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页数:330

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出版时间:2001-4

价格:28.00元

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isbn号码:9787502931186

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海洋观测前沿：来自遥感卫星的视角 本书旨在为对海洋遥感技术和数据应用感兴趣的读者提供一个全面而深入的视角。我们将目光聚焦于广阔的海洋，探讨如何利用先进的卫星遥感技术，以前所未有的精度和尺度，揭示海洋的奥秘，监测其变化，并为可持续发展提供科学依据。 第一章：海洋遥感概览 本章将首先阐述海洋遥感的基本概念和重要性。我们将介绍遥感技术在海洋研究中的独特优势，例如其覆盖范围广、时效性强、非接触式测量等特点，能够有效弥补传统海洋观测手段的不足。随后，我们将回顾遥感技术在海洋领域的应用历程，从早期有限的传感器到如今高分辨率、多光谱、多任务的先进卫星平台，系统性地梳理其发展脉络。 接着，我们将深入探讨构成海洋遥感数据源的关键要素——各类海洋卫星。这些卫星各具特色，搭载着不同的传感器，服务于不同的观测目标。我们会详细介绍几类重要的海洋观测卫星，例如： 地球观测卫星（EO）： 重点介绍那些专门设计用于监测海洋表面特征的卫星，如海洋表面温度（SST）、叶绿素浓度、海面高度、海冰覆盖等。我们将探讨它们的轨道设计、传感器类型（如可见光、红外、微波传感器）、分辨率（空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率）及其能够获取的关键海洋参数。 气象卫星（MET）： 虽然主要用于气象预报，但许多气象卫星也搭载了能够观测海洋的载荷，例如用于监测海面温度、云层、水汽、风场等，这些数据对于理解海洋与大气的相互作用至关重要。 SAR（合成孔径雷达）卫星： SAR卫星独特的全天候、全天时观测能力使其在海洋监测中扮演着不可或缺的角色。我们将重点介绍SAR卫星在监测海面舰船、油污、海冰、海浪、洋流等方面的应用，并解释其成像原理和数据特点。 测高卫星： 介绍这些卫星如何精确测量海面高度，从而揭示海洋环流、潮汐、海啸预警等重要信息。 其他专业卫星： 简要介绍一些专注于特定海洋研究领域的卫星，例如海洋声学卫星、海洋生物地球化学卫星等。 在介绍各类卫星的同时，我们将强调不同传感器之间的数据互补性，以及多源数据融合在提升海洋观测精度和信息丰富度方面的重要性。 第二章：关键海洋参数的遥感监测 本章将深入剖析利用遥感技术监测一系列关键海洋参数的方法和技术。我们将聚焦于那些对海洋生态、气候变化、航运安全以及资源开发具有直接影响的参数。 海洋表面温度（SST）： SST是影响全球气候和海洋环流的关键因素。我们将详细介绍红外和微波传感器如何获取SST数据，探讨数据处理中的大气校正、海陆掩膜、云层剔除等技术挑战。同时，我们将展示SST数据在监测厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、热浪、渔业资源分布等方面的应用。 叶绿素浓度： 叶绿素是海洋浮游植物的关键指标，直接反映了海洋初级生产力。我们将介绍可见光传感器如何通过测量海水对不同波段光的吸收和散射来估算叶绿素浓度。本节将重点讲解数据处理中大气校正、水体识别、模型应用等环节。同时，我们将讨论叶绿素浓度与海洋生态系统健康、渔业资源预测、以及碳循环之间的紧密联系。 海面高度与海洋环流： 测高卫星如何通过精确测量海面高度，揭示海洋内部的能量流动和物质输运。我们将介绍其工作原理，以及如何从海面高度数据中反演出海洋环流、涡旋、潮汐等重要信息。这些信息对于理解海洋动力学过程、气候模拟以及海洋灾害预警具有重要意义。 海冰与冰川： 极地海冰的监测是研究气候变化的重要窗口。我们将重点介绍微波传感器（特别是SAR）在监测海冰范围、类型、厚度以及活动规律方面的能力。本节还将探讨海冰变化对全球气候、航运以及北极资源开发的影响。 海面风场： 海面风场是海洋与大气相互作用的关键驱动力。我们将介绍散射计和SAR等传感器如何测量海面风速和风向，并探讨这些数据在天气预报、海洋模型改进、以及海洋灾害（如台风、飓风）预警中的应用。 海面油污与污染物监测： SAR卫星在探测海面油污方面具有独特优势。我们将详细介绍SAR图像的识别特征，以及数据处理中目标提取、分类等技术。本节还将讨论其在海洋环境保护、应急响应中的作用。 在每个参数的介绍中，我们将不仅仅停留在技术层面，还会深入探讨这些参数的海洋学意义，以及它们如何影响着地球系统的其他组成部分。 第三章：海洋遥感数据的获取与处理 本章将侧重于海洋遥感数据的实际获取和处理过程，为读者提供操作层面的指导。 