科技 类型
可以朗读 语音朗读
110千字 字数
2025-09-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

遥感土壤水分融合技术，提升水文数据精准度。

内容简介

土壤水分是全球水循环系统的关键组成要素，是陆地植被的生命源泉。气候变暖背景下，全球土壤水分时空趋势发生显著变化，海量多源多模态土壤水分数据广泛应用于研判干旱格局、植被演化等地球表层关键过程的发展规律。

然而，由于多元异构土壤水分数据的稳定性、代表性有限，土壤水分数据存在不同程度的时空精度差异。当前研究通常简单计算多类数据的集合平均值表征土壤水分时空分布，但面临被偏差最大数据所主导的风险，亟需以多源信息互补和优化组合建模获取高精度数据。

针对以上问题，本书重点聚焦“气候变暖背景下的地表水文水资源格局演化”这一前沿领域，围绕遥感土壤水分多时空融合与分析，合理搭配土壤水分数据、对应的误差参数空间分布数据及地理背景数据，利用的人工智能技术优势，捕捉多源土壤水分、土壤属性及下垫面性质等数据集的信息依赖关系，准确拟合土壤水分的时空纹理动态特征，实现土壤水分的高精度重构，研制高精度土壤水分数据产品，促进对土壤水分的时空分布及演化格局的精准把握。

具体来说，本书结合地理大数据与空间智能技术，充分发挥多源多模态数据的优势，研究构建精度高、迁移扩展性强、实用性佳、具有可解释性的融合方法，推动土壤水分融合模型的发展。这不仅对于提高未来情景土壤水分数据的质量和精度、推进土壤水分数据融合算法构建和理解具有重要的参考价值，而且对于应对土壤水分未来变化研究、植被生产力响应研究具有重要的科学意义。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 绪 论
  • 1.1 研究背景与意义
  • 1.1.1 CMIP6土壤水分数据
  • 1.1.2 经典多源多模态土壤水分数据
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 多源多模态土壤水分融合方法
  • 1.2.2 CMIP6土壤水分数据误差来源和表达研究
  • 1.2.3 基于微波遥感融合的土壤水分数据产品
  • 1.2.4 水文气象要素对植被生产力的影响
  • 1.2.5 科学问题的提出及研究意义
  • 第2章 未来多情景土壤水分数据集评价
  • 2.1 数据来源
  • 2.1.1 CMIP土壤水分数据产品
  • 2.1.2 土壤水分地面网络实测数据
  • 2.1.3 遥感与再分析土壤水分数据集
  • 2.1.4 辅助数据集
  • 2.2 评价方法
  • 2.2.1 站点验证
  • 2.2.2 ETC验证
  • 2.2.3 CSD时序分解
  • 2.3 评价结果
  • 2.3.1 站点评价结果
  • 2.3.2 ETC评价结果
  • 2.4 本章小结
  • 2.4.1 站点验证与ETC验证的特点
  • 2.4.2 误差分析
  • 2.4.3 结论
  • 第3章 未来多情景土壤水分数据融合
  • 3.1 数据来源
  • 3.1.1 CMIP6土壤水分数据集
  • 3.1.2 SMAP土壤水分数据集
  • 3.1.3 ERA5-Land土壤水分数据集
  • 3.1.4 辅助数据集
  • 3.2 融合方法
  • 3.2.1 总体技术流程
  • 3.2.2 样本库构建
  • 3.2.3 CSMSNet模型结构
  • 3.2.4 TSMSNet模型结构
  • 3.2.5 实验设置
  • 3.3 融合结果
  • 3.3.1 CMIP6土壤水分评价结果
  • 3.3.2 融合土壤水分数据集评价结果
  • 3.3.3 土壤水分时空演化趋势
  • 3.4 本章小结
  • 3.4.1 土壤水分融合模型的优势
  • 3.4.2 未来土壤水分演化趋势
  • 3.4.3 结论
  • 第4章 土壤水分数据降尺度融合
  • 4.1 数据来源
  • 4.1.1 SMAP土壤水分数据产品
  • 4.1.2 站点观测土壤水分数据
  • 4.1.3 解释变量数据集
  • 4.2 融合方法
  • 4.2.1 采样方法
  • 4.2.2 土壤水分融合过程
  • 4.2.3 评价方法
  • 4.3 融合结果
  • 4.3.1 重建结果
  • 4.3.2 补空值结果
  • 4.3.3 降尺度结果
  • 4.4 本章小结
  • 4.4.1 与传统土壤水分融合算法对比
  • 4.4.2 数据集不确定性分析
  • 4.4.3 深度学习黑盒模型可解释性的未来方向
  • 4.4.4 结论
  • 第5章 土壤水分及相关水文气象要素对植被生产力的影响分析
  • 5.1 数据来源
  • 5.1.1 植被生产力代用指标
  • 5.1.2 水文气象数据集
  • 5.2 分析方法
  • 5.2.1 预处理
  • 5.2.2 突变点检测
  • 5.2.3 随机森林要素重要性指数
  • 5.2.4 皮尔逊相关系数
  • 5.2.5 偏相关系数
  • 5.3 分析结果
  • 5.3.1 时空演化特征
  • 5.3.2 水文气象与控制植被生产力的耦合分析
  • 5.3.3 水文气象控制对植被生产力的解耦分析
  • 5.4 本章小结
  • 5.4.1 LAI与GPP相关性
  • 5.4.2 LAI、GPP对水文气象要素的响应
  • 5.4.3 其他影响LAI、GPP的要素
  • 5.4.4 结论
  • 参考文献
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分

出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。