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近30年十大孔兑流域植被覆盖度空间变化的遥感调查与分析 总被引：6，自引：0，他引：6
植被覆盖度是表征水土保持状况的一项重要指标。传统的样本估算法在计算大范围、多时相的植被覆盖度时既耗时耗力又易产生误差,为此基于先进的遥感技术,选择十大孔兑流域作为研究区,以1990年、2000年和2010年为分析典型年,以归一化植被指数和遥感反演为基础,利用像元二分模型按照土壤侵蚀强度分级指标中的覆盖度等级划分标准对植被覆盖度等级重新划分,进而定量分析了该研究区的植被覆盖度空间变化。结果表明,1990年植被覆盖度为20.76%、2000年为21.71%、2010年为25.92%,即十大孔兑流域植被覆盖度呈现逐渐升高趋势。 相似文献
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施秉云台山地区近40年来植被覆盖度动态变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分别采用1973年、1993年和2010年三期遥感影像,基于植被指数与植被覆盖度之间的关系建立植被覆盖度指数模型,运用遥感与地理信息系统技术对施秉云台山地被覆盖度进行等级划分,并对其近40 a的动态变化过程进行研究。结果表明:云台山地区植被覆盖度总体呈现退化态势,但是局部地区植被覆盖情况有改善趋势;1973—2010年间,云台山核心区覆盖度等级明显高于周边地区,但是这一优势在不断衰退;核心区植被覆盖度变化幅度小于周边地区,核心区植被覆盖度比周边地区较为稳定,低等级覆盖度变化幅度大于高等级覆盖度;前20 a植被覆盖度主要以退化趋势为主,后20 a则呈现逐渐恢复态势;植被覆盖度变化趋势受当地经济发展模式和生态环境观念改变影响较大。 相似文献
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[目的] 对沙漠腹地绿洲植被覆盖度提取及植被指数优选进行分析和研究，为该区选取最优植被指数反演极端干旱区绿洲植被覆盖状况提供科学依据。 [方法] 选取塔克拉玛干沙漠腹地达里雅布依绿洲天然植被作为研究对象，以无人机航拍样地影像获取的植被覆盖度为基准，采用Sentinel-2B卫星影像提取多种典型植被指数，运用回归统计方法建立植被指数-植被覆盖度统计模型，在卫星像元尺度上确定反演干旱绿洲覆盖度的最优植被指数。 [结果] ①利用Image J软件提取样方植被覆盖度精度较高，总体精度可达88.67%。 ②土壤调节型植被指数(SAVI，MSAVI)在标准回归系数、确定系数评价指标中表现良好，指示极端干旱区天然植被覆盖变化有较好的适用性。 [结论] 在极端干旱区，Image J提取稀疏植被效果较好，SAVI，MSAVI更适合绿洲植被覆盖变化研究。 相似文献
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青海湟水流域植被覆盖度时空变化分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2001-2009年的MODIS遥感数据与归一化植被指数的像元二分模型,并结合湟水流域的地形特征数据,分析流域内植被覆盖度时空变化动态特征.结果表明:湟水流域的植被覆盖度空间分布差异十分显著,基于地形特征的脑山区(69.47%)、浅山区(56.46%)和川水区(45.43%)植被覆盖度地带性特点明显;近9年来湟水流域总体植被覆盖度略有下降,尤其是高植被覆盖度减少了17.23%.而较高植被覆盖度增加了12.15%;脑山区的高植被覆盖度与较高植被覆盖度之间转换剧烈,浅山区的各级植被覆盖度都相对稳定,川水区的中植被覆盖度与较低植被覆盖度之间转换明显. 相似文献
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基于MODIS EVI数据的锡林郭勒盟植被覆盖度变化特征 总被引：7，自引：4，他引：7
