遙感水文

序
前言
第1章 緒論
1.1 水文學(xué)發(fā)展
1.1.1 水文學(xué)基本概念
1.1.2 水文學(xué)發(fā)展階段
1.1.3 水文學(xué)發(fā)展趨勢
1.2 水資源學(xué)與分布式水文模型發(fā)展
1.2.1 水資源學(xué)基本概念
1.2.2 分布式水文模型發(fā)展歷程
1.2.3 國內(nèi)外主要的分布式水文模型
1.2.4 分布式水文模型應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢
1.3 遙感水文發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢
1.3.1 遙感與地理信息系統(tǒng)發(fā)展歷程
1.3.2 遙感信息耦合的水文模型
參考文獻

第2章 水文學(xué)基本原理
2.1 水循環(huán)與水量平衡
2.1.1 水循環(huán)過程
2.1.2 水量平衡
2.2 降水
2.3 蒸發(fā)與散發(fā)
2.3.1 水面蒸發(fā)
2.3.2 土壤蒸發(fā)
2.3.3 植物散發(fā)
2.3.4 區(qū)域蒸散發(fā)
2.4 下滲
2.5 徑流
2.5.1 徑流組成
2.5.2 流域蓄滲過程
2.5.3 坡面匯流過程
2.5.4 河網(wǎng)匯流過程
參考文獻

第3章 水文遙感信息處理技術(shù)基礎(chǔ)
3.1 遙感科學(xué)基本原理
3.1.1 遙感的概念與特點
3.1.2 電磁波譜和輻射定律
3.1.3 自然介質(zhì)的反射和發(fā)射特性
3.1.4 遙感系統(tǒng)與遙感分類
3.1.5 遙感應(yīng)用概況
3.2 地理信息系統(tǒng)基本原理
3.2.1 地理信息系統(tǒng)的特征
3.2.2 地理信息系統(tǒng)的應(yīng)用
3.2.3 遙感與地理信息系統(tǒng)的綜合應(yīng)用
3.3 遙感圖像目視判讀
3.3.1 目視判讀原理
3.3.2 判讀的方法與步驟
3.4 遙感圖像的數(shù)字處理
3.4.1 幾何糾正
3.4.2 圖像的增強處理
3.4.3 圖像的分類處理
3.5 遙感數(shù)字圖像處理軟件
3.5.1 PCI
3.5.2 ERDAS
3.5.3 ENVI
3.5.4 eCognition
參考文獻

第4章 水文因子遙感信息反演
4.1 降水遙感計算
4.1.1 降水遙感計算原理
4.1.2 滑動視窗降水遙感反演
4.1.3 多源遙感降水數(shù)據(jù)產(chǎn)品
4.1.4 遙感降水數(shù)據(jù)降尺度
4.2 地表能量參數(shù)遙感反演
4.2.1 地表反照率
4.2.2 地表凈輻射71 4.2.3 地表溫度
4.2.4 近地面氣溫估算（GLDAS氣溫數(shù)據(jù)空間降尺度）
4.3 植被參數(shù)遙感反演
4.3.1 植被指數(shù)
4.3.2 植被覆蓋度
4.3.3 葉面積指數(shù)
4.3.4 植被截留
4.4 蒸散發(fā)遙感估算
4.4.1 PriestlyTaylor潛在蒸散發(fā)遙感估算
4.4.2 TsNDVI蒸散發(fā)遙感估算
4.4.3 能量余項法蒸散發(fā)遙感估算
4.5 土壤水分遙感監(jiān)測
4.5.1 熱慣量法
4.5.2 作物缺水指數(shù)法
4.5.3 植被指數(shù)法
4.5.4 條件溫度植被指數(shù)
4.5.5 微波遙感法
4.6 融雪量估算技術(shù)
4.6.1 冰雪覆蓋
4.6.2 SNTHERM模型
4.6.3 度日因子融雪估算
參考文獻

