卫星遥感水利监测模型及其应用

目录

前言

第1章 概述 1

1.1 卫星遥感水利监测需求 1

1.2 常用的水利监测方法 5

1.2.1 旱情监测方法 6

1.2.2 洪涝监测方法 8

1.2.3 冰凌监测方法 10

1.2.4 水土保持监测方法 12

1.2.5 水资源监测方法 14

1.3 卫星遥感水利监测研究进展 15

1.3.1 旱情监测进展 16

1.3.2 洪涝监测进展 18

1.3.3 冰凌监测进展 21

1.3.4 水土保持监测进展 23

1.3.5 水资源监测进展 25

参考文献 29

第2章 卫星遥感大数据并行处理 35

2.1 遥感大数据并行算法设计模式 35

2.1.1 遥感大数据并行处理概述 35

2.1.2 基于MapReduce的并行算法设计模式 39

2.2 全局型遥感影像聚类初始化并行算法 45

2.2.1 遥感影像聚类初始化与Kaufman聚类初始化算法 45

2.2.2 Kaufman算法的MapReduce并行策略 47

2.2.3 基于MapReduce的Kaufman聚类初始化并行算法 51

2.3 迭代式ISODATA聚类算法并行方法 59

2.3.1 遥感影像非监督分类与ISODATA聚类算法 59

2.3.2 MapReduce并行化方法及其改进策略 62

2.3.3 基于MapReduce的遥感ISODATA并行聚类算法 65

2.4 分布式遥感信息SOLAP立方体模型 73

2.4.1 SOLAP概述 73

2.4.2 遥感信息SOLAP立方体逻辑模型 84

2.4.3 TileCube度量的多维聚集方法 95

2.4.4 基于BigTable的TileCube可扩展物理存储 103

2.5 基于MapReduce的TileCube高性能聚集计算方法 111

2.5.1 基于MapReduce的Tile立方体格网化方法 112

2.5.2 基于MapReduce的SOLAP多维聚集计算 119

2.5.3 实验与性能分析 133

参考文献 140

第3章 水体遥感监测方法 143

3.1 水体遥感监测基础 143

3.1.1 光谱指数法水体提取 144

3.1.2 影像分割法水体提取 145

3.1.3 水体提取方法适应性分析 148

3.1.4 洪水遥感监测 153

3.1.5 冰雪监测方法 155

3.2 光谱指数水体提取方法的改进 156

3.2.1 可见光影像预处理 157

3.2.2 光谱决策树水体提取方法 158

3.2.3 多指数融合水体提取方法 160

3.3 基于主动轮廓搜索的水体提取 167

3.3.1 主动轮廓模型 168

3.3.2 固定网格正交T-Snake模型水体提取 170

3.3.3 可变网格正交T-Snake模型水体提取 182

3.4 冰凌遥感监测模型 188

3.4.1 冰凌监测的目视解译 188

3.4.2 基于MODIS数据的冰凌监测 192

3.4.3 基于环境减灾卫星数据的冰凌监测 195

3.4.4 MODIS与环境减灾卫星数据结合的冰凌监测 198

参考文献 200

第4章 旱情遥感监测方法 204

4.1 传统旱情监测方法 205

4.2 旱情遥感监测常用方法 212

4.2.1 热惯量方法 212

4.2.2 基于可见光、近红外波段的植被指数法 213

4.2.3 热红外遥感监测方法 215

4.2.4 微波遥感监测方法 216

4.2.5 集成多源数据的遥感旱情监测方法 217

4.3 干旱时空特征分析 218

4.3.1 数据介绍 218

4.3.2 气象因子时空特征分析 219

4.3.3 SPI与SPEI时序变化特征及分析 222

4.3.4 旱情变化趋势分析 226

4.4 基于短波红外光谱特征空间的旱情监测方法 229

4.4.1 研究区与数据 229

4.4.2 MODIS短波红外特征空间 232

4.4.3 短波红外水分胁迫指数构建方法 234

4.4.4 短波红外水分胁迫指数空间分布 235

4.4.5 相关性验证及不同指数敏感性对比分析 239

4.5 基于BP神经网络的旱情监测方法 241

4.5.1 研究区介绍 242

4.5.2 数据及预处理 242

4.5.3 基于BP神经网络的旱情指数构建方法 244

4.5.4 综合旱情状态指数验证与应用 246

4.6 基于TileCube模型的旱情监测方法 250

4.6.1 面向旱情主题的TileCube结构设计 251

4.6.2 旱情时空聚集模型及应用 253

4.6.3 交互式旱情多维分析应用 257

参考文献 261

第5章 卫星遥感水利监测应用系统设计与实现 268

5.1 卫星遥感水利监测应用系统需求分析 268

5.1.1 卫星遥感水利数据存储与交换子系统需求分析 268

5.1.2 卫星遥感水利业务处理与分析子系统需求分析 270

5.1.3 卫星遥感水利服务管理与发布子系统需求分析 271

5.2 卫星遥感水利监测应用系统总体设计 273

5.3 卫星遥感水利监测应用系统设计与实现 274

