光學遙感與SAR遙感是兩種不同的土壤水分獲取
手段，各有優勢與不足。若將兩者結合起來進行土壤
水分的協同反演，就能取長補短，提高土壤水分反演
精度，這對於土壤水分的定量遙感反演研究是極具意
義的。餘凡、翟亮、張承明所著的《主被動遙感協同
反演地表土壤水分方法》在討論現有光學與SAR各自
反演地表土壤水分機理的基礎上，還對光學遙感與
SAR協同遙感土壤水分的方法進行了較深入的研究與
探索。
本書可以作為測繪、地理信息、遙感與對地觀測
、地理國情監測等相關領域的研究生、科研人員、教
師和高年級本科生的研究與參考用書。

第1章 緒論
§1.1 本書的研究背景與意義
§1.2 遙感反演地表參數的主要過程
§1.3 遙感反演土壤水分研究進展
第2章 光學遙感反演地表土壤水分的方法
§2.1 熱慣量法
§2.2 植被指數法
§2.3 溫度指數法
§2.4 蒸散與作物缺水指數
§2.5 植被一溫度空間
§2.6 高光譜法
§2.7 其他方法
第3章 SAR遙感反演地表土壤水分的方法研究
§3.1 電磁學基礎理論
§3.2 介電常數
§3.3 粗糙度
§3.4 裸露地表微波遙感反演地表土壤水分模型
§3.5 植被覆蓋地表微波遙感反演土壤水分模型
§3.6 被動微波遙感反演土壤水分
第4章 裸露地表微波反演土壤水分方法的研究
§4.1 隨機粗糙地表的雙尺度微波散射模型研究
§4.2 SAR反演裸露地表土壤水分的方法
第5章 基於雲參數的大區域地表土壤水分反演方法研究
§5.1 中國氣像衛星繫列
§5.2 FY-2C數據預處理研究
§5.3 模型簡介
§5.4 模型中各參數的處理及確定
§5.5 大空間尺度下遙感旱情監測模型的改進
§5.6 實驗與驗證
§5.7 本章 小結
第6章 地表土壤水分定量遙感實驗設計及數據獲取
§6.1 黑河定量遙感實驗
§6.2 研究區概況
§6.3 數據采集及預處理
§6.4 地表土壤水分的觀測方法
§6.5 地表粗糙度的觀測
第7章 基於貝葉斯理論和馬爾可夫隨機場的主被動遙感數據協同分類
算法研究
§7.1 入射角歸一化方法研究
§7.2 基於貝葉斯理論和MRF的分類器設計
§7.3 實驗
§7.4 結論
第8章 基於數據融合的主被動遙感協同反演地表土壤水分
§8.1 光學遙感與雷達數據的融合
§8.2 貝葉斯網絡分類
§8.3 貝葉斯分類提取土壤水分信息
§8.4 結果驗證
§8.5 本章 小結
第9章 基於模型耦合的主被動遙感協同反演地表土壤水分
§9.1 模型研究
§9.2 待定參數敏感性分析
§9.3 植被覆蓋地表土壤水分反演實驗
§9.4 結果驗證
§9.5 本章 小結
**0章 基於優化算法的主被動遙感協同反演地表土壤水分
§10.1 遺傳-BP神經網絡算法研究
§10.2 優化算法的光學雷達遙感土壤水分反演實驗
§10.3 結果驗證
§10.4 本章 小結
參考文獻
附錄