程数据的集成使用
4.3.3 土地利用/土地覆盖类型变化监测
4.3.4 流域径流量建模
4.3.5 水质监测与建模
4.3.6 土壤侵蚀监测
4.4 展望
第二部分 遥感在水文监测和建模中的应用
5 水文建模中的遥感
5.1 引言
5.2 实际水文模型中遥感的应用
5.3 耦合水—能量平衡模型中的遥感
5.4 遥感方法
5.4.1 太阳辐射
5.4.2 下降长波
5.4.3 降水
5.4.4 气温
5.4.5 表面空气湿度
5.5 模型实例：红河—Arkansas流域
5.6 发展方向
6 降水
6.1 引言
6.2 一般方法
6.2.1 地面雷达
6.2.2 可见光和红外线卫星数据的使用
6.2.3 无源微波卫星数据的使用
6.2.4 航天雷达
6.3 当前技术
6.3.1 降雨的单偏振雷达测量
6.3.2 降雪和雹的测量
6.3.3 多参数雷达
6.3.4 降雨量估计的卫星云指数和生活史方法
6.3.5 双光谱技术
6.3.6 空间降雨的无源微波估计
6.3.7 采样误差
6.4 改进的潜力
6.4.1 当前的性能标准
6.4.2 展望
7 土地利用和流域特征
7.1 引言
7.2 用遥感绘制土地覆盖类型地图
7.3 植被指数
7.3.1 简单植被指数
7.3.2 归一化植被指数(NDVI)
7.3.3 精确的估计
7.3.4 多时相植被指数
7.4 专题分类
7.4.1 图像分类方法
7.4.2 最大似然分类
7.4.3 讨论
7.4.4 概率估计的精确化
7.4.5 分割
7.4.6 巴西Pantanal地区的范例研究
7.5 雷达
8 蒸发
8.1 引言
8.1.1 概述
8.1.2 地面蒸发的遥感测量
8.2 蒸发和辐射测量的变量
8.2.1 潜在蒸发
8.2.2 实际蒸发
8.3 土地蒸发的遥感测量：应用和模拟方法
8.3.1 概论
8.3.2 蒸发和地表温度的线性关系[1]
8.3.3 改进的线性关系[2]
8.3.4 蒸发、地表温度和光谱指数的关系[3]
8.3.5 土壤—植被—大气输送(SVAT)模型[4]
8.3.6 集成SVAT和行星边界层(PBL)模型[5]
8.4 当前趋势：改进的观测和参数化方法
8.4.1 局部最大蒸发量和地表温度[6]
8.4.2 改进的地表变量观测[7]
8.5 空间可变性
8.6 精度
8.7 应用
8.8 目前及未来的观测
8.9 概要和总结
9 土壤含水量
9.1 引言
9.2 一般方法
9.3 传感器—目标相互作用
9.4 水文实例
9.5 未来微波遥感在土壤含水量测量中的应用
10 地表水的遥感分析
10.1 引言
10.2 地表水探测
10.3 湖泊和水库面积的估测
10.4 湿地
10.5 湖泊水位
10.6 河流水位和流量
10.7 洪水范围
10.8 结论
11 积雪和冰
11.1 积雪和冰的作用
11.2 一般方法
11.2.1 Gamma射线
11.2.2 可见光图像
11.2.3 热红外
11.2.4 有源和无源微波
11.2.5 相关应用
11.3 当前的应用
11.3.1 NOHRSC(美国国家应用水文遥感中心)积雪覆盖和雪水当量的测量
11.3.2 加拿大草原雪水当量制图
11.3.3 融雪径流的预报计算
11.4 未来的方向
11.4.1 提高无源微波的分辨率
11.4.2 改进的无源微波算法
11.4.3 雷达应用的前景
11.4.4 各种数据类型的综合
12 土壤侵蚀
12.1 引言
12.2 遥感使用基础
12.3 应用
12.4 实例研究
12.4.1 图像解译/摄影测量
12.4.2 模型/GIS输入
12.4.3 光谱特性
12.4.4 地形测量
12.5 未来发展趋势
13 水质
13.1 引言