5.3.1 卫星遥感水利数据存储与交换子系统设计与实现 274

5.3.2 卫星遥感水利业务处理与分析子系统设计与实现 279

5.3.3 卫星遥感水利服务管理与发布子系统设计与实现 287

第6章 卫星遥感水利监测典型应用 290

6.1 旱情遥感监测业务应用 290

6.1.1 湖北省旱情遥感监测应用 290

6.1.2 贵州省旱情遥感监测应用 293

6.2 水体遥感监测业务应用 297

6.2.1 鄱阳湖水体遥感监测应用 297

6.2.2 洞庭湖水体遥感监测应用 302

6.2.3 云南楚雄旱期水体变化遥感监测 307

6.2.4 黑龙江特大洪水遥感监测应用 308

6.2.5 长江中下游洪水遥感监测应用 320

6.3 冰凌遥感监测业务应用 330 2100433B

全书共分6章。第1章介绍水利监测与卫星遥感技术结合的必要性、常用水利监测方法及卫星遥感水利监测研究进展。第2章论述卫星遥感大数据并行处理技术，旨在提高海量遥感数据和各监测模型的处理效率。第3章论述水体遥感监测方法，适用于对洪涝、水土保持和水资源监测中的水体进行提取。第4章论述旱情遥感监测方法，重点分析干旱时空特征，论述基于短波红外光谱特征空间的旱情监测方法和基于BP神经网络的旱情监测方法。第5章论述卫星遥感水利监测应用系统设计技术。第6章阐述旱情、水体、冰凌等遥感监测的典型应用案例。

社会公益需求

卫星遥感技术用于气象监测

主要有以下几种类型：

（1）土地利用、城市化及荒漠化监测；

（2）农作物、森林等可再生资源的监测和评估；

（3）灾害监测和环境监测。

此外，对道路、建筑工程的设计、选址等方面也有着广阔的前景。

商业应用需求

遥感技术的应用是极其广泛的，包括凡是涉及地球科学的各门类的学科和技术种类，遥感技术都能为它们提供信息。

高空间分辨率图像数据和地理信息系统紧密结合，在未来的城市规划、地籍管理、工程评估等方面将有广阔的市场，预计每年会有14%左右的增长率；由于卫星数据的增加和小型廉价的工作站，图像处理系统、软件的发展与此相关的空间信息服务公司大大增加，由此形成的增值收益是卫星图像销售收益的六倍。由此可见，卫星遥感的商业化是卫星遥感应用产业化发展的推动力之一。

序

第一部分 结构方程模型入门

第一章 引言

一、描述数据

二、具体例子展示准确与简洁的考虑

三、探索性与验证性因子分析比较

第二章 结构方程模型简介

一、结构方程模型的重要性

二、结构方程模型的结构

三、结构方程模型的优点

四、结构方程模型包含的统计方法

五、路径图的图标规则

六、结构方程分析软件包

七、LISIREL操作入门

第二部分 结构方程模型应用

第三章 应用示范I：验证性因子分析和全模型

一、验证性因子分析

二、多质多法模型

三、全模型

四、高阶因子分析

第四章 应用示范II：单纯形和多组模型

一、单纯形模型

二、多组验证性因子分析

三、多组分析：均值结构模型

四、回归模型

第五章 结构方程建模和分析步骤

一、验证模型与产生模型

二、结构方程分析步骤

三、参数估计和拟合函数

四、拟合检查

五、模型修正和交互效度

六、模型比较的原理

七、报告结果

第三部分 结构方程模型专题研究

第六章 专题讨论——涉及数据的问题

一、样本容量

二、数据类型

三、处理非正态数据

四、异常数据

五、缺失数据

六、可否应用相关矩阵作分析

七、处理小样本的方法

第七章 专题讨论——涉及模型拟合的问题

一、忽略测量误差所引致的错误

二、非正定协方差矩阵

三、不收敛

四、不恰当的解

五、单指标潜变量

六、误差相关

七、因子的单位与附加限制

八、为什么要考虑等同模型

九、模型与数据拟合是否表示模型正确

十、结构方程是否验证变量问的因果关系

十一、怎样避免潜变量名实不符的问题

十二、合宜和错误的高阶因子

十三、如何报告结构方程分析结果

十四、与传统分析的结合

第八章 拟合指数

一、拟合指数概述

二、绝对拟合指数

三、相对拟合指数

四、简约拟合指数

五、拟合指数定义一览

第四部分 结构方程模型统计原理

第九章 验证性因子分析原理

一、验证性因子分析的基本概念

二、因子分析模型及其协方差结构

三、因子分析模型识别的若干准则

四、参数估计

五、模型评价

六、有均值结构的因子分析模型

七、多组比较

第十章 路径分析原理

一、因果模型中的结构方程

二、路径分析与效应分解

三、因果模型的协方差矩阵

四、因果模型识别准则

五、参数估计

六、模型评价与修正

七、因果模型与因果分析

第十一章 结构方程分析原理

一、结构方程基本概念

二、结构方程模型及其协方差结构

三、若干特殊的结构方程模型

四、模型识别

五、参数估计

六、模型评价与修正

七、标准化系数

八、有常数项的结构方程模型

九、多组比较

第五部分 LISREL软件

附录III 通过SPSS读取数据

附录Ⅳ 结构方程讨论小组

参考文献

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