锡林郭勒盟是中国华北地区的重要风沙源地之一,也是中国北方重要的生态环境保护屏障,其植被状况将直接影响着京津唐地区乃至东部地区生态环境质量的改善。该文以锡林郭勒盟为研究区,以MODIS EVI遥感数据为主要数据源,运用时间序列谐波法对2000-2013年增强型植被指数EVI(enhanced vegetation index)数据进行重构,用线性混合像元模型对该数据进行混合像元分解提取植被信息,研究植被覆盖度估算方法,构建锡林郭勒盟2000-2013年植被覆盖度数据集,完成该地区植被覆盖度的时空变化分析。结果表明:2000-2013年,锡林郭勒盟年均植被覆盖度呈现小幅下降趋势,年最大植被覆盖度有所增加。从空间分布上,研究区东部及东南部地区(东乌珠穆沁旗、西乌珠穆沁旗、多伦县和太仆寺旗等)植被覆盖度相对较高,西北部地区(苏尼特左旗、苏尼特右旗等)植被覆盖度则较低;从时间趋势上,2000-2013年,研究区虽开展了大规模的退耕还林(草)、植树造林和封山育林(草)等生态环境保护措施的实施,但由于受沙尘暴、干旱等气候灾害的影响,以及研究区内牧业、矿业活动程度的加剧,植被覆盖状况整体改善不明显,且局部地区植被覆盖明显降低,草场退化、沙化现象日益明显。中部地区由原本的低植被覆盖度逐渐演变成了较低植被覆盖度,中植被覆盖度从2000-2010年有所降低,而到2013年又有所回升,从2000-2013锡盟部分高植被覆盖度区渐渐变成了较高植被覆盖度区。 相似文献
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基于线性光谱混合模型的荒漠草地覆盖度估测 总被引：3，自引：1，他引：2
为了解决草地混合像元对草地植被覆盖度监测的影响,该研究以Landsat TM为数据源,探讨线性光谱混合模型进行混合像元分解的关键问题,分析混合光谱模型获得的不同组分分量与植被覆盖度之间的关系,以期建立适合天山北坡荒漠草地覆盖度监测模型。结果表明:通过光谱混合模型获得植被、沙丘以及盐碱化土壤3个基本组分,其中植被组分与覆盖度拟合效果较好(R2=0.62),与植被指数法估测草地覆盖度相比,决定系数R2均高于比值植被指数、归一化植被指数、土壤调节植被指数及修正土壤调整植被指数MSAVI。通过对所获模型精度检验,均方根误差RMSE为1.28,结果较为理想。因此,利用线性光谱混合模型解析混合像元估测天山北坡荒漠草地覆盖度具有可行性。 相似文献
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岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性 总被引：5，自引：3，他引：2
[目的]研究岷江上游流域植被覆盖度随不同高程带、坡度带、坡向分布变化的特征及相关性,为该地区利用有利地形加强生态环境建设和防治水土流失提供依据。[方法]在GIS和RS技术支持下,利用Landsat-8OLI遥感影像和DEM数据提取植被覆盖度和地形因子进行叠加分析,构建统计样本定量分析植被覆盖度与地形因子间的相关关系。[结果]研究区总体植被覆盖情况良好,中度以上植被覆盖区占研究区面积75.0%,低植被覆盖区仅占15.2%。植被覆盖度随海拔高度和坡度的增加呈先增加后降低的趋势,在海拔2 500~3 000m和坡度25°~45°达到最大值;阳坡的植被覆盖度略大于阴坡。各地形因子对不同植被覆盖度的影响程度不同,低植被覆盖区受坡度影响较显著,极高度植被覆盖区受海拔高度影响较显著,其他植被覆盖区与地形因子的相关性无明显规律。[结论]岷江上游流域植被覆盖度与地形因子关系紧密,地形因子变化对生态环境有重要影响。 相似文献
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黄河源区玛曲县植被覆盖度及其气候变化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以MODIS—NDVI遥感数据为基础,利用像元二分模型对玛曲县2000—2010年的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的时空变化特征进行分析,并探讨了植被覆盖度与降水量和气温之间的响应关系。结果表明:近10a来玛曲县植被覆盖度变化呈明显波动起伏且总体略有增加趋势,高植被覆盖度和较高植被覆盖度的数量变化剧烈,中植被覆盖度、较低植被覆盖度和低植被覆盖度分布相对稳定;不同等级植被覆盖度在各乡范围及基于地形特征的空间分布差异十分显著;在年际与生长季的变化水平上,气温与降水量都对植被覆盖度有影响,其中气温比降水量的影响更加显著。 相似文献
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草原区露天煤矿植被覆盖度时空演变与驱动因素分析 总被引：2，自引：1，他引：1