数据来源与下载： 我们将介绍当前主要的海洋遥感数据中心和分发平台，例如NASA、ESA、JAXA等国际航天机构以及国内相关科研机构提供的数据服务。重点介绍不同数据格式（如NetCDF, HDF, GeoTIFF等）及其特点，以及常用的数据下载和检索工具。 常用遥感处理软件介绍： 针对海洋遥感数据处理的特点，我们将推荐和介绍一些常用的专业遥感图像处理软件，例如ERDAS IMAGINE, ENVI, SNAP, QGIS等。我们将简要介绍这些软件的功能和操作界面，以及它们在数据预处理、几何校正、辐射定标、大气校正、分类解译等方面的应用。 数据预处理技术： 详细讲解针对不同类型海洋遥感数据所需的预处理步骤。这包括： 几何校正： 消除传感器几何畸变和平台姿态误差。 辐射定标： 将传感器接收的原始数字信号转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率。 大气校正： 消除大气对地物反射信号的影响，获取真实的地表反射率或辐射亮度。 海陆掩膜： 从遥感图像中区分海洋和陆地，以便对海洋区域进行后续处理。 云层剔除： 去除由于云层遮挡导致的数据无效区域。 数据反演与参数估算： 介绍如何利用遥感数据反演特定的海洋参数。这可能涉及： 经验模型和半经验模型： 基于遥感数据与实测数据之间的统计关系建立的模型。 物理模型： 基于海洋光学和辐射传输理论建立的模型。 机器学习与深度学习在反演中的应用： 探讨近年来新兴的AI技术在提升海洋参数反演精度和自动化程度方面的潜力。 数据融合技术： 介绍如何将来自不同传感器、不同卫星、不同时相的海洋遥感数据进行融合，以获取更全面、更准确的海洋信息。我们将讨论不同融合方法的原理和适用场景。 数据可视化与地图绘制： 讲解如何将处理后的海洋遥感数据以直观的图像、图表和地图形式展现出来，以便于分析和理解。 第四章：海洋遥感数据的应用领域 本章将聚焦于海洋遥感数据在各个实际领域的广泛应用，展现其科学价值和经济效益。 海洋环境监测与保护： 赤潮和水华监测： 利用叶绿素浓度和水体光学特性数据，实现对赤潮和水华的早期预警和跟踪。 海洋垃圾与漂浮物探测： SAR和可见光卫星在监测海洋塑料垃圾、渔网等漂浮物方面的能力。 海洋酸化与温度升高影响研究： 利用SST和相关参数，研究全球变暖对海洋生态系统的影响。 海岸带环境监测： 监测海岸侵蚀、珊瑚礁健康、红树林退化等。 海洋资源开发与管理： 渔业资源预测与管理： 利用叶绿素浓度、SST等数据，分析渔场分布规律，预测渔业资源量，指导可持续捕捞。 海上交通安全： 监测海冰、大雾、海浪等，为航运提供安全信息；利用SAR监测非法捕捞和走私活动。 海洋油气勘探与开发： 监测溢油事故，评估海洋环境风险。 海底地形地貌研究（间接）： 通过海面高度变化、水体透明度变化等间接推断海底地貌特征。 海洋科学研究： 海洋环流与动力学过程研究： 利用海面高度、SST、风场等数据，研究海洋大尺度环流、涡旋、锋面等现象。 气候变化研究： 监测海冰消融、海平面上升、海洋热含量变化等，为气候模型提供数据支撑。 海洋生物地球化学过程研究： 监测浮游植物活动、碳汇能力等，理解海洋在地球碳循环中的作用。 海洋灾害预警与响应： 海啸与风暴潮预警： 利用测高卫星数据监测海面异常隆起，为海啸预警提供信息；利用风场和SST数据预测台风强度和路径。 海洋溢油应急响应： SAR卫星能够快速准确地探测油污，为应急处理提供决策依据。 第五章：未来展望与挑战 本章将对海洋遥感技术未来的发展趋势进行展望，并探讨当前面临的主要挑战。 高分辨率、高时效性观测： 介绍下一代海洋观测卫星的发展方向，如更高空间分辨率、更高时间分辨率的传感器，以及星座组网技术的发展。 多传感器、多平台数据融合： 强调未来海洋遥感将更加依赖于多源数据的融合，以获取更全面、更精细的海洋信息。 人工智能在海洋遥感中的深化应用： 探讨AI技术在数据处理、参数反演、模式识别、智能决策等方面的巨大潜力。 海洋大数据分析与挖掘： 随着数据量的爆炸式增长，如何有效地存储、管理、分析和挖掘海洋大数据将是未来的重要课题。 数据共享与开放： 推动海洋遥感数据的开放共享，促进全球合作，加速科学研究和应用发展。 面临的挑战： 数据质量控制与不确定性评估： 如何保证遥感数据的准确性和可靠性，并对其不确定性进行量化评估。 复杂海洋环境下的反演精度： 如何克服云层、气溶胶、海面粗糙度等复杂因素对遥感数据反演精度的影响。 模型开发与验证： 持续开发更精确的遥感反演模型，并进行严格的实测数据验证。 人才培养与技术推广： 培养具备跨学科知识背景的海洋遥感专业人才，并推动先进技术的普及应用。 数据存储与计算能力的提升： 应对日益增长的海量海洋遥感数据，需要强大的数据存储和计算基础设施。 通过对这些内容的深入探讨，本书旨在为读者构建一个清晰的海洋遥感技术图景，揭示其在认知和保护我们蓝色星球方面所扮演的关键角色，并激发更多人参与到这一充满活力和前景的领域中来。

