遙感云計算與科學(xué)分析（應(yīng)用與實踐）

定　價：￥128.00

作　者：	董金瑋，李世衛(wèi)，曾也魯，閆凱，付東杰著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787030661814	出版時間：	2020-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	359	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，海量遙感數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)。遙感云計算技術(shù)的發(fā)展和平臺的出現(xiàn)為海量遙感數(shù)據(jù)的處理和分析提供了前所未有的機遇，并徹底改變了傳統(tǒng)遙感數(shù)據(jù)處理和分析的模式，極大地提高了運算效率，使得全球尺度的快速分析和應(yīng)用成為可能。作為國內(nèi)首次對遙感云計算平臺的應(yīng)用和實踐進行詳細(xì)介紹的專著，本書重點以當(dāng)前方興未艾的谷歌云計算平臺為例，為遙感云計算的應(yīng)用提供指南和應(yīng)用案例。本書聚焦遙感云計算的科學(xué)和技術(shù)前沿，從理論與基礎(chǔ)、實踐與簡明教程、經(jīng)典應(yīng)用案例三個方面進行闡述，首先介紹遙感大數(shù)據(jù)和遙感云計算的背景、基本概念與原理，在此基礎(chǔ)上介紹了遙感云計算平臺的應(yīng)用編程實踐，然后列舉了遙感云計算在土地覆蓋和土地利用信息提取及生態(tài)學(xué)應(yīng)用的較新研究案例，最后介紹了當(dāng)前可用的國內(nèi)外主要衛(wèi)星數(shù)據(jù)源。本書的讀者對象為遙感和地學(xué)領(lǐng)域的科研人員，包括從事遙感、土地利用和全球變化分析等方面的科研工作人員，國內(nèi)外高校從事地理、資源、環(huán)境以及生態(tài)等相關(guān)專業(yè)教學(xué)和科研的廣大師生。

作者簡介

　　董金瑋，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所研究員、博士生導(dǎo)師，區(qū)域環(huán)境與生態(tài)信息研究室主任。主要從事土地利用變化及環(huán)境遙感方面的研究，在 RSE等本領(lǐng)域期刊發(fā)表 SCI 論文 90 多篇，其中第一或通信作者文章 30 余篇；主持和參與多項國際國內(nèi)重點科研項目或課題；2017 年起擔(dān)任全球土地計劃（GLP）全球科學(xué)指導(dǎo)委員會委員。李世衛(wèi)，高級研發(fā)工程師，專注于農(nóng)業(yè)遙感大數(shù)據(jù)云平臺系統(tǒng)研發(fā)。知乎GEE的專欄作者“無形的風(fēng)”，在知乎創(chuàng)辦 GEE 開發(fā)專欄，發(fā)表關(guān)于 GEE 學(xué)習(xí)心得筆記數(shù)十篇，編著了數(shù)百頁 GEE 相關(guān)培訓(xùn)教案。專欄地址：https：//zhuanlan.zhihu. com/c_ 123993183。曾也魯，美國斯坦?？▋?nèi)基研究所博士后研究員（Postdoc Fellow），研究方向為植被定量遙感，長期致力于復(fù)雜植被與葉綠素?zé)晒廨椛鋫鬏斈Ｐ偷臉?gòu)建，已發(fā)表 SCI 論文近 30 篇，其中以第一作者發(fā)表 RSE， IEEE TGRS/JSTARS 等期刊 10 篇，主持或參與多項科研項目或課題，RSE， JGR， IEEE JSTARS 等多個國際期刊審稿人。閆凱，中國地質(zhì)大學(xué)（北京）土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院講師、碩士生導(dǎo)師。主要研究方向為定量遙感模型構(gòu)建與分析、基于遙感產(chǎn)品的全球氣候變化分析?，F(xiàn)已發(fā)表科研論文 30 余篇，申請發(fā)明專利/軟著 20 余項，主持多項科研項目。研究成果被寫入 NASA 衛(wèi)星產(chǎn)品算法理論文檔和用戶手冊。付東杰，中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所助理研究員，主要從事生態(tài)遙感、東南亞土地覆被變化和海洋地理信息方面的研究，已發(fā)表 SCI 論文 20 余篇。作為項目負(fù)責(zé)人和課題骨干，主持和參與多項國內(nèi)重點科研項目或課題。