第5章 次降水小流域水文過程遙感計算
5.1 次降水小流域計算發(fā)展現(xiàn)狀
5.2 LCM模型
5.2.1 LCM模型原理
5.2.2 LCM模型分布式構(gòu)建
5.3 分布式LCM模型結(jié)構(gòu)
5.3.1 產(chǎn)流模型
5.3.2 匯流模型
5.3.3 參數(shù)優(yōu)選模型
5.4 分布式LCM模型參數(shù)
5.4.1 模型參數(shù)
5.4.2 數(shù)據(jù)獲取
5.5 分布式LCM模型開發(fā)與實現(xiàn)
5.6 次洪降水水文過程遙感模擬案例
5.6.1 案例概述
5.6.2 水文氣象數(shù)據(jù)離散化結(jié)果
5.6.3 下墊面數(shù)據(jù)疊加分析結(jié)果
5.6.4 流域地形數(shù)據(jù)空間分析結(jié)果
5.6.5 小流域次降水水文過程模擬結(jié)果
參考文獻

第6章 缺資料區(qū)流域水文過程遙感計算
6.1 缺資料流域水文研究進展
6.1.1 缺資料流域傳統(tǒng)水文研究方法
6.1.2 缺資料流域水文研究發(fā)展
6.2 DTVGM模型
6.2.1 DTVGM模型原理
6.2.2 DTVGM遙感驅(qū)動
6.3 MSDTVGM模型結(jié)構(gòu)
6.3.1 植被截留模型
6.3.2 融雪模型
6.3.3 蒸散發(fā)模型
6.3.4 產(chǎn)流模型
6.3.5 匯流模型
6.4 MSDTVGM模型參數(shù)
6.4.1 模型參數(shù)
6.4.2 數(shù)據(jù)獲取
6.5 MSDTVGM開發(fā)實現(xiàn)
6.6 流域水文過程遙感模擬案例
6.6.1 案例區(qū)概述
6.6.2 融雪量遙感估算
6.6.3 蒸發(fā)潛力遙感模擬
6.6.4 植被參數(shù)遙感估算
6.6.5 土壤水分參數(shù)遙感提取
6.6.6 雅江徑流過程遙感模擬結(jié)果
參考文獻

第7章 區(qū)域水循環(huán)過程遙感計算
7.1 水循環(huán)過程遙感監(jiān)測
7.1.1 遙感信息在水循環(huán)地表因子獲取中的應(yīng)用
7.1.2 遙感信息在水循環(huán)能量因子獲取中的應(yīng)用
7.1.3 遙感信息在水循環(huán)水分因子獲取中的應(yīng)用
7.2 區(qū)域水循環(huán)遙感模型原理
7.3 模型結(jié)構(gòu)
7.3.1 植被截留降水量
7.3.2 蒸散發(fā)模型
7.3.3 土壤水運動模型
7.3.4 區(qū)域水量平衡方程
7.4 模型輸入、輸出與參數(shù)獲取
7.5 模型程序開發(fā)與實現(xiàn)
7.6 區(qū)域水循環(huán)過程遙感計算案例
7.6.1 案例區(qū)概述
7.6.2 計算結(jié)果驗證
7.6.3 計算結(jié)果分析
參考文獻

第8章 社會經(jīng)濟用水與水脅迫指數(shù)遙感估算
8.1 社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化與水脅迫指數(shù)研究進展
8.1.1 社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)空間化概述
8.1.2 社會經(jīng)濟要素空間化基本方法
8.1.3 水脅迫指數(shù)研究現(xiàn)狀
8.2 人口與生活用水空間化估算
8.2.1 人口數(shù)據(jù)空間化方法
8.2.2 人口數(shù)據(jù)空間化回歸模型
8.2.3 人口數(shù)據(jù)空間化多源數(shù)據(jù)密度融合模型
8.2.4 生活用水空間化估算
8.3 GDP與生產(chǎn)用水空間化估算
8.3.1 GDP數(shù)據(jù)空間化方法
8.3.2 GDP數(shù)據(jù)空間化回歸模型
8.3.3 GDP數(shù)據(jù)空間化多源數(shù)據(jù)密度融合模型
8.3.4 社會經(jīng)濟用水空間化估算模型
8.4 水脅迫指數(shù)計算
8.4.1 水脅迫指數(shù)的基本定義
8.4.2 水脅迫指數(shù)計算方法
8.5 模型開發(fā)與程序?qū)崿F(xiàn)
8.6 社會經(jīng)濟用水遙感估算案例
8.6.1 案例區(qū)概述
8.6.2 人口數(shù)據(jù)空間化結(jié)果
8.6.3 GDP數(shù)據(jù)空間化結(jié)果
8.6.4 社會經(jīng)濟用水空間化估算結(jié)果
8.6.5 水脅迫指數(shù)計算結(jié)果
參考文獻