地球科学的遥感反演：理论与应用

"《地球科学中的定量遥感反演》由Yanfei Wang撰写，主要探讨了地球科学中利用遥感技术进行定量反演的理论与数值处理方法。本书涵盖了从基础概念到具体应用的多个方面，包括反问题的定义、正则化技术、优化算法以及实际案例分析。" 在地球科学中，定量遥感反演是一种关键的技术，它通过分析遥感数据来推断地表参数或大气状况。书中首先介绍了这一领域的基础，包括反问题的定义和意义（1简介）。接着，作者列举了地球科学中几种典型的反问题，如地表参数检索问题（2.1 Land Surface Parameter Retrieval Problem）、激光雷达后向散射截面反演（2.2 Backscatter Cross-Section Inversion with Lidar）以及气溶胶反问题（2.3 Aerosol Inverse Problems）。 正则化是解决这些反问题的关键步骤，因为它们通常属于病态问题，容易受到噪声干扰（3.1 What Causes Ill-Posedness）。为了改善反演结果的稳定性和可靠性，书里介绍了如何在解中加入先验约束（3.2 Imposing a Priori Constraints on the Solution），并详细阐述了Tikhonov/Phillips-Twomey's正则化方法（3.3 Tikhonov/Phillips–Twomey’s Regularization），包括选择标度操作符D（3.3.1 Choices of the Scale Operator D）和正则化参数选择策略（3.3.2 Regularization Parameter Selection Methods）。 此外，书中还讨论了直接正则化（3.4 Direct Regularization）和统计正则化（3.5 Statistical Regularization）等其他方法，进一步拓宽了正则化的应用范围。 在优化部分（4 Optimization），作者详细阐述了在l1空间中的稀疏/非光滑反演（4.1 Sparse/Nonsmooth Inversion in l1 Space）和l2最小化模型的优化方法（4.2 Optimization Methods for l2 Minimization Model）。这些方法包括牛顿型方法（4.2.1 Newton-Type Methods）和梯度型方法（4.2.2 Gradient-Type Methods），这些都是解决复杂优化问题的重要工具。 最后，书中通过5个实际应用章节（5 Practical Applications）展示了这些理论和技术在实践中的应用，例如基于核的BRDF模型反演（5.1 Kernel-Based BRDF Model Inversion），这里提到了使用NTSVD（5.1.1 Inversion by NTSVD）和Tikhonov正则化（5.1.2 Tikhonov Regulariz）等方法。 总体而言，《地球科学中的定量遥感反演》深入浅出地解释了遥感反演的核心概念和技术，对地球科学、环境科学和遥感领域的研究者和从业者具有很高的参考价值。通过学习本书，读者能够掌握如何利用遥感数据进行科学分析，解决实际地球科学问题。