著者还有：温珍河、付军、孙记红、王保军、高晓军

　　第1章 遥感物理学基础
　　 1．1 电磁波与电磁辐射
　　 1．1．1 电磁波的波粒二象性
　　 1．1．2 黑体辐射
　　 1．1．3 Stephen―Boltzman定律
　　 1．1．4 Wien位移定律
　　 1．1．5 Kirchhoff定律
　　 1．2 电磁波谱
　　 1．2．1 紫外线
　　 1．2．2 可见光
　　 1．2．3 红外线
　　 1．2．4 微波
　　 1．3 大气对电磁波的影响
　　 1．3．1 大气概述
　　 1．3．2 大气的散射作用
　　 1．3．3 大气的吸收作用
　　 1．3．4 大气窗口
　　第2章 水质遥感概述
　　 2．1 光学遥感辐射度学参数
　　 2．1．1 辐射度量参数
　　 2．1．2 Lambertian余弦定理
　　 2．1．3 BougueLambenian定律
　　 2．2 水质遥感机理
　　 2．3 水环境遥感的发展
　　 2．4 水环境遥感的研究现状
　　 2．4．1 水质浓度反演模型
　　 2．4．2 水体深度反演模型
　　 2．4．3 大气校正
　　 2．4．4 底质影响校正
　　 2．4．5 二向性反射分布函数
　　 2．4．6 尺度效应
　　 2．5 水色遥感传感器和平台
　　 2．5．1 NOAA系列卫星
　　 2．5．2 Landsat陆地卫星
　　 2．5．3 SeaWiFS卫星
　　 2．5．4 MODIS卫星
　　 2．6 实例数据与区域
　　第3章 暗像元大气校正算法
　　 3．1 概述
　　 3．2 基于辐射传输的离水反射率反演算法
　　 3．2．1 基于清澈水体的大气校正算法
　　 3．2．2 基于同步光谱测量的大气校正方法
　　 3．3 几何校正对大气校正算法精度的影响
　　 3．3．1 几何校正对气溶胶光学厚度估算的影响
　　 3．3．2 几何校正对离水辐亮度反演精度的影响
　　 3．4 插值算法对暗像元影响的通用模型
　　 3．4．1 最邻近插值算法对暗像元值影响的误差模型
　　 3．4．2 双线性插值算法对暗像元值影响的误差模型
　　 3．4．3 三次卷积插值算法对暗像元值影响的误差模型
　　 3．5 实例计算与分析
　　 3．5．1 几何校正对离水辐亮度反演精度的影响
　　 3．5．2 分区暗像元大气校正算法
　　 3．5．3 不均匀气溶胶光学厚度对大气校正的影响
　　 3．5．4 三种插值算法对CBERS影像的暗像元的影响
　　第4章 水体参数反演模型
　　 4．1 水体的物质成分
　　 4．2 水质参数的光学特征
　　 4．2．1 清洁水体
　　 4．2．2 溶有机物质
　　 4．2．3 悬浮泥沙
　　 4．2．4 叶绿素a
　　 4．3 水质浓度反演模型的构建
　　 4．3．1 经验模型
　　 4．3．2 半分析模型
　　 4．3．3 物理模型
　　 4．3．4 三要素综合反演模型
　　 4．4 深反演模型的构建
　　 4．4．1 水深反演机理
　　 4．4．2 水深反演模型
　　 4．5 实例计算
　　 4．5．1 经验反演模型
　　 4．5．2 基于四波段的半分析算法
　　第5章 定量模型尺度效应
　　 5．1 尺度效应问题
　　 5．1．1 尺度的概念
　　 5．1．2 自然科学和社会科学中的尺度问题
　　 5．1．3 遥感信息尺度问题
　　 5．1．4 遥感模型的尺度问题
　　 5．2 不同尺度遥感信息之间的转换
　　 5．3 遥感应用中合适空间分辨率的选取
　　 5．4 衡量尺度效应三要素
　　 5．5 悬浮泥沙定量模式的尺度效应
　　 5．5．1 遥感不均-像元反射率
　　 5．5．2 反演模型不均-像元尺度误差的存在性
　　 5．6 悬浮泥沙浓度定量模型尺度三要素及纠正
　　 5．6．1 尺度效应纠正
　　 5．6．2 两类不同浓度概念
　　 5．6．3 定量模型尺度三要素
　　 5．7 基于8邻域方法估算悬浮泥沙定量模型尺度误差
　　 5．7．1 不均匀像元定量模式尺度效应
　　 5．7．2 基于8邻域估算泥沙像元内分布方差
　　 5．7．3 太湖悬浮泥沙浓度分布方差
　　 5．7．4 几种常用经验模型的尺度误差
　　 5．7．5 结论与探讨
　　 5．8 基于尺度扩展的方法估算悬浮泥沙尺度误差
　　 5．8．1 研究方法
　　 5．8．2 计算与分析
　　 5．8．3 结论与探讨
　　第6章 水色遥感的不确定性分析
　　 6．1 误差和模型误差
　　 6．1．1 基本概念
　　 6．1．2 模型误差
　　 6．1．3 误差的分类
　　 6．2 误差传递原理
　　 6．3 遥感信息中的不确定来源
　　 6．3．1 遥感数据获取阶段
　　 6．3．2 遥感数据处理阶段
　　 6．3．3 遥感数据分析阶段
　　 6．3．4 遥感数据转换阶段
　　 6．4 水质浓度反演的误差带模型
　　 6．5 基于多观测列方差估算反演误差
　　 6．5．1 独立样本多观测列算法
　　 6．5．2 三观测方程解的稳定性
　　 6．5．3 非独立样本多观测列算法
　　 6．6 基于Kalman算法的多模型融合
　　 6．6．1 独立样本Kalman滤波算法
　　 6．6．2 非独立样本Kalman滤波算法
　　 6．7 实例计算与分析
　　 6．7．1 反演模型的误差评估和多模型融合
　　 6．7．2 基于带模型评估叶绿素a浓度反演精度
　　 6．7．3 基于数值方法模拟观测误差对水色遥感模型参数的影响
　　 6．7．4 遥感数据误差对地表参数定量反演可靠性的影响
　　参考文献