遙感雲計算與科學分析：應用與實踐（簡體書）

隨著遙感技術的快速發展，海量遙感數據不斷湧現。遙感雲計算技術的發展和平臺的出現為海量遙感數據的處理和分析提供了前所未有的機遇，並徹底改變了傳統遙感數據處理和分析的模式，極大地提高了運算效率，使得全球尺度的快速分析和應用成為可能。作為國內首次對遙感雲計算平臺的應用和實踐進行詳細介紹的專著，本書重點以當前方興未艾的穀歌雲計算平臺為例，為遙感雲計算的應用提供指南和應用案例。 本書聚焦遙感雲計算的科學和技術前沿，從理論與基礎、實踐與簡明教程、經典應用案例三個方面進行闡述，首先介紹遙感大數據和遙感雲計算的背景、基本概念與原理，在此基礎上介紹了遙感雲計算平臺的應用編程實踐，然後列舉了遙感雲計算在土地覆蓋和土地利用信息提取及生態學應用的較新研究案例，最後介紹了當前可用的國內外主要衛星數據源。 本書的讀者對象為遙感和地學領域的科研人員，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，國內外高校從事地理、資源、環境以及生態等相關專業教學和科研的廣大師生。

董金瑋，中國科學院地理科學與資源研究所研究員、博士生導師，區域環境與生態信息研究室主任。主要從事土地利用變化及環境遙感方面的研究，在 RSE等本領域期刊發表 SCI 論文 90 多篇，其中第一或通信作者文章 30 餘篇；主持和 參與多項國際國內重點科研項目或課題；2017 年起擔任全球土地計劃(GLP)全球 科學指導委員會委員。 李世衛，高級研發工程師，專注於農業遙感大數據雲平臺系統研發。知乎GEE的專欄作者“無形的風”，在知乎創辦 GEE 開發專欄，發表關於 GEE 學習心得筆 記數十篇，編著了數百頁 GEE 相關培訓教案。專欄地址：https://zhuanlan.zhihu. com/c_ 123993183。 曾也魯，美國斯坦福卡內基研究所博士後研究員(Postdoc Fellow)，研究方向為植被定量遙感，長期致力於複雜植被與葉綠素熒光輻射傳輸模型的構建，已發表 SCI 論文近 30 篇，其中以第一作者發表 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，中國地質大學（北京）土地科學技術學院講師、碩士生導師。主要研究方向為定量遙感模型構建與分析、基於遙感產品的全球氣候變化分析。現已發表科研論文 30 餘篇，申請發明專利/軟著 20 餘項，主持多項科研項目。研究成果被寫入 NASA 衛星產品算法理論文檔和用戶手冊。 付東傑，中國科學院地理科學與資源研究所助理研究員，主要從事生態遙感、東南亞土地覆被變化和海洋地理信息方面的研究，已發表 SCI 論文 20 餘篇。作為 項目負責人和課題骨幹，主持和參與多項國內重點科研項目或課題。

序Ⅰ
PrefaceⅡ
前言
第一篇 理 論 篇
第 1 章 理論與基礎..3
1.1 背景與意義.....3
1.1.1 遙感大數據時代的到來3
1.1.2 雲計算技術的不斷發展4
1.1.3 遙感雲計算的出現與意義.......5
1.2 遙感大數據.....6
1.2.1 遙感監測的意義和現狀6
1.2.2 目前常用的遙感數據源介紹...7
1.3 遙感雲計算.....8
1.3.1 遙感雲計算基本概念....8
1.3.2 遙感雲的部署與服務模式.......9
1.4 遙感雲計算平臺......10
1.4.1 發展史....10
1.4.2 現有遙感雲計算平臺的介紹與對比10
1.4.3 遙感雲計算平臺的科學應用.17
1.5 遙感雲計算的發展展望.....18
1.5.1 促進服務需求導向的快速信息獲取18
1.5.2 研究視角從區域尺度擴展到全球....19
1.5.3 用戶群體從政府和行業部門擴展到公眾...19
1.5.4 數據挖掘與機理研究的相互促進與融合...20
參考文獻.....20 x
遙感雲計算與科學分析――應用與實踐
第二篇 實 踐 篇
第 2 章 Earth Engine 基礎語法與函數.27
2.1 Earth Engine 綜述....27
2.1.1 Earth Engine 發展歷史28
2.1.2 Earth Engine 架構........29
2.1.3 Earth Engine 平臺優勢31
2.1.4 Earth Engine 開發平臺32
2.1.5 Earth Engine 應用的相關學習資源..34
2.2 Earth Engine 重要概念.......37
2.2.1 服務器和客戶端..........37
2.2.2 地圖........37
2.2.3 影像........38
2.2.4 影像集合40
2.2.5 矢量數據42
2.2.6 過濾篩選45
2.2.7 數據整合46
2.2.8 循環遍歷 map...47
2.2.9 發佈 APP ..........51
2.2.10 存儲空間.........54
2.2.11 公共庫..57
2.2.12 總結......59
2.3 Earth Engine 基礎語法.......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 影像去雲操作.194
3.1.2 時間序列數據合成操作.......200 目 錄 xi
3.1.3 形態學變化操作........208
3.1.4 統計分析操作.210
3.1.5 纓帽變換.........214
3.1.6 影像集合數據導出....216
3.2 Earth Engine 常見錯誤總結........219
3.3 Earth Engine 實例教程.....226
3.3.1 動態變化監測.226
3.3.2 遙感地物分類.237
第三篇 應 用 篇
第 4 章 Earth Engine 在土地覆蓋/利用變化研究中的應用..........271
4.1 全球和國家土地覆蓋/利用數據產品進展.......271
4.2 Earth Engine 在不同專題土地信息提取中的應用.....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/利用產品驗證..282
4.3.1 基於 GEE 的面積估算和精度評價 282
4.3.2 基於 Collect Earth 的地面樣本獲取方法..284
4.3.3 雲計算時代土地利用/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 在生態學中的應用......292
5.1 植被指數的平滑插值處理..........292
5.2 植被物候信息的提取和模擬......294
5.2.1 案例 1：基於 Landsat 時間序列數據分析的物候信息提取.....294
5.2.2 案例 2：基於 Daymet 模型和 Earth Engine 平臺的物候模擬..295
5.3 生態系統總初級生產力（GPP）和蒸散的模擬........296
5.3.1 案例 1：基於 PML-V2 模型的 GPP 和 ET 模擬 296
5.3.2 案例 2：基於 Landsat 系列遙感影像進行 ET 製圖的工具......297 xii 遙感雲計算與科學分析――應用與實踐
5.4 農業乾旱監測和評估.......298
5.4.1 案例 1：基於土壤水分數據的區域乾旱評價.....298
5.4.2 案例 2：基於 Earth Engine 的氣候和遙感數據可視化平臺 ....300
5.5 植被對氣候變化的響應..............300
參考文獻...301
第 6 章 常用遙感數據與參數產品介紹..........303
6.1 國外衛星數據........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 系列衛星........312
6.1.5 韓國 KOMPSAT 系列衛星 ..313
6.2 國內衛星數據........314
6.2.1 GF 高分系列衛星......314
6.2.2 HJ 環境系列衛星 ......314
6.2.3 ZY 資源系列衛星......315
6.2.4 天繪系列衛星.316
6.2.5 HY 海洋系列衛星.....316
6.2.6 FY 風雲系列衛星......318
6.2.7 部分其他國產衛星....320
6.3 遙感參數產品........322
6.3.1 陸表產品.........322
6.3.2 海洋產品.........337
6.3.3 大氣產品.........339
書中所有代碼鏈接匯總.....343