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51.
以1991、2004和2015年3个时相的TM/OLI遥感影像为数据源,利用基于归一化植被指数(NDVI)的像元二分模型估算保定市植被覆盖度,对其进行等级划分,并分析其时空变化特征。结果表明,1991—2015年,保定市植被覆盖度整体呈现下降的趋势,且不同区域存在差异现象。低植被与中低植被覆盖区面积整体呈增加趋势,而高植被覆盖区面积呈降低趋势。在4个研究分区中,保定市主城区植被覆盖度下降最为明显,1991—2015年的25年间,植被覆盖率下降了12.76%,平均每年下降约0.5%。研究发现,城市开发与建设及其导致的农用地减少等是植被覆盖度变化的主要原因。 相似文献
52.
53.
54.
基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证 总被引:1,自引:1,他引:0
开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。 相似文献
55.
草地植被指数及生物量的遥感估测* 总被引:3,自引:0,他引:3
简要回顾了我国草地遥感技术的发展过程以及各阶段的主要特点,并对草地植物的反射光谱特征做了介绍。在阐述植被指数在草地科学领域的运用的同时,介绍了植被指数NDVI和RVI的特点,就NDVI和RVI在草地地上生物量估测上的运用做了初步的探讨。其结果表明,在目前草地生物量的估测领域植被指数NDVI运用较RVI广泛。 相似文献
56.
在全球气候变化的研究中,植被物候与气候的关系是一个重要的课题,它显示陆地生态系统对全球变化的响应。笔者用2005~2008年1~7月每8d时间序列的MODIS/EVI数据及其相应的地面数据,运用时间序列谐波分析(HANTS)算法对EVI数据进行去云处理。对处理后的结果,采用动态阈值法获取该区域2005~2008年植被物候(生长始期)及其分布格局,并将冰冻灾害年份跟正常年份植被物候分布格局进行对比,分析冰冻灾害对该地区植被物候的影响。结果表明,处理后的EVI数据能较好地反映冰冻灾害对植被物候的影响,准确地反映了冰冻灾害的实际影响范围。该研究结果说明,通过HANTS法分析卫星遥感数据可较为准确地反映植被的生态特征。 相似文献
57.
VI-LST遥感模型在福建省干旱灾害监测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
植被指数(VI)和地表温度(LST)是描述地表特征信息的2个重要参数.本研究采用基于VI和LST特征空间的遥感模型对2000年以来福建省三起比较严重的干旱灾害进行监测分析,结果表明:采用增强型植被指数(EVI)拟合特征空间干边方程的相关系数高于采用归一化植被指数(NDVI)拟合干边方程的相关系数.VI-LST遥感模型能客观地反映地表水分供应状况,较好地反映区域旱情的空间分布和旱情动态发展过程,干旱灾害的卫星遥感监测结果与地面气象监测结果基本一致,在福建省抗旱减灾工作中具有一定的实用价值. 相似文献
58.
测量了3个水淹深度(对照、根部水淹、全淹)条件下枫杨叶片的高光谱反射率、红边参数及对应的叶绿素总含量,对归一化植被指数与叶绿素总含量进行了相关分析.结果表明:①在水淹胁迫下,枫杨叶片的高光谱反射率呈现下降的趋势,且在蓝光波段(400~500 nm)和近红外波段(760~950 nm)表现为极显著差异;②随着水淹程度的加深,枫杨叶片叶绿素含量显著下降(p<0.05);③红边特征的分析显示,随着水淹程度的加深,叶片光谱出现了蓝移的现象,红边斜率呈现下降的趋势;④叶绿素总含量与归一化植被指数(R705/R750)呈正相关,相关系数为0.86(p<0.01).经回归分析,叶绿素总含量与归一化植被指数呈线性关系(R2=0.80,n=42).认为枫杨叶片高光谱特征及归一化植被指数可较好地反映枫杨的叶绿素含量和水淹胁迫的程度. 相似文献
59.
60.
采用来自于中国科学院科学数据库提供的SRTM数据和美国陆地卫星7号(即Landsat-7)遥感数据,结合直接估算和间接估算的优点,以30 m的栅格为地面单元,模拟和表达地面立地条件和森林分布的连续变化,实现土壤碳库的精细化估测。利用SPSS对导出的数据进行处理,分析地表土壤有机碳含量与年均温、年平均降水量、NDVI、坡度、坡向、坡位及DEM数字高程之间的统计关系,拟合出土壤有机碳的估算模型,并以此来进行思茅松土壤有机碳储量的统计计算。 相似文献