采用多时相Landsat TM遥感数据,借助于植被指数与植被覆盖度,基于不同时序植被覆盖度格点回归斜率、标准差和基末年等级转换矩阵等,分析了研究区植被覆盖度空间异质性及其驱动机制,剖析了采复联动下研究区、开采区和复垦区植被覆盖度变化趋势和波动程度,进而揭示随着时间变化采复活动与植被覆盖度间的响应。研究结果表明：不同年份研究区植被覆盖度及其等级空间分布整体上具有一定相似性,矿山采复活动在一定程度上打破了区域植被覆盖度时空演变格局;研究区植被覆盖度以中（Ⅳ等）、中低（Ⅲ等）为主,按多年均值计算,两者之和占研究区总面积的80%以上;植被覆被度呈增加和减少的区域面积比为2∶3,相关系数在?0.9266～0.4805之间,斜率正值范围内相关性并不显著,而负值范围的?0.9266～?0.895呈现不同程度显著性相关;露天采区、排土场及其周边1.5 km范围内的植被覆盖度呈显著下降趋势,且趋于一致。矿区植被恢复经历了一个“高—低—高”的周期循环,半干旱草原区复垦管护期限尽量保证在6 a以上。70%以上区域在研究时段内植被覆盖度发生转换,转换较为频繁,Ⅰ等植被覆盖度中的90%是由采矿活动转入的。露天煤矿区植被覆盖的提升有赖于矿区社会压力减少和生态恢复力提高两方面。研究成果将为露天煤矿及其所在区域生态环境科学保护与决策、恢复和治理提供信息支撑。 相似文献
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地理信息技术支持下中国三峡典型区植被变化预测的试验研究 总被引：3，自引：0，他引：3
A computerized parametric methodology was applied to monitor, map, and estimate vegetation change in combination with ＂3S＂ （RS--remote sensing, GIS--geographic information systems, and GPS---global positioning system） technology and change detection techniques at a 1：50 000 mapping scale in the Letianxi Watershed of western Hubei Province, China. Satellite images （Landsat TM 1997 and Landsat ETM 2002） and thematic maps were used to provide comprehensive views of surface conditions such as vegetation cover and land use change. With ER Mapper and ERDAS software, the normalized difference vegetation index （NDVI） was computed and then classified into six vegetation density classes. ARC/INFO and ArcView software were used along with field observation data by GPS for analysis. Results obtained using spatial analysis methods showed that NDVI was a valuable first cut indicator for vegetation and land use systems. A regression analysis revealed that NDVI explained 94.5% of the variations for vegetation cover in the largest vegetation area, indicating that the relationship between vegetation and NDVI was not a simple linear process. Vegetation cover increased in four of areas. This meant 60.9% of land area had very slight to slight vegetation change, while 39.1% had moderate to severe vegetation change. Thus, the study area, in general, was exposed to a high risk of vegetation cover change. 相似文献
