Remote Sensing of Landscapes with Spectral Images: A Physical Modeling Approach (地形遥感光谱成像)

Remote Sensing of Landscapes with Spectral Images: A Physical Modeling Approach (地形遥感光谱成像) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:Cambridge University Press
作者:John B. Adams
出品人:
页数:378
译者:
出版时间:2006.05
价格:724
装帧:精装
isbn号码:9787805216621
丛书系列:
图书标签:
  • Remote Sensing
  • Spectral Imaging
  • Landscape Ecology
  • Physical Modeling
  • Radiative Transfer
  • Vegetation
  • Land Surface
  • Earth Observation
  • Image Analysis
  • Geophysics
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现代景观生态学中的空间分析:复杂系统与数据驱动方法 本书深入探讨了在现代景观生态学研究中,如何运用先进的空间分析技术来理解和量化地表过程的复杂性。我们专注于如何超越传统的描述性统计,进入到基于物理过程驱动和数据密集型模型的定量分析阶段。 本书旨在为生态学家、地理信息科学家以及关注环境变化的研究人员提供一套全面的工具箱和理论框架,用以解析由自然力量和人类活动共同塑造的异质景观。景观生态学正处于一个关键的转型期,即从定性描述向高精度、预测性模型的转变。这种转变依赖于对大规模空间数据源的有效整合与解释。 第一部分:理论基础与数据源的融合 第一部分奠定了理解现代景观空间分析的理论基石。我们首先回顾了景观生态学的核心概念,包括斑块(patch)、廊道(corridor)和基质(matrix)的定义,但重点在于如何将这些抽象概念转化为可量化的、尺度依赖的参数。 尺度选择与效应: 我们详细分析了空间尺度在生态过程中的核心作用。本书强调“空间异质性”并非简单的数据噪音,而是驱动生态过程的关键机制。我们引入了多尺度分析的统计框架,包括空间自相关(Moran's I, Geary's C)的深入解读,以及如何通过多尺度格网分析(Multi-scale Geostatistics)来识别在不同尺度上占主导地位的生态驱动力。我们探讨了变异函数(Variogram)在描述空间依赖性和结构上的应用,并展示了如何根据生态问题的性质来选择最优的分析尺度。 数据源的整合与预处理: 现代景观分析严重依赖于多种遥感和现场测量数据。本书将重点放在如何有效地整合那些具有不同分辨率、不同观测波段的异构数据。我们不探讨具体的成像技术细节,而是侧重于数据标准化、配准以及特征提取的过程。 时空数据立方体的构建: 讲解如何处理时间序列遥感数据,识别地表覆盖的动态变化。 特征空间映射: 重点讨论如何从原始数据中提取对生态过程敏感的特征指标,例如纹理度、边缘强度以及形态指标,而非仅仅依赖于传统的植被指数。 第二部分:复杂系统建模与空间统计 第二部分是本书的核心,专注于利用复杂的数学和统计模型来刻画景观中的相互作用。我们假设景观是一个非线性、自组织的复杂系统,其行为不能简单地通过线性回归模型来预测。 基于过程的建模(Process-Based Modeling): 我们深入研究了如何将已知的生态学或水文过程嵌入到空间网格模型中。这包括: 1. 扩散与迁移模型(Diffusion and Advection): 模拟物种扩散、病虫害蔓延或物质在景观中的传输速率。我们关注如何利用反应-扩散方程的离散化版本来模拟生物群落的边缘扩张和收缩。 2. 元胞自动机(Cellular Automata, CA)在土地利用变化中的应用: 重点分析如何构建更精细的CA规则集,使其能够反映出社会经济因素(如基础设施可达性、政策影响)对景观结构演变的影响。这要求研究者超越简单的邻域规则,整合宏观的驱动力变量。 空间计量经济学视角下的景观分析: 传统统计方法在处理空间依赖性时往往失效。本书系统地介绍了空间计量模型在生态学中的应用: 空间滞后模型(SAR)与空间误差模型(SEM): 详细解释了何时应该选择哪种模型,以及如何正确地解释模型系数,特别是当生态响应变量(如生物多样性指数、物种丰富度)受到相邻区域条件的影响时。 空间杜宾模型(SDM): 探讨如何利用SDM来同时捕捉空间溢出效应(影响邻居)和空间被解释变量效应(邻居的状态影响自身)。我们强调在生态学语境下,如何将这些模型中的“空间权重矩阵”与其内在的生态学机制(如连通性、物种交流速率)相对应。 第三部分:机器学习与深度学习在空间特征识别中的应用 面对海量的高维空间数据,传统的特征提取方法已显不足。第三部分聚焦于如何运用先进的机器学习技术来自动识别、分类和预测复杂的景观模式。 无监督与监督式分类的超越: 我们超越了基础的监督学习方法,探讨了如何利用深度学习架构来捕获空间数据中的层次化特征。 卷积神经网络(CNN)在纹理和形态识别中的潜力: 讲解如何设计网络结构来识别肉眼难以察觉的微小景观特征,例如特定类型的林窗、河流的蜿蜒程度等,这些特征往往是生态系统健康的关键指标。 特征降维与可解释性: 在应用复杂的黑箱模型后,如何使用如SHAP值等方法来回溯模型的决策过程,确保生态学解释的可信度。 模式识别与异常检测: 机器学习在识别景观中的异常结构方面显示出巨大优势。本书介绍了如何利用孤立森林(Isolation Forest)或深度自动编码器(Autoencoders)来识别那些偏离主流景观演化路径的“热点”区域,这些区域往往是环境变化最敏感的指示器。 第四部分:不确定性量化与模型验证 一个稳健的景观分析必须对其固有的不确定性进行量化。第四部分讨论了如何构建能够抵抗模型假设缺陷和数据误差的分析框架。 不确定性的来源与传播: 我们系统地分析了参数不确定性、结构不确定性(模型选择不确定性)和输入数据不确定性在最终景观评估中的贡献。 贝叶斯方法在参数校准中的应用: 重点介绍了马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法在校准复杂景观模型参数时的优势,它允许研究者同时处理多个参数之间的相关性,并提供参数的完整后验概率分布,而非单一的最佳点估计。 模型性能的鲁棒性评估: 除了传统的交叉验证,本书强调使用系综模拟(Ensemble Modeling) 来评估预测的鲁棒性。通过集合多个不同结构、不同参数范围的模型输出,我们可以获得更可靠的未来景观情景预测,并量化不同模型对预测结果差异的贡献。 本书最终的目的是引导读者从“描述哪里有什么”转变到“为什么会这样演变”以及“未来可能如何变化”,为解决跨尺度的复杂环境问题提供坚实的定量基础。

