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1.
以GF-1和Landsat8遥感影像为数据源,采用逐步回归、非线性Logistic回归和基于空间位置的地理加权回归3种方法,结合134个野外样地调查数据,在河北省康保县开展叶面积指数反演研究,并对结果进行精度检验。结果表明:(1)在荒漠化地区,GF-1和Landsat-8遥感影像提取的植被指数因子与LAI均有较高的相关性。运用主成分分析方法对植被指数因子进行处理,可以有效消除各影响因子间的共线性。(2)基于GF-1和Landsat-8影像分别建立的3种模型,均以地理加权回归决定系数最大,均方根误差最小,反演精度最高。(3)国产GF-1数据反演LAI效果优于Landsat-8,可以代替Landsat-8数据进行叶面积指数的估测。 相似文献
2.
朝鲜崖柏种子形态质量及萌发特性的初步研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以吉林省长白县十五道沟采集的朝鲜崖柏种子为试验材料,利用超景深三维显微系统对其种子形态、千粒重进行了观察、描述和测定,探讨不同温度对种子萌发的影响,结果表明:朝鲜崖柏种子长2. 20~3. 80 mm、宽0. 96~1. 31 mm、厚0. 15~0. 84 mm,种翅长3. 63~5. 25 mm、宽0. 49~0. 90 mm,千粒重1. 174 1 g,朝鲜崖柏种子在相对湿度75%、温度25℃下萌发效果最好。 相似文献
3.
4.
6.
7.
随着公路建设的发展,路面材料变得更加多元化。利用高光谱监测不同性质的路面材料,非常值得关注。本研究采用美国ASD公司生产的地物波谱辐射仪(波段范围350~2 500 nm),开展了对沥青、混凝土、裸土和草地等典型路面材料的高光谱数据的野外观测,利用光谱均值、一阶微分、二阶微分、倒数后对数等方法,对原始光谱数据进行变换,得到4种材料的光谱特征曲线图,并进行对比和分析。结果表明:在多种数据变换方法中,倒数后对数方法最好,利用高光谱遥感方法能实现对不同路面材料的分类和识别,说明高光谱遥感技术能实现对道路材料和结构的监测。 相似文献
8.
为了建立东洞庭湖湿地指示植被光谱数据库,笔者通过分析指示植被的光谱特征,得到识别湿地植被高分辨率遥感波段窗口,为湿地健康监测提供技术支撑。选取东洞庭湖植被苔草、泥蒿、芦苇、辣蓼与灯心草5种典型湿地植被为东洞庭湖湿地指示植被,对它们进行研究。根据野外测定5种指示植被光谱数据,分析东洞庭湖湿地指示植被的光谱特性、植被类型识别的特征波段及其基本规律。研究发现:(1)在波段范围610~680 nm、810~880 nm、1030~1100 nm、1170~1240 nm、1635~1705 nm之间具有明显的差异。特别在波段1030~1100 nm之间,5种指示植被光谱差异性最大,光谱曲线区分特别明显;(2)通过对苔草、泥蒿、芦苇、辣蓼与灯心草5种湿地植被光谱反射率(R)采用LOG(1/R)变换,得到1个可以区分5种植被的区间,即660~680 nm之间的波段,5种湿地指示植被倒数的对数值依次降低次序是:苔草、芦苇、辣蓼、灯心草和泥蒿;(3)对同一种湿地指示植被苔草不同长势的光谱数据进行降噪、倒数的对数处理后,得到1个特征区间在500~700 nm内,可以明显的区分苔草的长势情况即:长势良好的苔草光谱反射率倒数的对数值要高于长势不好的苔草。 相似文献
9.
为了研究高分二号(GF-2)影像生物量估测的模型效果,以攸县黄丰桥林场为研究区,在研究区内采用随机抽样的方法,结合国家森林资源连续清查样地,获取了共47个样地的生物量数据。对GF-2影像进行预处理,结合相关研究,提取8个单波段信息、24个多波段组合信息、4个植被指数以及海拔、坡度、坡向等39个因子作为建模的自变量,采用主成分分析、偏最小二乘和BP神经网络3种方法建立生物量估测模型。结果表明:主成分回归模型的实测值和预测值的决定系数R~2为0.44,模型的估测精度为65.83%;偏最小二乘回归模型的R~2为0.50,模型的估测精度为67.66%;BP神经网络模型的R~2为0.79,模型的估测精度为78.62%。比较可知,BP神经网络模型效果最好。 相似文献
10.
水是生命之源,水文化是我国传统文化的重要组成部分。水也是园林景观设计中的重要元素之一,本文通过深入挖掘水文化内涵,提出可以从生态水岸修复、亲水空间营造、水资源充分利用、水景观品牌打造等方面着手将水文化融于园林水景观设计中。 相似文献