13.2 遥感的应用基础
13.3 应用
13.4 实例研究
13.4.1 悬浮泥沙
13.4.2 叶绿素
13.4.3 温度
13.4.4 油
13.5 未来的发展趋势
14 地下水
14.1 引言
14.2 水文地质的概念化
14.2.1 三维水文状况
14.2.2 地下水水面
14.2.3 水流系统
14.3 水量平衡
14.3.1 地下水灌溉方案
14.3.2 补给
14.4 坚硬岩石地形和线性构造
14.5 地下水管理与结论
14.6 总结与展望
第三部分 遥感数据辅助下的水管理
15 遥感在水管理中的应用
15.1 引言
15.2 水管理中遥感应用潜力
15.2.1 观测和制图
15.2.2 空间分析和分区
15.2.3 监测与预报
15.3 遥感支持下的流域规划
15.3.1 引言
15.3.2 水文监测和预测
15.3.3 流域中的上下游关系
15.4 遥感辅助下的流域管理
15.4.1 引言
15.4.2 水文图像解译在流域管理中的应用
15.5 小范围水资源开发和遥感
15.5.1 引言
15.5.2 在遥感技术辅助下的径流收集研究
15.5.3 洪水的延伸和地下水的补给
15.6 灌溉水管理和遥感
15.7 水管理的决策支持系统
15.7.1 引言
15.7.2 专家系统和决策支持系统
16 洪水预报和控制
16.1 引言
16.2 一般方法
16.2.1 模型方法
16.2.2 遥感数据的种类和要求
16.2.3 从遥感数据中得到水文气象信息
16.2.4 地区降雨到径流水位图实时预报的转换
16.3 基于遥感数据的洪水预报辅助下的实时洪水控制范例
16.3.1 基本原理
16.3.2 雷达降雨量测量应用于Günz河流域
16.3.3 定量的降雨量预报
16.3.4 降雨—径流模型在洪水预报中的应用
16.3.5 基于洪水水文预报图的水库最优操作
16.4 城市环境下的洪水预报和控制
16.5 展望
17 灌溉和排水
17.1 引言
17.1.1 现有的非遥感方法及其局限性
17.1.2 遥感在灌溉和排水中的应用回顾
17.2 一般方法
17.2.1 应用与可观测性对比及算法
17.2.2 理论和概念性的方法
17.2.3 应用举例
17.3 当前的应用
17.3.1 一般应用
17.3.2 高分辨率的灌溉土地制图
17.3.3 农作物需水量——可见光和近红外线
17.3.4 农作物缺水——红外线
17.3.5 流域水文
17.3.6 盐碱地的发现
17.3.7 灌溉管理
17.4 目前和未来的观测
17.5 未来方向和潜力
18 无计量河流流域水利工程设计的水文数据计算
18.1 引言
18.2 一般方法
18.2.1 模块1：卫星系统，数据处理
18.2.2 模块2：以多时相卫星图像为基础估计每月地区降水
18.2.3 模块3：径流量的估计
18.3 应用
18.3.1 研究区域和所用数据
18.3.2 多时相B2-Meteosat卫星图像辅助下地区月降水量估计
18.3.3 降雨—径流模型
18.4 进一步应用
18.5 总结与讨论
19 土地覆盖变化趋势检测及对水管理的影响
19.1 引言
19.2 水文模型和土地覆盖变化
19.3 研究实例：西欧Sauer河流域土地利用变化的遥感检测
19.4 总结
第四部分 展望
20 展望
20.1 引言
20.2 水文研究与建模现状
20.3 水管理
20.4 水文学和水资源管理中的数据问题
20.5 攻坚计划
20.6 已有的传感器和平台
20.7 计划中和已提出的传感器和平台
20.8 遥感和水文学的未来需要
缩略语表
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