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读后感

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这本书的装帧和排版着实让人眼前一亮。拿到手里的时候,厚重感和纸张的质感就传递出一种专业且严谨的气息。我特别欣赏它在视觉呈现上的用心,那些图表和公式的排布,即便内容本身非常硬核,也能做到清晰易读,这对于需要长时间面对专业书籍的读者来说,无疑是一种福音。色彩的运用也恰到好处,既没有过度花哨,又有效地突出了关键信息和数据可视化部分。尤其是那些涉及复杂算法和模型推演的章节,作者似乎深谙如何通过视觉辅助来降低读者的认知负荷。相比起一些老旧的教材,这本书在设计上显得非常现代和高效,让人感觉自己是在阅读一份前沿的、精心打磨的学术成果,而不是一本简单的教科书。这种对细节的关注,充分体现了出版方和作者对读者体验的重视,使得枯燥的理论学习过程变得相对愉悦和有条理。

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最让我惊喜的是,这本书并没有完全沉溺于理论的泥沼,而是相当注重实际应用的衔接。尽管核心是物理模型,但在介绍完复杂的数学框架后,作者总会巧妙地穿插一些案例分析,展示这些模型是如何被简化、参数化,并最终应用于解决实际地理问题的。这种“理论—模型—应用”的闭环构建得非常成功。它没有简单地罗列软件操作指南,而是侧重于解释在特定应用场景下,选择何种模型参数、如何解读模型的局限性,这才是真正体现科学素养的地方。读完这些部分,我感觉自己不仅仅是学会了一个工具,而是掌握了一种面对真实世界数据的批判性思维框架,这远比单纯学会按键操作要有价值得多。

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这本书的论述深度,可以说达到了令人肃然起敬的地步。它不是那种停留在表面概念介绍的入门读物,而是直插核心,深入挖掘了光谱遥感背后的物理机制。我花了大量时间去啃那些关于辐射传输理论和介质相互作用的章节,感触最深的是作者如何将抽象的数学模型与实际的地球物理现象紧密地联系起来。书中对“物理建模”的强调,绝非一句空话,而是贯穿始终的方法论。它强迫读者跳出单纯的“特征提取”思维,转而去理解“为什么”光谱信号会呈现出当前的样子。这种自底向上的分析路径,无疑极大地提升了我们对数据意义的理解层次,让人在面对新型传感器或未知地物类型时,能拥有更强的理论指导下的预测和反演能力。对于那些追求扎实理论基础的进阶研究者而言,这本书绝对是案头必备的宝典。

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阅读体验上,这本书的行文风格是极其冷静且具有克制感的。它没有太多煽情的引言,也鲜少使用过于口语化的解释来“讨好”读者。相反,作者倾向于使用精确、凝练的学术语言,直接切入论点,一步步构建起逻辑链条。这使得全书的节奏非常紧凑,信息密度极高。我发现自己需要频繁地停下来,对照着公式推导和图例进行反复咀嚼,才能完全消化吸收其中的知识点。这种风格,对于那些习惯了快餐式知识获取的读者来说,可能会是一个挑战,但对于那些真正想在专业领域深耕的人来说,恰恰是它价值所在——它要求读者付出相应的努力,并以此为回报,给予最纯粹的知识馈赠。它像是一位严厉的导师,不容许丝毫的理解偏差。

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这本书在处理光谱数据的复杂性方面展现了非凡的广度和深度。从基础的大气校正到地表反射率的精确反演,中间涉及的各种误差源和不确定性分析,都被细致地纳入了考量范围。我特别欣赏作者对待“真实世界噪声”的态度,没有将其简单地视为干扰项,而是作为模型验证和鲁棒性测试的关键部分来对待。书中对不同尺度、不同传感器特性下,模型适用性的讨论非常到位,体现出作者对遥感领域前沿挑战的深刻洞察。它不仅仅是一本知识的汇编,更像是一部关于如何科学、审慎地处理和解释遥感数据的“方法论圣经”。对于任何一个严肃对待遥感数据分析的学者或工程师来说,这本书的参考价值是无可替代的。

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