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草原产草量遥感估算方法发展趋势及影响因素
引用本文:陶伟国,徐斌,杨秀春.草原产草量遥感估算方法发展趋势及影响因素[J].草业学报,2007,16(2):1-8.
作者姓名:陶伟国  徐斌  杨秀春
作者单位:农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室,北京,100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京,100081;农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室,北京,100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京,100081;农业部资源遥感与数字农业重点开放实验室,北京,100081;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所,北京,100081
基金项目:国家高技术研究发展专项(863)“草原监测管理系统关键技术研究”(2006AA10Z242),农业部全国草原遥感监测项目资助
摘    要:草原产草量估算是实行以草定畜、草畜平衡管理的前提条件。遥感模型方法是目前从宏观上用于估算产草量的有效方法。该研究对遥感估算方法进行了详细阐述,并针对国内外的研究现状,分别讨论了基于遥感的统计模型法、综合模型法和其它相关方法,分析了不同方法的优缺点,探讨了建模过程中的影响因素,最后对产草量遥感估算方法的发展趋势及前景进行了展望。遥感模型法中的统计模型仍是今后大面积估产中应用的重点,而遥感模型法中的综合模型在今后草地生物量估算中将有很大的发展潜力,新的数学方法的不断探索和多种相关模型的不断融合将实现从微观形成机制的研究到宏观产量形成模拟的一体化方面有着重要的前景。

关 键 词:草原估产  遥感模型  植被指数  生物量  信息匹配
文章编号:1004-5759(2007)02-0001-08
收稿时间:2006-02-17
修稿时间:2006年2月17日

Advances and factors affecting the estimation of grass production using remote sensing
TAO Wei-guo,XU Bin,YANG Xiu-chun.Advances and factors affecting the estimation of grass production using remote sensing[J].Acta Prataculturae Sinica,2007,16(2):1-8.
Authors:TAO Wei-guo  XU Bin  YANG Xiu-chun
Institution:1. Key Laboratory of Resources Remote Sensing and Digital Agricultural, MOA, Beijing 100081,China; 2. Institute of Natural Resources and Regional Planning, Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081, China
Abstract:Estimating grass production is a precondition of animal loading balance and range management.There are three main types of models for estimating grass production: field measurement,meteorological models and remote sensing.The remote sensing method is the one principally discussed,but other approaches are briefly introduced.Advantages and limitations are analyzed and trends and prospects are discussed.Statistical methods based on remotely sensed data are also important in application for large areas of grasslands,and integrated models will play an increasingly important role in future grasslands studies.The continual exploration of new mathematical methods will result in production and fusion of many related models of micro forming mechanisms which will be integrated with the models of macro yield formation.
Keywords:estimating grass production  model of remote sensing  vegetation index  biomass  information matching
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