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采用GIS技术与地统计方法,基于黄土高原2000—2018年的MODIS遥感影像,选取归一化植被指数探讨研究区植被时空变化特征,采用相似生境法预测黄土高原植被恢复潜力。结果表明:黄土高原2000—2018年低植被盖度区域面积减少,高植被覆盖度面积不断增加。黄河中游头道拐至龙门区间植被变化最为显著,平均增长速率为0.015~0.050/a,其中,延河上游、清涧河及秃尾河流域的植被盖度增长速率最高,均超过了0.015/a。受城市化影响,汾渭平原的下游干流区植被盖度显著降低。相似生境法预测黄土高原未来植被恢复潜力的空间差异性显著,东南部地区植被盖度接近或达到最大恢复潜力,无恢复空间;在丘陵沟壑区和风沙区的交错地带部分地区植被盖度较现状仍有25%~50%的提升潜力。由于黄土高原植被受退耕还林草工程影响,人工植被干扰强烈,受到该区降雨与水分承载力限制,未来植被恢复需调整植被类型、优化植被结构与格局,提升区域生态系统功能。本研究结果可为黄土高原未来植被恢复与水土保持规划与布局提供理论与方法支撑。 相似文献
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2001-2013年宝鸡地区植被NDVI对气温和降水量的季节响应特征 总被引：3，自引：1，他引：3
[目的]研究2001-2013年陕西省宝鸡地区植被变化与气温和降水量的时空变化特征及其相关性,为区域农业发展和区域生态文明建设提供有力支撑.[方法]基于2001-2013年宝鸡地区气温和降水量数据,利用MODIS NDVI数据和11个气象站点实测数据,结合实际调查,采用一元线性回归、标准化处理、相关分析等方法,基于季尺度、参照年尺度分析宝鸡地区植被覆盖季节时空变化及其与气温和降水量的相关性.[结果]夏季植被NDVI增加趋势最为明显,其次为秋季,冬季植被覆盖最差;宝鸡地区四季标准化值NDVI与气温、降水量的变化趋势相接近,其最大值点的出现时间与气温和降水量基本对应.同一季节NDVI与气温的相关系数均高于NDVI与相应季节降水量的相关系数(除夏季);春季NDVI与冬季气温(-0.592)、夏季NDVI与春季降水量(0.640)之间显著相关,表明近13 a来春季植被覆盖变化与冬季气温、夏季植被覆盖与春季降水量的变化较为一致,NDVI与降水之间的滞后关系为0～3个月.[结论]2001-2013年宝鸡地区年均、季NDVI整体均呈增加趋势,8月植被覆盖变化与降水量的变化较为一致,降水量较气温对8月植被生长影响强烈. 相似文献
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应用RS技术,以1979年和2005年的Landsat TM影像为数据源,并对其进行边界修补、去云处理、地形校正、大气辐射订正和反射率计算,然后运用归一化植被指数和改进的像元二分模型,分别计算其归一化植被指数ND-VI及植被覆盖度,对北京市门头沟区的植被覆盖进行动态遥感监测。结果表明:(1)门头沟区植被覆盖整体呈下降趋势,覆盖度从1979年的76.4%减少为2005年的72.7%;(2)覆盖度在60%以上的区域比较稳定,是植被覆盖的主体;(3)覆盖度在80%以上的大面积减少,说明该区植被破坏严重,这与城市化进程的加快、对土地大规模利用、经济增长有很大关系;(4)由于居民点建设中采沙、采石和采煤占用绿地,永定、龙泉、谭柘寺植被退化最严重;军庄退耕还林和果林绿化是唯一植被覆盖增加的乡镇。其它乡镇植被退化平均在5%以内,妙峰山、王平、大台、斋堂四个中部乡镇由于采矿、采石等人为活动,特别是京西矿业集团的煤矿多基本集中在此,使这4个乡镇植被退化明显,并已形成采空区和塌陷区;雁翅、清水乡植被退化主要以自然退化为主,退化幅度相对较小。 相似文献
