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第1章　绪论1

1.1 土地利用／覆被变化、土地质量指标与土地可持续利用1

1.1.1　土地利用／覆被变化1

1.1.2　土地质量指标与土地可持续利用5

1.1.3　土地变化框架7

1.2 遥感技术在土地利用／覆被研究中的应用9

1.2.1　遥感技术发展10

1.2.2　遥感在土地利用／覆被变化中的应用13

主要参考文献15

第2章　遥感分类方法在土地利用／覆被中的应用18

2.1 统计分类方法的改善19

2.1.1　试验数据与分类体系20

2.1.2　类别光谱细分对提高分类精度的影响21

2.1.3　先验概率对提高分类精度的影响25

2.1.4　基于统计方法的多源数据综合分类27

2.2 神经网络遥感分类30

2.2.1 自组织网络遥感分类31

2.2.2　模糊自适应共振网络遥感分类36

2.2.3　重复传播网络遥感分类39

2.3 基于知识的遥感分类43

2.3.1 基于知识的高分辨率遥感影像分类与变化信息提取44

2.3.2　基于自组织网络的自适应模糊规则发现与遥感分类49

2.3.3　证据推理在基于知识的遥感分类中的初步应用57

2.4 小结64

主要参考文献65

第3章　影像融合在土地利用／覆被信息增强中的应用69

3.1 常见影像融合方法比较70

3.1.1　常见融合方法介绍70

3.1.2　融合结果评价方法74

3.1.3　试验数据预处理与结果75

3.2.1　基于影像融合的变化信息增强78

3.2 时域IHS融合与土地利用／覆被变化信息提取78

3.2.2　时域IHS融合的修改处理79

3.2.3　基于增强的光谱与纹理特征变化的分类80

3.2.4　试验区域与结果80

主要参考文献85

第4章 影像格局表征在土地利用／覆被分析中的应用87

4.1 遥感影像的半方差纹理表征与分类87

4.1.1　半方差纹理表征88

4.1.2　试验数据与处理89

4.1.3　雷达影像半方差纹理特征应用分类90

4.2.1　遥感数据景观结构小波分析94

4.2 景观格局的小波分析和半方差方法比较94

4.2.2　试验区域和数据95

4.2.3　结果与结论98

4.3 景观格局在土地利用／覆被模拟模型中的初步表达与应用103

4.3.1　土地利用／覆被模拟与马尔柯夫链模型104

4.3.2　景观格局的类别共生概率矩阵105

4.3.3　试验区域与模拟验证方法107

4.3.4　试验结果与分析108

4.3.5　结论与讨论111

主要参考文献112

第5章　遥感在区域植被覆盖度分析中的应用114

5.1 遥感技术估计植被覆盖度的常见方法115

5.1.1　常见植被指数115

5.1.2　不同空间分辨率遥感数据进行覆盖度估算的应用116

5.2 FCD模型在北京山区的初步应用119

5.2.1 FCD基本原理（Rikimaru,1996）119

5.2.2　试验区域与数据处理122

5.2.3　结果124

5.3 ASTER穗帽变换在区域植被覆盖度分析中的应用潜力127

5.3.1　穗帽变换方法128

5.3.2　穗帽变换结果与讨论130

主要参考文献137

第6章　遥感在区域蒸散模型中的应用139

6.1 遥感在区域蒸散模型中的研究进展139

6.1.1　剩余法140

6.1.2　遥感反演的指数和P-M公式结合计算的方法145

6.1.3　遥感与区域蒸散模型结合面临的问题145

6.2 ASTER与SEBAL、TSEB蒸散模型结合的比较148

6.2.1　能量平衡方程简介148

6.2.2　SEBAL模型150

6.2.3　TSEB模型152

6.2.4　两种模型在试验区的比较结果153

主要参考文献156

第7章　遥感在区域土地荒漠化与驱动力分析中的应用160

7.1 多时相遥感技术与格局分析的荒漠化评价161

7.1.1 民勤荒漠化评价方法161

7.1.2　民勤荒漠化评价结果164

7.2 区域荒漠化风险指数与驱动力分析175

7.2.1　荒漠化风险指数与民勤县荒漠化风险指数变化176

7.2.2　荒漠化风险指数与社会经济驱动力分析178

主要参考文献182