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102.
水体光谱特性是水体物质组成的外在特征,利用野外实测的水体遥感反射率可以对水体物质的种类及含量进行分析。野外实验通常采用2种不同的测量方法来获取水体遥感反射率,即不同的测量几何(垂直测量和倾斜测量)。基于内蒙古赤峰市达里诺尔湖的野外实测试验,简单描述了水体光谱测量的原理及过程,并利用2种不同测量几何测得的水体遥感反射率分析了湖水的藻类特征以及水体悬浮泥沙含量情况。通过对比分析垂直测量和倾斜测量结果,认为垂直测量并非错误的测量几何,两者之间存在一定的相关性。此外,对2种不同测量几何下测量得到的天空光也进行了分析,结果表明,采用倾斜测量出现异常数据的概率较小。 相似文献
103.
【目的】天然林资源保护工程(简称“天保工程”)实施20多年来有效保护和恢复了工程区的森林资源。工程实施成效除了森林覆盖面积增加,更多的表现为森林资源质量持续提升。为了更好地评估天保工程建设成效,利用植被覆盖度作为定量评价指标,分析天保一期(2000-2010年)、天保二期(2011-2020年)工程实施期间的森林质量变化。【方法】综合年度植被指数合成策略、优化纯植被像元和纯裸土像元值域的动态确定方法,构建改进的像元二分模型,生产天保工程区时间序列的植被覆盖度产品。基于森林资源一类清查郁闭度数据、森林生态系统定位研究网络郁闭度数据、机载高光谱植被覆盖度数据,验证该植被覆盖度产品的精度。在此基础上,分析天保工程林区植被覆盖度的时空变化趋势。【结果】天保一期植被覆盖度均值为0.68,天保二期植被覆盖度均值为0.71,增加了4.41%;工程区植被覆盖度呈现增加趋势的面积占林区总面积的78.22%,而呈减小趋势的面积仅占林区总面积的9.56%。【结论】在中国天保工程森林地区,基于MODIS植被指数产品和改进的像元二分模型生产的植被覆盖度产品的精度高于MODIS产品的精度。自天保工程实施以来,林区... 相似文献
104.
由于目前兴安落叶松成过熟林已濒临枯褐,兴安落叶松天然幼,中龄林则成为主林,解决兴安落叶松天然幼,中龄林团状分布问题,确定适宜的林分管理指标,是进行系列性丰产林培育的基础。 相似文献
105.
氨态氮在渔业生产中的作用评述 总被引:6,自引:0,他引:6
氮是重要的生产物质,水体的初级生产力通常以氮化合物的数量和质量为基础,氮也 是养殖水体中较常见的一种限制初级和的营养元素。在氮的存在形式中,以氨态氮最易被藻类利用。 相似文献
106.
作者首次采用生物化学方法对梅花鹿放线菌病病鹿(阳性组)及健康鹿(阴性组)血液生化指标进行了检测,并进行了差异性检验 相似文献
107.
基于GF-1/WFVNDVI时间序列数据的作物分类 总被引:6,自引:11,他引:6
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列已广泛应用于植被信息提取研究,然而目前NDVI时间序列的研究主要集中于中低分辨率遥感影像,从而影响了植被信息提取的精度。随着中国高分专项首颗卫星高分一号(GF-1)的发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。该文尝试利用GF-1卫星16 m宽覆盖(wide field of view,WFV)影像,构建16 m分辨率NDVI时间序列,以河北省唐山市南部区域为研究区,开展作物分类研究。该文采用覆盖作物完整生长期的GF-1数据构建NDVI时间序列,避免了利用自然年(1-12月)数据构建NDVI时间序列的不足,有助于作物信息的提取。通过分析样地的NDVI时序曲线,发现GF-1/WFV NDVI时间序列能够清晰地区分不同作物的物候差异,捕捉作物特有的生长特性,而且能够识别研究区当年的作物种植模式。该文分别采用最大似然法、马氏距离、最小距离、神经网络分类、支持向量机(support vector machine,SVM)等分类方法,基于GF-1/WFV NDVI时间序列对研究区作物进行分类,研究结果表明SVM分类方法总体精度最高,达到96.33%。同时该文还采用时间序列谐波分析法(harmonic analysis of time series,HANTS)对NDVI时间序列进行了平滑处理,结果表明处理后的NDVI时间序列能更好地描述作物的物候特性,作物分类精度得到进一步提高。 相似文献
108.
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农田春小麦叶面积指数和覆盖度时空变异性研究 总被引:4,自引:0,他引:4
准确获取春小麦叶面积指数和覆盖度的时空变异特征,对春小麦生长参数时空分析至关重要,也是利用遥感准确反演春小麦叶面积指数和覆盖度必须解决的问题,对于尺度转换研究具有十分重要的意义。综合运用传统统计分析方法、地质统计分析方法及时间稳定分析方法,研究了春小麦叶面积指数和覆盖度在不同生育阶段的时空变异特征,并探讨了二者的关系,建立了综合考虑时空特征的春小麦叶面积指数增长模型。研究结果表明:在研究条件下,春小麦覆盖度和叶面积指数随时间的变化趋势相似,但二者变异系数(CV)的变化趋势明显不同,随着春小麦的不断生长,覆盖度CV不断减小,而叶面积指数CV则是先增加后减小;春小麦叶面积指数和覆盖度都具有空间结构,其中在播种-分蘖阶段(头水灌溉前)的空间相关距离最大(50~60 m),头水灌溉后,春小麦叶面积指数和覆盖度的空间相关距都减小,其中叶面积指数相对比较稳定(约20 m);春小麦叶面积指数和覆盖度均具有时间稳定特征,播种-分蘖阶段处于头水灌溉前,这个阶段的春小麦覆盖度对其在整个生育期的稳定性有显著影响,相比之下,这个阶段的叶面积指数对其在整个生育期的稳定性影响不明显;春小麦叶面积指数除了与生育期有密切的时间相关关系外,还在一定范围内与覆盖度有显著的空间相关关系,为此从时空变异角度,建立了一个以生育期和覆盖度为预报因子的叶面积指数增长模型,经检验,拟合模型方程在置信度0.01水平上表现显著。叶面积指数增长模型将不同时间的叶面积结合了空间上的变异特征,较之前的仅基于生育期的Logistic模型适应性更广。 相似文献
110.