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定量厘定气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的相对作用,可为揭示喀斯特地貌区植被NDVI时空演变特征及其驱动机制提供依据。以MODIS NDVI、SRTM DEM、基于站点的气象数据为数据源,建立Theil-Sen Median斜率估计、残差分析、相对作用分析等多数学模型,分析了2001—2019年西南喀斯特地貌区气候变化和人类活动对植被NDVI变化的相对作用,揭示植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关性。结果表明:研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI总体上呈上升态势,植被NDVI变化趋势呈现明显的空间异质性,植被NDVI增加的区域面积远大于减少的区域面积; 研究区植被改善和植被退化均受人类活动的主导。研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI与降水、气温以及相对湿度整体呈正相关,相关程度依次递减,与日照时数呈负相关。综上可知,研究时段内西南喀斯特地貌区植被覆盖呈改善态势,人类活动可被认为是影响西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的主要驱动力,植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关系数在空间上呈现明显的异质性。 相似文献
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基于Landsat 8 OLI影像的延河流域土壤线提取及其应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]以延河流域为研究区,利用自动提取算法建立典型黄土的土壤线方程,为土壤调节植被指数的计算提供基本参数。[方法]基于Landsat 8OLI遥感影像,采用自动提取算法获取土壤线参数;分析归一化植被指数NDVI,土壤调节植被指数PVI,TSAVI,ATSAVI与实测盖度的相关性,探讨所构建的土壤线方程在黄土高原地区植被指数提取中的适用性。[结果]通过自动算法与常规方法对比发现两者偏差较小,且自动提取算法具有较高的精度和稳定性;各植被指数与实测盖度的相关性大小为:PVINDVITSAVIATSAVI,PVI为延河流域植被盖度反演的最优植被指数,NDVI次之,TSAVI与ATSAVI较差;与NDVI指数相比,PVI指数能够较好地抵抗土壤噪声的影响,对不同植被类型的敏感性较高,更适用于植被覆盖度较低的黄土高原。[结论]自动提取算法对延河流域土壤线的提取较为适用,所得参数适合于计算土壤调节植被指数。 相似文献
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改性纤维素类聚合物固沙剂的吸附力学及崩解特性试验 总被引：3，自引：1，他引：2
山地植被信息在气候变化研究和生态环境保护等方面发挥着重要作用,遥感技术能够快速获取山地植被信息,但是存在山地地形阴影的影响以及山地植被信息混淆问题。该文以山地植被为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像多光谱数据,分析山地植被的主要特点,借鉴阴影消除植被指数（SEVI）的构造原理及形式,提出了一种适用于山地植被覆盖遥感监测的植被指数算法--植被区分阴影消除植被指数（VDSEVI）。研究结果表明：相对于已有的其他植被指数,VDSEVI较好地消除了地形阴影的影响;VDSEVI的信息量大,植被覆盖的识别能力较强,较好地解决了植被信息混淆问题,能够更好地反映山地植被覆盖情况。不同土地覆盖类型的VDSEVI存在显著差异;阴影稀疏林地和相邻非阴影稀疏林地的相对误差较小,为3.428%;各土地覆盖类型样本VDSEVI标准差均小于0.06;植被覆盖样本VDSEVI与太阳入射角的余弦值（cosi）的相关系数为?0.800。为验证VDSEVI在其他地区的适用性,将VDSEVI应用于内蒙古阿尔山和福州市闽侯县,结果表明VDSEVI同样适用。新疆那拉提、内蒙古阿尔山和福州市闽侯县3个区域基于VDSEVI阈值法的植被信息提取总体精度分别为84.136%、87.339%、86.709%,Kappa系数分别为0.799、0.788、0.791。 相似文献
