标题：水文与水管理中的遥感技术
基本信息
﻿书名:水文与水管理中的遥感技术               
出版社:中国水利水电出版社        
定价:58        
条形码:9787508435824        
ISBN:ISBN 7-5084-3582-6        
作者:[德]Gert A.Schultz  [美]Edwin T.Engman        
印刷日期:2006-4-1        
出版日期:2006-4-1        
精装平装_开本_页数:平装16开,456页        
中图法:        
中图法一级分类:         
中图法二级分类:                
书号:        
简介:
前  言
一些咨询工程师曾经告诉本书的作者："如果你了解遥感，你就可以在不存在数据，甚至是在不具备地面测量条件的地方获得水文数据。因此，在发展中国家就能够根据需要的容量设计出一个饮用水供水水库。"另一方面，作者被告知："由于不可能通过遥感数据估计地面水资源和地表径流，因此遥感并不是十分有用的。"本书的主要目的是给读者提供一些关于遥感在水文和水管理领域的潜能和局限性的正确信息，来纠正这类未被证明正确性的猜想，以及言过其实的批评。
本书可以用作参考书籍或教科书，而非会议论文的汇总。本书旨在提供一些方法，帮助读者解决在水文和水管理中遇到的问题。因此，所提出的科学问题只是遥感应用中所必需的。读者将会在一些领域中看到(如蒸散发量、工壤含水量和水文模型等)。尽管已经可以使用一些可操作技术(如融雪径流模型、工地利用分类、土地利用变化检测、洪水预报与控制)，但这些科学问题仍旧处于发展阶段。此外，读者将会通过本书认识到，在许多情况下，遥感数据仅仅是其它数据的辅助信息，例如：数字地图、数字高程模型、现代液体比重计数据等。在大多数情况下，遥感不能替代传统数据，但是可以扩大传统数据。
在水文和水管理中遥感的应用不仅要求大量遥感数据，而且要求存取到要求的硬件或软件中。希望读者意识到这样一点，近几年使用和操作遥感数据已经大大地简化，并且价格低廉。前几年需要在昂贵的专用计算机上才能够完成的任务，现在采用台式机就可以完成，以合理的价格就可以获得高性能的计算机系统和功能强大的软件。我们也看到，尽管遥感数据到水文信息的转化算法变得越来越多，越来越复杂(可以处理多个卫星的数据，或者将卫星数据与传统数据融合)，但是它们分布在良好的用户操作界面中，易于使用。而且，遥感数据、地面真实情况(例如来自现代液体比重测量设备的信息)和功能强大的软件的结合占据着主导地位，例如GIS(地理信息系统)对水文学者和水管理者的研究来说是相当有用的工具，可帮助他们解决遇到的问题。
本书期望针对的读者包括水文学者和水管理者，即土木王程师、环境工程师、地球学家和农业工程师。提供的这些信息强调了在水文监测、建模以及水资源管理决策中遥感数据可能的应用。
由于遥感数据独有的特性，出现了许多新的技术，它们具有与传统水文和水管理数据和模型不同的结构。而且，这些结构可以提供新颖和独特的信息，这一般是不可能从传统的测量方法和模型中获得的。
此外，我们发现越来越多的大学院系(例如土木工程、农业和地球科学)开设了遥感理论和应用的课程。这本书对这些专业的学生也是有价值的，因为本书提供了遥感在水文和水资源管理中应用的最新纲要。
这是一个自然科学和技术科学领域中的知识增长给人们留下深刻印象的时代，也是一个相关技术快速变化的时代。编辑们意识到这些信息中的绝大部分分散在以学科为导向的刊物和出版物中。基于编辑们自身的科学研究工作和长期的国际交流活动，他们意识到如果能够将这些信息收集编辑成一本书，对水文和水管理学术团体将是十分有益的。编辑从9个不同国家的许多学术团体中精选出25人作为本书的作者。虽然本书将近500页，但并不是全面的，因此书中给出详尽的参考文献，总计有700多篇，这对帮助读者理解本书所讲述的内容是十分重要的。
不仅要感谢合作了四年多的所有作者，而且感谢JoachimGeyer，他协助进行了各章的编辑工作，感谢Springer-verlag统筹了本书的制作和出版。
Gert A．Schultz
德国波鸿鲁尔大学
Edwin T．Engman
美国马里兰格林贝尔特国家航空和
宇宙航行局(NASA)/戈达德宇宙航行中心        
目录:
第一部分  概述与基本原理
1  概论    3
1．1  引言    3
1．2  遥感的定义    3
1．3  遥感数据的本质    4
1．4  卫星系统    5
1．4．1  遥感平台    6
1．4．2  遥感传感器    9
1．4．3  空间分辨率    10
1．4．4  时间分辨率    11
1．5  遥感与水文学    11
1．6  本书的结构    12
2  遥感的物理原理和技术要点    14
2．1  引言    14
2．2  电磁光谱和辐射率    14
2．3  大气传播    18
2．4  自然介质的反射和发射特性    22
2．5  传感器原理    26
2．6  现在和未来的地球观测任务概述    31
3  遥感数据处理：硬件和软件准备    34
3．1  图像处理系统的特点    34
3．1．1  中央处理器(CPU)：个人电脑、工作站和大型机    34
3．1．2  系统分析员人数及操作方式    35
3．1．3  串行与并行图像处理、算术协处理器和随机存取存储器(RAM)    37
3．1．4  操作系统和软件编译器    3了
3．1．5  大容量存储    39
3．1．6  屏幕显示分辨率    4l
3．1．7  屏幕颜色分辨率    41
3．1．8  图像扫描(数字化)思考    42
3．2  图像处理和GIS软件应用    43
3．2．1  预处理    44
3．2．2  显示和加强    45
3．2．3  遥感信息提取    45
3．2．4  摄影测量的信息提取    46
3．2．5  元数据和图像/地图系列文档    46
