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黄河多沙粗沙区分布式土壤流失模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以侵蚀动力学、地貌学、水文学、泥沙运动力学的理论为基础,以黄河多沙粗沙区岔巴沟流域为研究区域,以地理信息系统为平台,构建了黄河多沙粗沙区小流域分布式土壤流失数学模型,可用于计算小流域梁峁坡、沟坡和沟槽三部分的土壤流失量,并达到了产汇流模型与产输沙模型的紧密耦合;提出了当量糙率系数的概念,初步解决了定量表达水土保持工程对产汇流的影响,使模型具备了预测评价不同水土保持治理方案效益的功能;利用3S技术实现了土壤流失预测模拟信息系统的自动提取。通过对岔巴沟流域和杏子河流域土壤流失实测资料的验证表明,本模型能基本正确反映黄河多沙粗沙区流域土壤流失规律。 相似文献
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[目的]揭示近年来河南省生态环境质量时空变化特征,为生态环境的监测、保护和管理提供科学依据和技术支持。[方法]以多源、多时相数据为基础,参考生态环境状况评价技术规范和模型方法,采用1km格网作为评价单元,提取生物丰度、植被覆盖、水网密度、土地胁迫、污染负荷5个指标,来计算生态环境质量总指数,定量评估河南省生态环境质量时空变化。[结果](1)河南省生态环境质量以"一般"为主,其所占比例接近80%,其他类型面积较少,生态环境质量的基本空间分布格局明显受地形地貌、土地利用及区域发展战略影响;(2)2000—2013年,河南省生态环境质量年际间变化较小,呈现出"单峰型"的变化特征,但生态环境质量为较差和优、良的区域面积都有所增长;(3)生态环境质量变化与区域发展关系密切,13a来,河南省生态环境质量总体上存在微弱变差趋势,变差区域在空间上由中西部向东南部迁移,主要与城市建设用地扩张有关。[结论]基于1km格网的生态环境质量评价方法更能反映区域生态环境空间特征及影响因素。为了持续提升研究区生态环境质量,区域发展战略必须要与生态文明建设相协调。 相似文献
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综合季相节律和特征光谱的冬小麦种植面积遥感估算 总被引:7,自引:3,他引:4
及时准确地获取区域和国家尺度的作物种植面积和空间分布具有重要意义。针对目前中低分辨率遥感数据相结合方法的局限,提出一种新的作物类型识别方法。首先基于MODIS NDVI数据的时间优势,提取研究区各类植被的NDVI时间序列曲线,从而分析冬小麦在季相节律上的识别特征,构建冬小麦识别模型。再将MODIS像元分类处理,纯耕地像元利用冬小麦的季相节律特征识别;耕地与其他植被的混合像元利用混合像元分解的思想提取耕地组分的NDVI时间序列,从而进行识别,进一步根据空间关系将识别结果重新定位到中分辨率尺度上;冬小麦与其他作物的混合像元覆盖区则利用TM遥感影像的光谱差异加以区分。在伊洛河流域主要农业区,以冬小麦为识别对象,结果表明识别精度达到96.3%。该方法为作物种植信息的提取提供了新的解决问题的途径,也对其他类型作物的识别也具有重要的参考价值。 相似文献
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基于CASA模型的区域冬小麦生物量遥感估算 总被引:3,自引:2,他引:1
该文对原始CASA(carnegie-ames-stanford-approach)模型中归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)最值提取方法及光合有效辐射吸收比(fraction of absorbed photosynthetically active radiation,FPAR)的算法进行了深入分析,并通过综合分析大量国内外文献,更加科学合理的确定了最大光能利用率的取值,最终确立了适合该研究区的CASA模型。该文以河北省邯郸市3个县域冬小麦为研究对象,以HJ-1A/B星遥感数据产品为数据支撑,采用CASA模型对研究区2014年冬小麦生物量进行了估算和精度验证,结果表明:研究区冬小麦生物量平均值为1 485 g/m~2,50%以上区域在1 500~2 000 g/m~2之间。冬小麦实测生物量与预测生物量相关性达到显著水平,R~2为0.811 5。经过50组数据分析对比,平均相对误差为2.13%,其中,最大值为11.54%,最小值为0.33%;平均预测生物量为1 807.54 g/m~2,与平均实测生物量1 720.74 g/m~2相比,绝对误差为86.80 g/m~2,为估算区域冬小麦产量提供理论支撑。 相似文献
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