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山地植被信息在气候变化研究和生态环境保护等方面发挥着重要作用,遥感技术能够快速获取山地植被信息,但是存在山地地形阴影的影响以及山地植被信息混淆问题。该文以山地植被为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像多光谱数据,分析山地植被的主要特点,借鉴阴影消除植被指数（shadow eliminated vegetation index,SEVI）的构造原理及形式,提出了一种适用于山地植被覆盖遥感监测的植被指数算法—植被区分阴影消除植被指数（vegetation distinguished and shadow eliminated vegetation index,VDSEVI）。研究结果表明：相对于已有的其他植被指数,VDSEVI较好地消除了地形阴影的影响;VDSEVI的信息量大,植被覆盖的识别能力较强,较好地解决了植被信息混淆问题,能够更好地反映山地植被覆盖情况。不同土地覆盖类型的VDSEVI存在显著差异;阴影稀疏林地和相邻非阴影稀疏林地的相对误差较小,为3.428%;各土地覆盖类型样本VDSEVI标准差均小于0.06;植被覆盖样本VDSEVI与太阳入射角余弦值（cosi）的相关系数为?0.800。为验证VDSEVI在其他地区的适用性,将VDSEVI应用于内蒙古阿尔山和福州市闽侯县,结果表明VDSEVI同样适用。新疆那拉提、内蒙古阿尔山和福州市闽侯县3个区域基于VDSEVI阈值法的植被信息提取总体精度分别为84.136%、87.339%、86.709%,Kappa系数分别为0.799、0.788、0.791。 相似文献
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为探究黄土高原植被覆被时空分布与动态变化及其与气候和人类活动的响应机制,基于趋势分析、偏相关性分析和残差分析等方法,利用2000—2015年黄土高原MODND1T/NDVI植被遥感数据、同期气象数据及ESA CCI-LC植被覆被分类数据,根据气候和人为因素对植被覆盖变化的驱动贡献,(1)分析了黄土高原NDVI分布格局、变化趋势及其驱动因素。结果表明：(1)黄土高原NDVI由西北向东南呈递增趋势,具有明显空间异质性分布特征。16年间NDVI呈显著增加趋势,平均递增速率0.010 2/a,波动范围介于0.54～0.71。(2)黄土高原NDVI变化趋势与降水有较强相关性,两者偏相关系数为0.53。(3)黄土高原不同季节NDVI均呈整体增长趋势,春季NDVI与降水呈显著正相关关系,降水是决定春季所有植被类型覆盖变化的最直接因素。(4)残差分析表明,人类活动对黄土高原NDVI的波动影响较大,是黄土高原植被覆盖变化的重要驱动因素。综上,黄土高原16年间植被覆被明显增加,降雨是黄土高原植被生长发育的主要限制因素,人类活动通过退耕还林等生态修复措施对黄土高原植被覆被带来明显改善。 相似文献
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为提高生长初期低覆盖度作物长势的遥感监测精度,需要消除灌溉引起的土壤水分背景变化对归一化差值植被指数(NDVI)的影响。为了实现棉花生长初期灌溉信息提取与校正,提高棉花作物长势监测与产量预判精度,本文以美国加利福尼亚州San Joaquin Valley的2个棉花地块为研究区,选取棉花生长初期灌溉过程中的遥感影像,构建两种灌溉信息提取方法(分阶段阈值法和灌溉线提取法),确定最优灌溉像元提取方法;比较分析灌溉与未灌溉情况下棉花的NDVI与归一化差值水分指数(NDWI)以及土壤调节植被指数的关系,提取含有灌溉信息的像元,并对NDVI进行校正,消除灌溉对NDVI的影响。研究结果表明:在棉花生长初期,灌溉与未灌溉像元NDVI变化率达12%,差异较显著;灌溉与否的棉花NDVI与NDWI间均存在极显著的线性关系,决定系数在0.80以上;利用灌溉线方法提取灌溉信息与分阶段阈值相比精度更高,精度达88%以上;校正后线性回归模型精度达0.95,灌溉校正效果明显,灌溉与未灌溉像元的NDVI差异减小至2%。本研究通过对含有灌溉信息像元NDVI值的校正,去除灌溉对NDVI造成的影响,反映了真实的植被信息,可实现对作物生长初期长势的准确遥感监测,为遥感定量监测提供便利。 相似文献