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这本书最让我印象深刻的一点是它对实际工程问题的关注和解决思路的启发。它不仅仅是告诉我们“做什么”，更重要的是展示了“为什么这样做”以及“如果出了问题该怎么办”。书中穿插了大量的“故障排查与案例分析”，这些内容仿佛是作者多年一线经验的结晶。例如，在介绍数据采集和存储模块时，它详细讨论了不同存储介质在应对高频数据流时的性能差异和潜在的数据丢失风险，并给出了规避方案。这种前瞻性的思考，远超出了教科书的范畴。我感觉，这本书更像是一本“备忘录”和“工具箱”的结合体，它预设了读者在真实环境中可能会遇到的各种棘手情景，并提前提供了调试思路和优化方向。读完后，我感觉自己对系统维护和优化有了一种全局的掌控感，而不仅仅是停留在表面的操作层面。

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这本教材的排版实在让人耳目一新，图文并茂的布局让复杂的概念变得直观易懂。尤其值得称赞的是，它对那些看似枯燥的技术细节进行了艺术化的呈现。比如，在讲解数据链路层协议时，作者没有采用堆砌专业术语的方式，而是设计了一系列生动的流程图和对比表格，仿佛在进行一次精心策划的桌面演练。我尤其喜欢它在介绍硬件模块连接的部分，那种细致入微的图示，即便是对初学者来说，也能立刻抓住重点。书中对不同天气系统的模拟数据展示也做得非常到位，颜色深浅、符号的运用都恰到好处，体现了很高的专业水准和对读者体验的关怀。整体阅读下来，感觉不像是在啃一本硬邦邦的技术手册，更像是在跟随一位经验丰富的工程师进行一次沉浸式的实战学习。这种兼顾深度与广度，同时又不失美感的编排方式，无疑大大提升了学习效率和兴趣。

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从语言风格上来看，这套教材的叙述方式非常贴近工程师的沟通习惯，简洁、直接，充满了解释性力量。作者避免了冗余的学术腔调，而是采用了大量面向实践的陈述句和指令性语言，使得阅读过程非常高效。尤其是在步骤分解上，那种清晰的、带有时间顺序的描述，极大地减少了理解上的歧义。例如，描述一个复杂的初始化流程时，它会用小标题清晰地划分出“硬件自检”、“固件加载”、“参数校验”等环节，每个环节的输入和输出都明确标注，仿佛在执行一份标准的SOP（标准操作程序）。这种条理分明、直击痛点的写作风格，对于需要快速掌握技能和流程的读者来说，是莫大的福音。它传递出一种“实干出真知”的态度，而不是空泛的理论说教。

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这本书的价值体系构建得非常完整，它成功地将上游的数据源头和下游的应用输出紧密地联系了起来。它没有孤立地讲解接收设备本身，而是将整个系统置于一个更大的气象数据生态中去考量。我特别欣赏其中关于数据格式标准和兼容性讨论的部分，它不仅介绍了当前主流的标准，还探讨了不同标准之间进行转换和对齐的技术挑战。这种宏观的视角，使得读者在学习具体技术的同时，也能理解到自己所做工作的行业地位和与其他系统的交互关系。这本书似乎在告诉我，一个优秀的系统工程师不仅要会修理机器，更要理解数据流动的生命周期。这种打通技术壁垒、建立全局观的引导，是很多侧重于单一技术的教材所缺乏的深度。

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坦率地说，这本书在理论深度上展现出一种令人信服的严谨性。它没有停留在对“如何操作”的肤浅描述，而是深入挖掘了背后的科学原理和工程考量。比如，对于信号处理部分，作者深入剖析了傅里叶变换在降噪和频率解调中的具体应用，并且附带了推导过程，这对于那些希望知其所以然的读者来说，简直是如获至宝。我花了不少时间研究其中关于星地链路预算的章节，作者清晰地阐述了如何平衡接收灵敏度、系统增益和噪声系数，这种层层递进的逻辑构建，帮助我彻底理清了整个系统的性能瓶颈所在。它的专业性丝毫不妥协，但叙述的节奏把握得非常好，确保了即便是需要啃下硬骨头的地方，读者也能被引导着稳步前行，而不是被突如其来的复杂公式所击退。这绝不是一本可以被轻易替代的入门读物，它的价值在于提供了坚实的理论基石。

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