　　高光譜遙感（或光譜成像技術）的新進展顯示，該項技術在各種各樣的土地監測應用中具有顯*的成效。目前，利用遙感數據和現代分析技術以直接或間接的方式診斷和識彆物種與植物群落已經成為可能。在光譜信息方麵，高光譜數據分析優於傳統的寬波段分析技術。許多調查研究項目記錄瞭植被和農田遙感的研究成果。由森卡貝爾·普拉薩德·S、裏昂·約翰·G、韋特·阿爾弗雷主編的《高光譜植被遙感》以非常實用的方式展示瞭采用高光譜數據進行植被研究的經驗、程序、方法和模型，詳細介紹瞭高光譜數據在植被研究中的有關問題，如作物産量模型、作物生物理化形狀分析、作物水分評價、種類識彆及其分類等。

第一部分引言和迴顧
第1章植被和農田高光譜遙感技術進展
1.1 基本原理與簡要介紹
1.2 植被與農作物高光譜遙感
1.3 植被與農作物高光譜數據組閤應用研究
1.4 植被與農作物高光譜數據分析方法
1.5 最優高光譜窄波段：高光譜植被指數研究
1.6 高光譜數據分析的其他方法
1.7 寬波段植被指數
1.8 高光譜窄波段數據區分植被類型和農作物種類
1.9 植被和農作物研究的最優高光譜窄波段
1.10 結論
參考文獻
第二部分高光譜傳感器係統
第2章高光譜傳感器特徵：機載、星載、車載和手持高光譜數據與LmAR集成
2.1 引言
2.2 高光譜傳感器(HSS)的概念
2.3 HSS物理機理及設計
2.4 HSS運行模型
2.5 uDAR和HS數據集成
2.6 總結與展望
參考文獻
第3章基於高光譜數據的全球變化研究
3.1 前言
3.2 高光譜傳感器及屬性
3.3 高光譜遙感方法
3.4 全球變化監測需求及應用
3.5 高光譜遙感存在的挑戰
3.6 討論和展望
參考文獻
第三部分數據挖掘、算法、指標參數
第4章高光譜數據挖掘
4.1 引言
4.2 數據挖掘方法
4.3 特徵選擇和特徵提取方法
4.4 信息提取方法
4.5 精度評價
4.6 應用
4.7 討論和展望
參考文獻
第5章高光譜數據處理方法
5.1 前言
5.2 支持嚮量機
5.3 高光譜數據的光譜解混
5.4 實驗結果
5.5 結論和展望
參考文獻
第四部分葉片和植物體的生物物理化學特性
第6章葉片色素(葉綠素、類鬍蘿蔔素、花青素)含量的非破壞性估測：關於
一個半解析三波段模型的評價
6.1 引言
6.2 背景
6.3 葉片反射光譜特徵
6.4 三波段概念模型
6.5 葉片色素含量估算
6.6 結論與展望
參考文獻
第7章基於高光譜遙感的森林葉片葉綠素估算研究
7.1 介紹
7.2 葉片葉綠素含量估算方法
……
第8章利用高光譜數據反演糧食作物葉片氮含量
第9章應用地物光譜儀和成像光譜儀研究草地特徵
第10章植被含水量光學遙感
第11章利用高光譜植被指數估算作物和牧草中的氮含量
第五部分植物生物特性
第12章光閤效率和植被脅迫的光譜生物學指標
第13章利用高光譜圖像光譜特徵和空間分析法估算農作物的生物物理特性和生物化學特性
第14章高光譜植被指數
第15章遙感估算不同尺度生物物理特徵
第六部分植被過程和功能
第16章高光譜遙感在量化乾旱生態係統植物凋落物和入侵植物物種中的應用
第七部分品種識彆
第17章應用高光譜並展作物識彆研究
第18章基於高光譜數據的熱帶森林冠層物種識彆
第19章入侵植物物種的高光譜數據探測和製圖
第八部分土地覆蓋應用
第20章高光譜遙感在森林管理中的應用
第21章濕地植被高光譜遙感
第22章用反射率光譜描述土壤的特性
第九部分作物管理、植物脅迫及其病害的探測
第23章重金屬效應對植被高光譜反射特性影響的分析
第24章窄波段高光譜數據及其指數用於棉花作物氮含量評估的應用研究
第25章高光譜遙感數據在精準農業中的應用.
第26章長時序不同傳感器間高光譜數據的連續性研究
第十一部分高光譜數據的外星球研究
第27章針對地球和其他行星體岩石錶層的高光譜分析
第十二部分結論和前景
第28章植被和農作物高光譜遙感：40年研究的認知和欠缺
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