3．2．6  图像和地图的制图成分    49
3．2．7  地理信息系统(GIS)    49
3．2．8  应用    49
3．3  经济实用的数字图像处理系统    50
3．4  小结    50
4  遥感信息数据与地理信息系统的集成    57
4．1  引言    57
4．2  一般方法    59
4．2．1  栅格和矢量数据结构    59
4．2．2  现有集成方法    6l
4．2．3  与地理数据处理过程相关的误差    63
4．3  当前的应用    64
4．3．1  流域数据库的开发    64
4．3．2  高程数据的集成使用    64
4．3．3  土地利用/土地覆盖类型变化监测    65
4．3．4  流域径流量建模    66
4．3．5  水质监测与建模    68
4．3．6  土壤侵蚀监测    68
4．4  展望   69
第二部分  遥感在水文监测和建模中的应用
5  水文建模中的遥感    77
5．1  引言    77
5．2  实际水文模型中遥感的应用    78
5．3  耦合水一能量平衡模型中的遥感    82
5．4  遥感方法    83
5．4．1  太阳辐射    84
5．4．2  下降长波    84
5．4．3  降水    85
5．4．4  气温    85
5．4．5  表面空气湿度    86
5．5  模型实例：红河一Arkansas流域    87
5．6  发展方向    88
6  降水    103
6．1  引言    103
6．2  一般方法    104
6．2．1  地面雷达    104
6．2．2  可见光和红外线卫星数据的使用    105
6．2．3  无源微波卫星数据的使用    106
6．2．4  航天雷达    106
6．3  当前技术    107
6．3．1  降雨的单偏振雷达测量    107
6．3．2  降雪和雹的测量    110
6．3．3  多参数雷达    11l
6．3．4  降雨量估计的卫星云指数和生活史方法    112
6．3．5  双光谱技术    114
6．3．6  空间降雨的无源微波估计    115
6．3．?  采样误差     116
6．4  改进的潜力    118
6．4．1  当前的性能标准    118
6．4．2  展望    119
7  土地利用和流域特征    125
7．1  引言    125
7．2  用遥感绘制土地覆盖类型地图    126
7．3  植被指数    127
7．3．1  简单植被指数    128
7．3．2  归一化植被指数(NDV))    129
7．3．3  精确的估计    131
7．3．4  多时相植被指数    131
7．4  专题分类    132
7．4．1  图像分类方法    133
7．4．2  最大似然分类    136
7．4．3  讨论    137
7．4．4  概率估计的精确化    138
7．4．5  分割    140
7．4．6  巴西Pantanal地区的范例研究    140
7．5  雷达    142
8  蒸发    148
8．1  引言    148
8．1．1  概述    148
8．1．2  地面蒸发的遥感测量    149
8．2  蒸发和辐射测量的变量    150
8．2．1  潜在蒸发    150
8．2．2  实际蒸发    152
8．3  土地蒸发的遥感测量：应用和模拟方法    154
8．3．1  概论    154
8．3．2  蒸发和地表温度的线性关系[1]    156
8．3．3  改进的线性关系[2]    157
8．3．4  蒸发、地表温度和光谱指数的关系[3]    157
8．3．5  土壤-植被-大气输送(SVAT)模型[4]    158
8．3．6  集成SVAT和行星边界层(PBL)模型[5]    159
8．4  当前趋势：改进的观测和参数化方法    160
8．4．1  局部最大蒸发量和地表温度[6]    160
8．4．2  改进的地表变量观测[7]    163
8．5  空间可变性    165
8．6  精度    166
8．7  应用    167
8．8  目前及未来的观测    168
8．9  概要和总结    169
9  土壤含水量    187
9．1  引言    187
9．2  一般方法    188
9．3  传感器-目标相互作用    19l
9．4  水文实例    197
9．5  未来微波遥感在土壤含水量测量中的应用    200
10  地表水的遥感分析    206
10．1  引言    206
10．2  地表水采测    207
10．3  湖泊和水库面积的估测    209
10．4  湿地    211
10．5  湖泊水位    213
10．6  河流水位和流量    216
10．7  洪水范围    218
10．8  结论    222
1l  积雪和冰    228
11．1  积雪和冰的作用    228
11．2  一般方法    229
11．2．1  Gamma射线    229
11．2．2  可见光图像    231
11．2．3  热红外    232
11．2．4  有源和无源微波    233
11．2．5  相关应用    236
11．3  当前的应用    237
11．3．1  NOHRSC(美国国家应用水文遥感中心)积雪覆盖和雪水当量
的测量    237
11．3．2  加拿大草原雪水当量制图    238
11．3．3  融雪径流的预报计算    240
11．4  未来的方向    243
11．4．1  提高无源微波的分辨率    243
11．4．2  改进的无源微波算法    243
11．4．3  雷达应用的前景    243
11．4．4  各种数据类型的综合    244
