《PM2.5遥感监测与时空建模》共七章内容，具体如下：
　　第1章作为绪论主要表明了AOD遥感数据用于PM2.5浓度估算的研究背景与意义，并分析了相应的国内外研究现状，然后给出了该书的研究目标与内容，并提出了实际的技术路线。
　　第2章介绍了地质统计学理论和方法。本章概述了地质统计学的发展历史，主要包括传统的两点地质统计学及新兴的多点地质统计学，并介绍了区域化变量理论、空间平稳性假设、变异函数及克里金插值等地质统计学重要内容；给出了该书的重要理论出发点，即时空地质统计学知识，着重介绍了各类可分离或不可分离协方差函数模型，包括度量模型、Cressie-Huang模型、积和模型等，并指出时空克里金插值与空间克里金插值的不同之处。
　　第3章介绍了研究区域及实验数据。本章简述了华东地区的气象条件、经济发展等情况；介绍了研究所需要的实验数据，包括MODISAOD产品、相对湿度及大气边界层高度数据同化产品、AEROENTAOD站点观测数据及PM2.5浓度站点观测数据，并给出了相应的数据处理方法及环境。
　　第4章阐述了基于时空混合效应模型的MODISAOD缺失数据的优估计实现流程。首先介绍了时空混合效应模型理论、秩修正平滑估计方法、基于EM算法的模型参数估计以及用于表达AOD时空趋势的中位数平滑法。其次给出了MODISAOD数据集两步线性回归结果，分季节和分站点将补全后的MODISAOD与AERONET站点观测AOD进行了比较，评价了相应的估计精度。最后在不同时间尺度上分析了华东地区的AOD空间分布特征。
　　第5章作为全书的重点，详细介绍了PM2.5浓度的时空回归克里金估算模型构建、估参与验证过程。首先阐述了考虑PM2.5浓度时空自相关性，以AOD、相对湿度及大气边界层高度作为辅助变量的时空回归克里金模型的构建思路，并且给出了分别用于构建各季节模型的PM2.5浓度、AOD等数据的描述性统计分析结果，并展示了各季节PM2.5浓度的时空趋势提取结果及残差时空变异函数。最后使用交叉验证法评价了模型的估计精度，并选取代表性站点进行了直接观测和模型估计的PM2.5浓度时间序列对比分析。最后在不同时间尺度上分析了华东地区的PM2.5浓度空间分布特征，并与AOD进行对比分析。
　　第6章介绍了GPU众核加速的时空克里金插值并行算法。首先介绍了GPU的硬件架构和CUDA并行编程模型。其次阐述了GPU众核加速的时空克里金插值并行算法的设计细节，包括内核函数设计和时空最近邻搜索算法等。最后进行了多种空间分辨率格网上的PM2.5浓度残差项时空克里金插值实验，对比分析了串行、CPU四核并行和GPU众核并行的算法性能。
　　第7章总结了该书的主要研究成果，分析了研究工作仍存在的局限与不足，并对下一步的研究方向进行了展望。