Remote Sensing of Urban and Suburban Areas pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Rashed (EDT)

出品人:

页数:364

译者:

出版时间:2010-6

价格:$ 111.87

装帧:HRD

isbn号码:9781402043710

丛书系列:

图书标签:

• 环境
• 教材
• 城市
• 遥感
• 城市遥感
• 郊区遥感
• 城市规划
• 土地利用
• 环境监测
• 图像处理
• 地理信息系统
• 遥感应用
• 城市地理

《城市与郊区遥感：方法、应用与挑战》 书籍简介 本书深入探讨了遥感技术在分析、监测和管理城市及城郊地区所面临的复杂挑战和提供的创新解决方案。随着全球城市化进程的加速，理解和量化城市地表特征、结构和动态变化，对于可持续发展、环境健康和资源规划至关重要。本书不仅系统梳理了遥感技术的基础原理，更聚焦于其在城市环境特定问题上的应用，旨在为研究人员、规划师、政府机构和相关从业者提供一个全面、实用的参考指南。 第一部分：遥感基础与城市环境特性 本部分奠定了理解后续应用的基础，详细介绍了适用于城市环境遥感的核心技术和数据源。 第一章：城市遥感数据源与特性 城市区域是高度异质性的混合地表，对遥感传感器的空间、光谱、辐射和时间分辨率提出了极高的要求。本章详细考察了可见光-近红外（VNIR）、短波红外（SWIR）、热红外（TIR）以及微波（SAR）和激光雷达（LiDAR）数据在城市尺度上的特性和局限性。重点分析了高分辨率光学卫星（如WorldView系列、Pléiades）与中低分辨率多光谱数据（如Landsat、Sentinel-2）在提取城市信息时的互补性。特别关注了三维信息获取的重要性，探讨了倾斜摄影测量和无人机（UAV）系统如何提供精细的建筑几何信息。 第二章：城市特征的物理模型与反演 城市地表由人造结构、植被、水体和裸土等构成，其光谱信号混杂复杂。本章深入探讨了针对城市环境的辐射传输模型，包括单层、双层和多层模型，用以解释大气和地表对电磁波的影响。重点讨论了如何从遥感数据中反演关键参数，例如：城市热惯量、表面粗糙度、建筑遮蔽角（Sky View Factor, SVF）以及建筑物的材料属性。此外，本章阐述了如何利用高光谱数据区分材质相近但功能不同的城市组分（如不同类型的屋顶材料或铺装路面）。 第三章：城市空间分辨率的挑战与融合策略 城市景观具有显著的尺度效应。低分辨率数据难以分辨街道尺度上的细节，而高分辨率数据在覆盖大范围时成本高昂。本章系统分析了尺度效应在城市特征提取中的影响，并详细介绍了数据融合技术，包括基于光谱、空间和特征的融合方法（如小波变换、IHS变换、情景化融合）。探讨了利用深度学习模型在不同分辨率数据间进行特征迁移和超分辨率重建的应用前景。 第二部分：城市环境关键要素的提取与分析 本部分专注于利用遥感手段定量化城市及其周边区域的核心要素，这些要素是城市规划和环境管理的基础。 第四章：城市建成区与不透水层（Impervious Surfaces）的精确制图 不透水层（IS）是衡量城市化程度和地表水文响应的关键指标。本章详细介绍了基于光谱混合分析（SMA）、面向对象分类（OBIA）和机器学习（如支持向量机SVM、随机森林RF）的IS提取方法。针对城市复杂光谱混合问题，提出了改进的解混算法，并讨论了如何利用时间序列数据区分临时性不透水层（如施工工地）和永久性覆盖物。此外，本书还探讨了利用SAR数据和LiDAR点云数据辅助识别和量化细粒度IS的方法。 第五章：城市景观格局与形态学分析 城市景观的格局（Pattern）反映了其形成的历史和功能分布。本章引入了景观生态学中的空间度量指标（如斑块密度、内聚性、分形维数），并展示了如何利用遥感影像和GIS软件计算这些指标，以评估城市扩张的随机性、均匀性或集中性。特别关注了“缝隙斑块模型”在描述郊区蔓延过程中的应用，以及如何通过时间序列分析揭示城市扩张的形态变化趋势（如紧凑型增长或分散型渗透）。 第六章：城市绿地（Urban Green Space, UGS）的量化与健康评估 城市绿地不仅关乎生态健康，也影响居民福祉。