12  土壤侵蚀    261
12．1  引言    261
12．2  遥感使用基础    263
12．3  应用    264
12．4  实例研究    266
12．4．1  图像解译/摄影测量    266
12．4．2  模型/GIS输入    268
12．4．3  光谱特性    269
12．4．4  地形测量    27l
12．5  未来发展趋势    272
13  水质    278
13．1  引言    278
13．2  遥感的应用基础    279
13．3  应用    280
13．4  实例研究    281
13．4．1  悬浮泥沙    28l
13．4．2  叶绿素    284
13．4．3  温度    286
13．4．4  油    288
13．5  未来的发展趋势    289
14  地下水    295
14．1  引言    295
14．2  水文地质的概念化    296
14．2．1  三维水文状况    296
14．2．2  地下水水面    298
14．2．3  水流系统    300
14．3  水量平衡    30l
14．3．1  地下水灌溉方案    302
14．3．2  补给    303
14．4  坚硬岩石地形和线性构造    308
14．5  地下水管理与结论    310
14．6  总结与展望    310
第三部分  遥感数据辅助下的水管理
15  遥感在水管理中的应用    319
15．1  引言    319
15．2  水管理中遥感应用潜力    319
15．2．1  观测和制图    319
15．2．2  空间分析和分区    32l
15．2．3  监测与预报    322
15．3  遥感支持下的流域规划    323
15．3．1  引言    323
15．3．2  水文监测和预测    323
15．3．3  流域中的上下游关系    324
15．4  遥感辅助下的流域管理    325
15．4．1  引言    325
15．4．2  水文图像解译在流域管理中的应用    327
15．5  小范围水资源开发和遥感    328
15．5．1  引言    328
15．5．2  在遥感技术辅助下的径流收集研究    328
15．5．3  洪水的延伸和地下水的补给    329
15．6  灌溉水管理和遥感    329
15．7  水管理的决策支持系统    330
15．7．1  引言    330
15．7．2  专家系统和决策支持系统    33l
16  洪水预报和控制    345
16．1  引言    345
16．2  一般方法    346
16．2．1  模型方法    346
16．2．2  遥感数据的种类和要求    346
16．2．3  从遥感数据中得到水文气象信息    348
16．2．4  地区降雨到径流水位图实时预报的转换    349
16．3  基于遥感数据的洪水预报辅助下的实时洪水控制范例    35l
16．3．1  基本原理    351
16．3．2  雷达降雨量测量应用于Gunz河流域    352
16．3．3  定量的降雨量预报    352
16．3．4  降雨-径流模型在洪水预报中的应用    354
16．3．5  基于洪水水文预报图的水库最优操作    355
16．4  城市环境下的洪水预报和控制    356
16．5  展望    359
17  灌溉和排水    362
17．1  引言    362
17．1．1  现有的非遥感方法及其局限性    363
17．1．2  遥感在灌溉和排水中的应用回顾    364
17．2  一般方法    365
17．2．1  应用与可观测性对比及算法    365
17．2．2  理论和概念性的方法    365
17．2．3  应用举例    369
17．3  当前的应用    371
17．3．1  一般应用    371
17．3．2  高分辨率的灌溉土地制图    371
17．3．3  农作物需水量--可见光和近红外线    373
17．3．4  农作物缺水--红外线    373
17．3．5  流域水文    374
17．3．6  盐碱地的发现    375
17．3．7  灌溉管理    375
17．4  目前和未来的观测    376
17．5  未来方向和潜力    377
18  无计量河流流域水利工程设计的水文数据计算    385
18．1  引言    385
18．2  一般方法    386
18．2．1  模块1：卫星系统，数据处理    387
18．2．2  模块2：以多时相卫星图像为基础估计每月地区降水    389
18．2．3  模块3：径流量的估汁    391
18．3  应用    392
18．3．1  研究区域和所用数据    392
18．3．2  多时相B2-Meteosat卫星图像辅助下地区月降水量估计    392
18．3．3  降雨-径流模型    394
18．4  进一步应用    395
18．5  总结与讨论    396
19  土地覆盖变化趋势检测及对水管理的影响    400
19．1  引言    400
19．2  水文模型和土地覆盖变化    402
19．3  研究实例：西欧Sauer河流域土地利用变化的遥感检测    404
19．4  总结    412
第四部分  展    望
20  展望    425
20．1  引言    425
20．2  水文研究与建模现状    426
20．3  水管理    428
20．4  水文学和水资源管理中的数据问题    429
20．5  攻坚计划    430
20．6  已有的传感器和平台    432
20．7  计划中和已提出的传感器和平台    433
20．8  遥感和水文学的未来需要    434
缩略语表    449