近几年，基于遥感多尺度地学特征先验知识支持下的面向对象技术，境内外复杂环境下典型资源要素高精度遥感自动识别与快速提取技术得到广泛发展。利用地面测量数据、模型模拟数据和通过算法集成反演的遥感数据产品，开展典型资源环境要素的遥感参数长时间序列特征分析与提取；建立全球资源要素的典型遥感特征背景场，突破地表典型要素多尺度表达及多源遥感数据协同解译等关键技术，实现地表典型要素的精细提取技术；基于地学特征提取、机器学习和地学认知交叉，实现资源环境格局判定和精细几何空间单元划分，发展背景场支持下的典型资源环境要素自动识别与快速提取技术；对水体、湿地、人造地表、耕地、冰川和永久积雪、森林、草地、灌木地、裸地等典型要素进行提取；开展人工地表的高分识别及其对自然保护区生态环境影响评估。
《国产高分定量遥感产品反演与信息提取技术》系统介绍国产高分定量遥感产品的反演和信息提取技术，内容涵盖多个关键领域。本书首先详细介绍定量遥感参数反演技术，包括基于高分数据的植被覆盖度、潜热通量和地表反照率产品的反演方法。之后，探讨典型要素提取的研究方法，包括多源土地覆被产品的一致性分析与评价、遥感影像分割尺度的优化与应用研究、多源信息协同的城镇用地提取、城市空间格局的多源遥感协同提取，以及遥感地学协同的地表要素提取技术体系和应用。本书可供地理、遥感、资源环境等相关专业高年级本科生、研究生以及对相关领域感兴趣的读者参考阅读。
▲ 基于 GF-1 和 MODIS 数据三种融合策略流程图
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