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21.
本研究提取了艾比湖湿地不同年份(1998、2007、2011、2014年)的NDVI指数,并进行了实地考察,然后利用像元二分模型对研究区植被覆盖状况进行估算,并分析其在时空分布上的特征及形成原因,建立影响植被覆盖与微气候变化的线性回归模型。结果表明,1)在空间分布上,西南部冲积平原植被覆盖等级最高,东北部覆盖等级略低于西南部,无覆盖和低覆盖等级分布面积最为广泛;在时间分布上,无覆盖面积处于下降趋势,低覆盖和中覆盖面积有所增加,较高覆盖与高覆盖等级面积处于下降趋势;2)不同植被覆盖度对气候变化的响应存在一定的差异;植被覆盖对降水量变化的反应最为强烈,在时间上具有一定的滞后性,对湿度变化的响应不明显,气温与植被覆盖水平之间存在线性函数关系。 相似文献
22.
介绍一种用于提取目标图像和背景图像都比较简单的图像中的阶跃型边缘算法。把二值化图像中的像素点分为4类:背景点、目标体点、边缘点、噪声点;算法实现过程如下:首先对图像进行二值化处理,然后对二值图像中的目标体的边缘像素点进行跟踪,找出目标体的边缘曲线。试验表明:该算法实现简单、处理快速、抗噪性好。 相似文献
23.
天山草地分布面积广阔,不仅是新疆畜牧业发展的主要支撑,也在维护生态安全方面具有重要贡献。为了解天山新疆段草地植被覆盖度的动态特征与变化趋势,以2001-2020年MODIS NDVI产品为主要数据源,采用像元二分模型估算植被覆盖度,运用转移矩阵和趋势分析法研究其变化特征,并利用地理探测器模型分析驱动因素。结果表明,研究区草地多年平均植被覆盖度在0.34~0.42波动,主要以中低、中植被覆盖度为主,各等级植被覆盖度大致呈西部高覆盖东部低覆盖的分布特征;从变化趋势来看,研究区草地植被覆盖度总体上有上升趋势,盆地周围覆盖度增加、中部山区其变化基本稳定,增加和基本稳定的区域面积占总面积的10.41%和89.16%;从地理探测器运行结果来看,单因子作用解释最大的是降水量,q为18%,当降水量与海拔交互作用时对研究区草地植被覆盖度的影响更为明显。研究结果可为天山草地生态安全保护与质量评估提供参考依据。 相似文献
24.
以康保县为研究区,使用Landsat8 OLI数据,结合134个野外样地调查数据,通过像元二分法、完全约束最小二乘法和随机森林三种方法来进行混合像元的分解,探讨混合像元分解方法对提取地表植被覆盖度的可行性。结果显示:基于随机森林的混合像元分解方法结果最优,F为0.664,RMSE为0.127;三种方法都能较为精确地估测出康保县的植被覆盖情况,且与实测数据较为拟合,因此采用混合像元分解的方法进行植被覆盖度估测是完全可行的。 相似文献
25.
基于像元尺度耕地质量局部空间自相关的基本农田划定 总被引:2,自引:0,他引:2
划定永久基本农田保护区是我国农业可持续发展的战略要求,耕地质量是保护区位置选择的重要依据。以湖北省嘉鱼县为例,引入植被指数信息,完善耕地质量综合评价指标体系,通过网络层次分析法确定指标权重,结合局部空间自相关分析结果,分别对基于耕地质量与莫兰指数的基本农田逐像元补划结果进行了分析。研究结果表明,嘉鱼县耕地综合质量在空间上表现出较强的相关性,全域和耕地范围的局部自相关系数分别为0. 864 5和0. 991 6;基于耕地质量和莫兰指数的划定结果在空间上保持高度的一致性,两种方法均优先将空间上呈HH型聚集的99. 97%的像元划入了基本农田保护区;两种方法互为补充,可以为最终决策提供参考。 相似文献
26.
吉林省东部地区植被覆盖度变化及影响因子 总被引:1,自引:1,他引:0
应用像元二分模型、多元线性回归分析方法,以2000—2010年吉林省东部植被覆盖数据为基础,综合考虑高程、气象因子、林火干扰和社会经济等因素,对吉林省东部植被覆盖度变化及影响因子进行了分析.为减少随机样本的误差,保证数据的稳定性,将原始数据集随机分为建模样本(60%)和校验样本(40%),在划分建模样本和校验样本时分别做5次重复,对5个样本分别进行模型拟合并选择显著出现3次及以上的变量进入最终模型进行拟合.结果表明:2000—2010年,吉林省东部植被覆盖呈上升趋势,但整体变化较小;研究区域植被变化类型以稳定和增加为主,占研究区总面积的91.6%,植被退化类型面积仅占研究区的8%,呈零星分布.吉林省东部的植被覆盖度变化是地形因子、气象因子和社会经济因子综合作用的结果,其影响因子重要性顺序为:"高程""月平均降水""人口密度""坡度""农村居民收入""月平均相对湿度". 相似文献
27.
28.
29.
张文广 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》2000,21(3):54-58
本文通过对先混合再二分的DNA多态性检测方法的理论分析,论证了效率提高程度的计算公式为:Total=N(1/M+2p+p^2M^2/2);而且作者经过实例说明,认为这是1种值得推广的高效DNA多态检测方法。 相似文献
30.
基于NDVI的乌梁素海湿地植被变化 总被引:2,自引:0,他引:2
运用3S技术,以1987、2000年和2010年的Landsat5 TM遥感影像为基础数据源,计算乌梁素海湿地3期的归一化植被指数(NDVI),基于NDVI像元二分模型反演了植被覆盖度。通过转移矩阵对比不同年际间各等级植被覆盖度的转化比例,并分析植被变化的驱动力。结果表明:1987—2010年,乌梁素海地区植被覆盖度总体较好,其中,低植被覆盖度(20%)所占比例由30.81%降低到了16.57%,中等植被覆盖度(20%~50%)所占比例变化不大,保持在14.50%左右,而高植被覆盖度(50%)所占比例则由原来的15.68%提高到了31.05%,整个地区的荒漠化土地在逐渐减少,农田的土地利用面积逐年增加。影响植被覆盖度的因素主要有人为因素和气候因素,人为因素不仅包括人类的生产活动对植被产生的影响,还包括对不同土地类型的利用及相关政策的实施等所产生的影响;气候因素则主要体现在温度和降水。 相似文献