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【目的】快速、准确和大范围地对天峻县草地地上生物量(Above-Ground Biomass,AGB )进行监测。【方法】利用天峻县 Landsat 8 OLI 遥感图像数据和同期 43 处样点实测生物量数据,分别建立了归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、土壤调节植被指数(Soil-Adjusted Vegetation Index,SAVI)、修改型土壤调节植被指数(Modified Soil - Adjusted Vegetation - Index, MSAVI)、比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)与草地地上生物量的遥感统计模型,分析遥感植被指数与草地地上生物量之间的相关性。【结果】天峻县遥感植被指数与草地地上生物量之间存在较好的相关性,但不同的统计模型的拟合效果不同;由 4 个自变量建立的多元线性回归模型的比一元线性回归模型有更好的拟合效果;遥感植被指数与草地地上生物量建立的三次项回归模型在拟合精度上较一元线性和多元线性高,为 y=116. 12x3 –898. 48x2 +1 672. 1x–1 003. 4。【结论】 RVI 与草地地上生物量三次项模型适用于监测天峻县地区的草地地上生物量。 相似文献
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