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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
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以云南景谷为研究对象,以追求最大固碳效率为出发点,研究和评价了计划烧除和常规林2种不同森林管理模式下腐殖质层含水率、厚度、载量和有机碳贮量,以及0～60 cm土壤层次有机碳含量和有机碳贮量来分析计划烧除对土壤的固碳效率。结果表明,思茅松经计划烧除林腐殖质层厚度较常规林平均厚0.527 cm,载量高3.362 t/hm2,平均有机碳贮量高2.145 t/hm2;不同立地条件下经计划烧除林0～60 cm土层有机碳含量与常规林同层次相比,都高出约0.5%;经计划烧除林土壤有机碳贮量比常规林高38.526 t/hm2,说明计划烧除可增加森林土壤的固碳量,达到森林增汇效益。 相似文献
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指出了石漠化信息的提取要综合多种因素，由于石漠化的等级的划分存在着很大的争议，所以等级的划分对于石漠化的提取的影响也是巨大的，将尺度因子引入到石漠化等级的划分中，在提取石漠化范围的过程中采用了基于内容的特征识别算法，该算法大大提高了石漠化识别的精度。同时可以借助目前已经存在的土地利用的数据，可以在很大程度上提高石漠化信息提取的精度。针对传统的提取石漠化的方法如改进植被差异化指数方法无法很好地再现石漠化的主要特征，以遥感方法中的归一化的差异化植被指数为基础提出了石漠化识别综合识别指标的方法，该方法经过试验能够在很大程度上提高石漠化信息提取的精度。 相似文献
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