本书将遥感类专业的基础理论和实践方法融为一体，着重介绍了不同遥感数据源在地表土壤水分反演中的应用。全书共分为9章，包括“研究背景”“可见光遥感土壤水分反演算法研究”“热红外遥感土壤水分反演算法研究”“SAR遥感土壤水分反演算法研究”“多源遥感协同反演地表土壤水分方法研究”“模型验证”等。本书对所有的遥感手段进行梳理，并分析他们不同的反演算法。
本书可作为遥感领域的研究生教材，或者相关教师、研究学者的参考书。

第1章 绪论
1.1 概述
1.2 多源遥感反演地表土壤水分进展
第2章 监测传感器与数据源
2.1 监测数据源
2.2 通用数据处理
第3章 多源遥感反演地表土壤水分的原理与方法
3.1 光学遥感反演地表土壤水分的原理和方法
3.2 SAR遥感反演地表土壤水分的方法研究
3.3 双极化微波数据反演地表土壤水分的方法研究
第4章 基于TU-WIEN算法的地表土壤水分变化监测
4.1 TU-WIEN方法介绍
4.2 利用多角度信息计算σ'(θ)
4.3 考虑季节性变化的影响
4.4 剔除异常观测值，增强系统的鲁棒性
4.5 土壤水分反演
4.6 多源数据融合
第5章 综合SSM 和TU-WIEN方法的地表土壤水分反演
5.1 SSM与AIEM的关系
5.2 SSM和AIEM误差分析的必要性
5.3 SSM的误差分析
5.4 综合 SSM与TU-WIEN方法反演地表土壤水分
第6章 基于信号叠加理论的土壤湿度插值方法
6.1 土壤湿度空间异质性分析
6.2 土壤湿度的变异分析
6.3 土壤湿度的空问自相关分析
6.4 基于信号叠加理论的土壤湿度插值方法
第7章 基于改进的BP神经网络的土壤湿度时间序列数据预测方法
7.1 预测模型建立
7.2 数值实验与讨论
第8章 植被覆盖地表土壤水分反演模型
8.1 主动微波反演土壤水分方法模型
8.2 主被动微波联合反演土壤水分模型
8.3 实验与结果分析
8.4 精度对比
第9章 多源遥感数据与水文过程模型的土壤水分同化方法研究
9.1 同化算法
9.2 研究区和数据
9.3 实验和结果
9.4 讨论
9.5 结论
参考文献