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第1章 环境健康遥感诊断的概念1

1.1 全球气候变化与人类健康1

1.2 人类活动导致的环境污染与人类健康3

1.3 小结4

参考文献5

第2章 环境健康遥感诊断共性技术6

2.1 遥感图像几何校正技术6

2.1.1 几何误差的来源6

2.1.2 几何校正的一般方法9

2.1.3 常用的遥感图像几何校正方法10

2.1.4 图像的镶嵌处理14

2.2 遥感图像辐射校正技术16

2.2.1 直方图匹配17

2.2.2 基于统计量的校正18

2.2.3 基于伪不变特征（PIF）的校正18

2.3 遥感数据融合技术19

2.3.1 代数运算融合法19

2.3.2 回归变量代换法20

2.3.3 IHS彩色空间变换法21

2.3.4 主成分分析方法22

2.3.5 高通滤波方法24

2.3.6 统计数据融合方法26

2.3.7 基于图像多分辨率的融合方法27

2.3.8 基于神经网络的融合方法35

2.4 遥感影像分割技术37

2.4.1 基于阈值的分割方法37

2.4.2 基于边缘检测的分割方法38

2.4.3 基于区域特征的分割方法42

2.4.4 基于特征空间聚类的分割方法43

2.4.5 基于特定算法的分割方法47

2.5 遥感数据同化技术48

2.5.1 陆面数据同化49

2.5.2 陆面数据同化系统的构建方法51

2.5.3 中国陆面数据同化系统54

2.6 遥感协同反演技术55

2.6.1 光学遥感数据与微波数据协同反演56

2.6.2 光学遥感数据与激光雷达数据协同反演60

2.6.3 光学遥感数据、微波数据及激光雷达数据等多源遥感数据协同反演64

2.7 小结68

参考文献68

第3章 环境健康关键参数遥感获取技术71

3.1 生态环境健康71

3.1.1 地表反照率72

3.1.2 地表温度74

3.1.3 植被参数79

3.1.4 土壤参数91

3.2 大气健康99

3.2.1 大气气溶胶99

3.2.2 有害气体103

3.3 水体健康104

3.3.1 水体面积104

3.3.2 水深106

3.3.3 水质参数108

3.3.4 水体叶绿素浓度110

3.3.5 悬浮物浓度111

3.4 灾害影响112

3.4.1 洪水113

3.4.2 地震115

3.4.3 森林火灾120

3.5 人类健康122

3.5.1 光学遥感蚊媒病诊断研究123

3.5.2 被动微波123

3.5.3 主动微波124

3.5.4 遥感与GIS、全球卫星定位系统（GPS）的联合应用124

3.6 小结125

参考文献125

第4章 环境健康评价技术131

4.1 环境健康指标因子131

4.1.1 生态环境健康指标133

4.1.2 大气健康指标153

4.1.3 水体健康指标156

4.1.4 人类健康指标158

4.1.5 灾害影响程度指标163

4.2 环境健康遥感诊断模型构建170

4.2.1 模型构建170

4.2.2 模型验证179

4.3 环境健康遥感诊断技术应用案例182

4.3.1 中国典型传染病暴发风险遥感诊断182

4.3.2 青海乐都人居环境健康遥感诊断217

4.4 小结234

参考文献234

第5章 环境健康遥感诊断技术的发展与展望236

5.1 环境健康遥感诊断的发展方向236

5.1.1 高性能传感器数据应用236

5.1.2 科学的数据处理方法和遥感模型236

5.1.3 高精度、高速度、大容量的遥感数据处理系统237

5.1.4 建立国家环境健康遥感诊断系统237

5.2 环境健康遥感诊断新技术展望238

5.2.1 未来新型传感器的展望238

5.2.2 面向应用行业部门应用的展望240

5.3 小结242