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SMAP(Soil Moisture Active Passive,SMAP)产品空间分辨率低的特征限制了在地表高异质性的干旱区沙漠稀疏植被区的适用性。考虑到干旱区沙漠植被区特殊的环境特征,在地表温度(Land Surface Temperature,LST)、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)等传统降尺度因子的基础上,增加了与荒漠地表土壤水分关联性更强的增强型修改土壤植被指数(Enhanced Modified Soil-Adjusted Vegetation Index,EMSAVI)与比值沙地亮度指数(Ratio Sand Brightness Index,RSBI)分别作为反映研究区植被盖度和裸沙分布状况的降尺度因子,利用随机森林算法(Random Forest,RF),构建了干旱区土壤水分降尺度模型。结果表明:(1)由相关性分析可知,EMSAVI(r干=-0.37,r湿=-0.34)、RSBI... 相似文献
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