圖書目錄

序Ⅰ
PrefaceⅡ
前言
第一篇理論篇
第 1 章理論與基礎(chǔ)..3
1.1 背景與意義.....3
1.1.1 遙感大數(shù)據(jù)時代的到來3
1.1.2 云計算技術(shù)的不斷發(fā)展4
1.1.3 遙感云計算的出現(xiàn)與意義.......5
1.2 遙感大數(shù)據(jù).....6
1.2.1 遙感監(jiān)測的意義和現(xiàn)狀6
1.2.2 目前常用的遙感數(shù)據(jù)源介紹...7
1.3 遙感云計算.....8
1.3.1 遙感云計算基本概念....8
1.3.2 遙感云的部署與服務(wù)模式.......9
1.4 遙感云計算平臺......10
1.4.1 發(fā)展史....10
1.4.2 現(xiàn)有遙感云計算平臺的介紹與對比10
1.4.3 遙感云計算平臺的科學(xué)應(yīng)用.17
1.5 遙感云計算的發(fā)展展望.....18
1.5.1 促進服務(wù)需求導(dǎo)向的快速信息獲取18
1.5.2 研究視角從區(qū)域尺度擴展到全球....19
1.5.3 用戶群體從政府和行業(yè)部門擴展到公眾...19
1.5.4 數(shù)據(jù)挖掘與機理研究的相互促進與融合...20
參考文獻.....20 x
遙感云計算與科學(xué)分析——應(yīng)用與實踐
第二篇實踐篇
第 2 章 Earth Engine 基礎(chǔ)語法與函數(shù).27
2.1 Earth Engine 綜述....27
2.1.1 Earth Engine 發(fā)展歷史28
2.1.2 Earth Engine 架構(gòu)........29
2.1.3 Earth Engine 平臺優(yōu)勢31
2.1.4 Earth Engine 開發(fā)平臺32
2.1.5 Earth Engine 應(yīng)用的相關(guān)學(xué)習(xí)資源..34
2.2 Earth Engine 重要概念.......37
2.2.1 服務(wù)器和客戶端..........37
2.2.2 地圖........37
2.2.3 影像........38
2.2.4 影像集合40
2.2.5 矢量數(shù)據(jù)42
2.2.6 過濾篩選45
2.2.7 數(shù)據(jù)整合46
2.2.8 循環(huán)遍歷 map...47
2.2.9 發(fā)布 APP ..........51
2.2.10 存儲空間.........54
2.2.11 公共庫..57
2.2.12 總結(jié)......59
2.3 Earth Engine 基礎(chǔ)語法.......62
2.3.1 JavaScript 語法介紹 ....63
2.3.2 Earth Engine 中 JavaScript 和獨立 JavaScript 的異同......66
2.3.3 JavaScript 版 API 語法詳解...70
2.3.4 Python 版的 API 語法詳解..165
第 3 章 Earth Engine 編程指南194
3.1 Earth Engine 常用算法.....194
3.1.1 影像去云操作.194
3.1.2 時間序列數(shù)據(jù)合成操作.......200 目錄 xi
3.1.3 形態(tài)學(xué)變化操作........208
3.1.4 統(tǒng)計分析操作.210
3.1.5 纓帽變換.........214
3.1.6 影像集合數(shù)據(jù)導(dǎo)出....216
3.2 Earth Engine 常見錯誤總結(jié)........219
3.3 Earth Engine 實例教程.....226
3.3.1 動態(tài)變化監(jiān)測.226
3.3.2 遙感地物分類.237
第三篇應(yīng) 用篇
第 4 章 Earth Engine 在土地覆蓋/利用變化研究中的應(yīng)用..........271
4.1 全球和國家土地覆蓋/利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品進展.......271
4.2 Earth Engine 在不同專題土地信息提取中的應(yīng)用.....274
4.2.1 耕地信息提取.274
4.2.2 森林信息提取.276
4.2.3 城市土地利用信息提取.......278
4.2.4 水體信息提取.279
4.2.5 牧草地信息提取........281
4.3 土地覆蓋/利用產(chǎn)品驗證..282
4.3.1 基于 GEE 的面積估算和精度評價 282
4.3.2 基于 Collect Earth 的地面樣本獲取方法..284
4.3.3 云計算時代土地利用/覆蓋信息提取存在的問題和展望.........285
參考文獻...287
第 5 章 Earth Engine 在生態(tài)學(xué)中的應(yīng)用......292
5.1 植被指數(shù)的平滑插值處理..........292
5.2 植被物候信息的提取和模擬......294
5.2.1 案例 1：基于 Landsat 時間序列數(shù)據(jù)分析的物候信息提取.....294
5.2.2 案例 2：基于 Daymet 模型和 Earth Engine 平臺的物候模擬..295
5.3 生態(tài)系統(tǒng)總初級生產(chǎn)力（GPP）和蒸散的模擬........296
5.3.1 案例 1：基于 PML-V2 模型的 GPP 和 ET 模擬 296
5.3.2 案例 2：基于 Landsat 系列遙感影像進行 ET 制圖的工具......297 xii 遙感云計算與科學(xué)分析——應(yīng)用與實踐
5.4 農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測和評估.......298
5.4.1 案例 1：基于土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的區(qū)域干旱評價.....298
5.4.2 案例 2：基于 Earth Engine 的氣候和遙感數(shù)據(jù)可視化平臺 ....300
5.5 植被對氣候變化的響應(yīng)..............300
參考文獻...301
第 6 章常用遙感數(shù)據(jù)與參數(shù)產(chǎn)品介紹..........303
6.1 國外衛(wèi)星數(shù)據(jù)........303
6.1.1 美國......303
6.1.2 歐洲......307
6.1.3 日本...... 311
6.1.4 印度 Cartosat 系列衛(wèi)星........312
6.1.5 韓國 KOMPSAT 系列衛(wèi)星 ..313
6.2 國內(nèi)衛(wèi)星數(shù)據(jù)........314
6.2.1 GF 高分系列衛(wèi)星......314
6.2.2 HJ 環(huán)境系列衛(wèi)星 ......314
6.2.3 ZY 資源系列衛(wèi)星......315
6.2.4 天繪系列衛(wèi)星.316
6.2.5 HY 海洋系列衛(wèi)星.....316
6.2.6 FY 風(fēng)云系列衛(wèi)星......318
6.2.7 部分其他國產(chǎn)衛(wèi)星....320
6.3 遙感參數(shù)產(chǎn)品........322
6.3.1 陸表產(chǎn)品.........322
6.3.2 海洋產(chǎn)品.........337
6.3.3 大氣產(chǎn)品.........339
書中所有代碼鏈接匯總.....343