本章阐述了植被指数（NDVI, EVI, LAI）的局限性及其在城市环境中的修正方法。重点介绍了基于高分辨率影像和LiDAR数据的三维植被结构参数提取，如冠层高度模型（CHM）、叶面积指数（LAI）和林冠密度。探讨了如何结合热红外数据评估城市绿地对局部热环境的降温效应（绿地效应），以及利用时间序列分析监测绿地季节性动态和退化趋势。 第七章：城市水体与水环境监测 城市水体（河流、湖泊、人工水系）是水资源管理的重要组成部分。本章介绍了利用光学、热红外和微波数据监测城市水体范围和质量的技术。讨论了如何利用热红外数据识别城市热排放源对水体的加热效应，以及如何利用水体反射率和指数（如NDWI的变体）进行洪水淹没范围的快速评估。对于浑浊水体，本章分析了SAR数据在区分水面与植被遮蔽下的水体的优势。 第三部分：城市环境过程与效应的遥感监测 本部分将重点放在利用遥感数据监测城市化对区域环境产生的重要物理和热力学效应。 第八章：城市热环境与城市热岛效应（UHI）的精细化反演 城市热岛效应是城市化最显著的后果之一。本书提供了从遥感数据反演地表温度（LST）的全面方法论，包括单通道、双通道和三通道算法，并讨论了不同大气校正模型的适用性。核心内容在于LST与城市结构参数（如建筑密度、街道峡谷几何参数SVF）之间的关系建模。探讨了利用高光谱遥感区分不同建筑材料的表面温度差异，以及利用地表能量平衡模型结合遥感数据实现城市边界层温度的模拟。 第九章：大气质量与污染源的遥感探测 城市是大气污染的主要排放源。本章综述了利用卫星遥感监测大气气溶胶光学厚度（AOD）、二氧化氮（NO2）、二氧化硫（SO2）和臭氧（O3）的原理和技术。详细介绍了AOD向近地表PM2.5/PM10浓度转化的常用模型（如地理加权回归、深度学习插值），并讨论了如何结合城市形态参数（如高度、风场模拟）来解析污染物的空间分布和迁移路径。 第十章：城市灾害与风险评估 城市面临的自然和人为灾害日益增多。本章重点关注了遥感在灾害响应中的应用。包括利用高分辨率光学和SAR数据快速评估洪水、地震（建筑倒塌评估）和滑坡灾害的损失。详细阐述了利用合成孔径雷达（InSAR）技术监测城市区域的地面沉降，这对于地下管网和超高层建筑的安全至关重要。此外，也探讨了利用热红外和植被指数监测城市极端高温风险的脆弱性制图。 第四部分：面向未来的遥感技术与集成框架 本部分展望了新兴技术如何革新城市遥感领域，并强调了数据集成与智能分析的重要性。 第十一章：深度学习与人工智能在城市遥感中的应用 深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），已成为处理高维遥感数据的主流工具。本章详细介绍了CNN在复杂场景分类（如细粒度地物分类）、语义分割和目标检测中的最新进展。讨论了如何利用RNN和长短期记忆网络（LSTM）处理多源时间序列数据，以揭示城市动态过程。重点案例包括基于不平衡数据的鲁棒分类模型构建和特征学习。 第十二章：多源数据融合与三维城市模型（3D City Models）构建 现代城市遥感越来越依赖于多源数据的协同作用。本章探讨了融合光学、LiDAR和SAR数据的策略，以实现对城市结构最全面的理解。重点介绍了如何从密集点云中提取建筑轮廓、屋顶形状和立面特征，并将其整合到地理信息系统（GIS）中的三维模型（如CityGML标准）中。分析了基于物理模型和数据驱动模型的融合框架，以提升信息提取的精度和物理真实性。 第十三章：定量遥感在城市规划决策支持中的作用 本书的结论性部分，旨在桥接遥感科学与实际规划实践。本章讨论了如何将遥感提取的定量参数（如不透水层比例、绿地覆盖度、地表温度热点图）无缝集成到规划模型中，实现基于证据的决策支持系统（DSS）。探讨了遥感数据在评估城市基础设施韧性、优化公共交通网络以及制定绿色基础设施策略中的具体作用和效益评估。 总结 《城市与郊区遥感：方法、挑战与前沿》是一部面向实践和理论深度的专业著作。它不仅提供了严谨的科学方法论，更注重在复杂、高动态的城市环境中验证和应用这些方法。本书致力于推动遥感技术向更精细化、更集成化和更智能化的方向发展，以应对全球城市化带来的环境和社会挑战。

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