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基于SPOT/VEGETATION数据的陕甘宁退耕还林区植被分类 总被引:4,自引:1,他引:3
以评估退耕还林/还草的气候、生态效应为目的,利用多时相SPOT/VEGETATION数据,将监督分类与非监督分类相结合,选定合适的阈值对西北地区植被及作物进行分类。整个分类过程按照紧凑的时间序列进行顺序分类。分类顺序依次是:常青林地、混合林、水体、冬小麦、草地、灌木、春小麦、水稻、湿地、其他杂粮、玉米、马铃薯、沙漠、半沙漠。①常青林:选择1月份资料,常青林的NDVI最大,其阈值一般选择140左右;②混合林:一般选择10月上旬图像。其NDVI较小,只有林、草的NDVI较大,且林地NDVI大于草地,其NDVI值一般在130~140(为便于分类,将NDVI真实值扩大1000倍,下同);③水体:选择12月中旬的图像;④沙漠:选择各种植被最好的时节,如7月下旬、8月上旬的图像。设定阈值小于50;⑤草地和灌木:选择9月下旬图像。选择分区域进行植被分类,并结合图像本身进行分区分类。阈值选取:草地北部60~65,南部80~95;灌木70~75;⑥冬小麦:选择上年11月上、中旬图像。选择阈值将冬小麦和林地共同区域分出,再除去林地,剩下的就是冬小麦的分布区域;⑦湿地、水稻:选择5~6月上旬图像;⑧春小麦:选择4月下旬的图像。这个时期生长的植被包括冬小麦、春小麦以及林地、草地,从此时相的图像中分出所有植被,然后排除冬小麦、林地、草地,即得春小麦种植区域;⑨玉米、马铃薯混合区:图像选择8月中、下旬,宁夏灌区单独分出,灌区可区分出的植物为水稻和玉米,排除水稻区域即为玉米。其他地区为玉米、马铃薯混合区其他旱地作物:主要有油料作物、山区谷类作物。时相选择和玉米、马铃薯混区相同;⑩半沙漠:以上所有植被类型都分类完成以后进行合并,空白的区域认为是半沙漠地区。黄土高原稀疏植被区域,由于植被分布十分稀疏,认为是半沙漠。上述分类结果与统计面积、实际调查结果相比,精度在85%以上。 相似文献
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运用EOS/MODIS资料对银川城市热场的遥感分析 总被引:1,自引:0,他引:1
采用一种基于MODIS遥感资料和地面自动气象站(AWS)观测数据反演地表温度(LST)的统计方法,得出银川市四季各典型月份晴空地表的热场在季节、空间上的二维分布;通过对热场强度的研究,得出银川主城区夏季存在明显"热岛"效应,冬季存在明显"冷岛"效应的初步分析结果;通过对LST与植被指数间的关系分析研究得出:银川植被生长季LST与归一化植被指数呈负相关关系,且线性关系明显,R2值可达0.7。另外,反演结果还显示了贺兰山东麓山前在夏季,存在明显的高温区,结合对植被指数的分布研究,表明这里植被少,覆盖度低,下垫面主要以砾石为主。 相似文献
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宁夏生物质能的遥感估算 总被引:1,自引:0,他引:1
利用MODIS的MOD17A3数据获取宁夏植被NPP分布,根据宁夏植被生长发育节律利用MODIS NDVI数据提取宁夏土地利用类型,将两者叠加并进行计算获得宁夏生物量的分布。结果表明,2007年宁夏生物质能为1.259 7×108MJ,在空间分布上来看固原市生物质能最丰富,石嘴山市最少。遥感方法计算结果与统计方法获得的结果误差在8%,说明遥感方法估算生物质能准确性较高、空间分布清晰,笔者所选的参数是适当的,可为其他地区生物质能的遥感估算提供参考。 相似文献
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基于植被指数的宁夏灌区春小麦叶面积指数模型 总被引:1,自引:0,他引:1
利用宁夏灌区典型代表站(永宁站)2005-2008年连续4a的大田春小麦叶面积观测资料和同期MODIS/Terra资料,对LAI(叶面积指数)与10种植被指数(MODIS-VI)间的相关性进行了分析。得出,抽穗-乳熟期所有植被指数与LAI的相关性均不显著,三叶-拔节期和三叶-抽穗期归一化差异光谱指数(NDSI)、再次归一化光谱指数(RDSI)与LAI相关性不显著外,其他指数与LAI均显著相关,因此,用分段函数模拟全生育期LAI才能达到最佳效果。经检验,模拟值与实测值之间直线方程的决定系数(R2)为0.9759,均方根误差(RMSE)为0.5519,准确度(Accuracy)为1.0745,说明模型具有较好的可靠性和适用性,可为今后开展基于LAI参数的春小麦长势监测、遥感估产及作物模型中参数的动态修订等提供参考。 相似文献
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几种干旱监测模型在宁夏的对比应用 总被引:5,自引:2,他引:3
利用MODIS资料和地面自动气象站观测数据反演地表温度(LST),结合MODIS-EVI试验研究改进型温植被旱情指数(MTVDI)。用通道2和LST试验研究改进型能量指数(MEI),用通道1和通道2,引入植被覆盖度,试验研究改进型垂直干旱指数(MPDI)。结合农业气象常规业务地面取土测墒资料,建立各指数与土壤含水率的统计函数关系,均通过0.01显著性检验。将所建模型用于宁夏干旱监测业务,结果表明:MTVDI、MPDI在作物生长季监测效果显著,MEI、PDI对裸露或稀疏植被地表旱情监测比较有效。几个模型各有优劣,综合运用才能在实际监测业务中发挥最佳效果,精度可达90%左右。 相似文献
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