Optical Technologies for Atmosphereic, Ocean, And Environmental Studies pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Lu, Daren (EDT)

出品人:

页数:810

译者:

出版时间:

价格:$160.00

装帧:Pap

isbn号码:9780819458261

丛书系列:

图书标签:

光学技术
大气科学
海洋学
环境科学
遥感
大气光学
海洋光学
环境监测
光谱学
激光技术

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具体描述

《海洋光学与遥感：从基础理论到前沿应用》第一部分：海洋光学基础与物理过程本书深入探讨了海洋光学领域的核心概念，为读者构建了一个坚实的理论框架。开篇聚焦于光在海水中的传播特性，详细分析了太阳辐射的穿透、散射与吸收过程。我们从电磁波理论出发，阐述了光子如何与海水中的各种组分——纯水分子、溶解性有机物（CDOM）、无机悬浮物（如矿物颗粒）以及生物颗粒（如浮游植物）——发生相互作用。吸收光谱与水体固有光学性质：核心章节详细解析了水体固有光学性质（IOPS），包括吸收系数 $a(lambda)$ 和散射系数 $b(lambda)$。通过对不同水体类型（如清澈大洋水、近岸富营养水和河口浑浊水）的案例研究，我们展示了这些参数如何受水团的生物地球化学状态影响。特别关注了叶绿素 $a$ 的吸收特征、类黄酮物质（CDOM）的指数衰减规律，以及不同粒径和复折射率的颗粒物对后向散射的影响。辐射传输理论：本部分全面介绍了描述光在水体中传输的辐射传输方程（RTE）。我们不仅阐述了该方程的数学形式，更深入探讨了其数值求解方法，包括半解析法、蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）以及不同近似模型（如双流近似、离散坐标法）的适用性与局限性。重点分析了出射光场（辐亮度 $L$ 和辐照度 $E$）的构建，以及如何利用这些理论来解释水面反射和水下光照的分布。第二部分：海洋遥感原理与数据获取本部分转向宏观尺度的海洋观测技术，特别是遥感方法。内容涵盖了从传感器原理到数据反演的全过程。遥感基础与传感器技术：详细介绍了被动式遥感（光学和微波）和主动式遥感（激光雷达LIDAR和雷达RADAR）的基本原理。在光学遥感方面，重点剖析了星载和机载传感器的设计，包括扫描机制、光谱分辨率、空间分辨率和辐射分辨率的权衡。我们探讨了大气对遥感信号的影响，包括大气瑞利散射、米氏散射以及臭氧吸收等，并详细介绍了大气校正（Atmospheric Correction, AC）的常用算法，如“暗目标法”（Dark Object Subtraction, DOS）和基于辐射传输模型的校正技术，以确保从传感器记录的表观辐亮度中提取出真实的水色信号。生物地球化学参数反演：核心在于将遥感光谱信息转化为可量化的海洋参数。我们详细讲解了用于反演水体固有光学性质的半解析算法（Semi-Analytical Algorithms, SAA），这些算法通过优化拟合水体散射和吸收的关系来估计叶绿素浓度、浑浊度（总悬浮物，TSM）和CDOM。同时，对基于经验统计模型的算法进行了比较分析，并讨论了这些反演算法在不同水域和不同传感器数据上的适用性挑战。第三部分：环境监测与前沿应用本部分展示了海洋光学技术在解决实际环境问题中的强大能力。浮游生物生态学与生物量估算：深入分析了浮游植物群落结构对海洋光学信号的复杂影响。我们探讨了如何利用高光谱遥感数据来区分不同的浮游植物色素（如叶绿素 $a$, $c_2$, 藻蓝蛋白），从而实现对优势种群的识别和监测。案例研究包括赤潮和藻华事件的早期预警系统构建，以及初级生产力的遥感估算方法。悬浮物与海岸带过程：重点关注泥沙输运和沉积物流变学。通过分析后向散射信号，我们建立了悬浮物浓度与水体浑浊度的关系模型，并将其应用于河流入海口泥沙羽流的追踪、海洋工程建设（如疏浚作业）对水质的影响评估。此外，还讨论了海底地貌的遥感探测（Bathymetry Retrieval）技术，这在浅水区水深测量和珊瑚礁健康监测中至关重要。海洋碳循环与光合有效辐射（PAR）：本章讨论了海洋作为全球碳汇的关键环节。我们详细介绍了如何利用海洋光学数据精确计算水体中的光合有效辐射（PAR）的深度分布，这是准确估算海洋初级生产力的基础。同时，探讨了利用遥感手段监测溶解性有机碳（DOC）和颗粒有机碳（POC）的潜在途径及其面临的技术瓶颈。第四部分：先进观测技术与数据融合最后一部分聚焦于推动海洋光学研究进入新阶段的先进技术和数据处理方法。水下和原位观测技术：尽管遥感具有大范围覆盖的优势，但精确的原位（In-situ）测量仍是验证和校正遥感数据的基石。本书详细介绍了先进的浮标系统、自主水下航行器（AUV）和无人机（UAV）搭载的光学探头（如AC-s/FLBB、WET Labs系列传感器）。重点阐述了如何进行传感器标定、数据质量控制（QC）以及如何将这些高精度时间序列数据与空间覆盖的遥感数据进行有效融合（Data Fusion）。数据分析与机器学习：随着数据量的爆炸式增长，传统解析方法已显不足。本部分介绍了现代数据科学在海洋光学中的应用，包括使用主成分分析（PCA）进行光谱特征提取、利用人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）进行非线性参数反演和分类任务。讨论了如何利用深度学习模型处理高维、高噪声的海洋光谱数据，以提高反演的鲁棒性和准确性。未来展望：总结了未来海洋光学研究的挑战，包括跨传感器数据融合的标准化、深海和极地水体的光学特性研究，以及构建更高精度的全球海洋光学模型的需求。本书内容覆盖全面，理论深度与应用广度兼备，旨在成为海洋学家、环境工程师、遥感科学家以及对海洋科学感兴趣的专业人士的重要参考工具。