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121.
[目的]基于MODIS遥感数据,对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[方法]基于空间分辨率为1km的MODIS遥感数据,选取可以反映不同荒漠化特征的5个指标进行反演,并采用决策树分类方法对呼伦贝尔地区土地荒漠化信息进行提取。[结果]呼伦贝尔地区土地荒漠化面积为33862km2,占全区总面积的20.36%,且主要以沙质荒漠化为主;通过野外验证及高分辨率解译数据采点验证,此评价方法总体精度达89%以上。[结论]使用文中评价方法进行荒漠化监测,不仅能够对大尺度的荒漠化地区进行监测,而且具有较好的评价效果。 相似文献
122.
123.
基于MODIS温度/植被指数的东北地区土地覆盖分类 总被引:11,自引:8,他引:11
该文采用MODIS NDVI时序数据对东北区土地覆盖分类进行研究,以验证MODIS区域土地覆盖制图的可靠性。通过试验发现经过Savizky-Golay滤波处理能有效去除云、缺失数据及异常值的影响,使得NDVI时序曲线能更好的反映植被季相变化特征,分类结果表明NDVI时序数列能较好的区分植被与非植被、草本(一年生)与木本(多年生)覆盖类型。但研究区内一年一熟的农作物与高盖度草地、落叶针叶林与落叶阔叶林具有相似的物候特征,混分现象比较严重。该研究通过添加地表温度(land surface temperature, LST)数据解决这一问题,利用所得温度/植被指数TVI对研究区进行土地覆盖分类。所得结果用363个野外调查样区进行验证,NDVI及TVI时序数据的分类精度分别为62.26%与71.63%。结果表明TVI比NDVI对土地覆盖类型中的植被类型识别更有效。 相似文献
124.
基于MODISNDVI多年时序数据的农作物种植识别 总被引:8,自引:18,他引:8
为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息,实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算,该文以2003-2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源,以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象,利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集,充分利用农作物的物候信息,构建农作物年际间动态阈值方法,实现了农作物种植模式和类型的识别。通过对混合像元进行分解,更精确地提取农作物种植面积信息。利用空间和定量2种方式对农作物类型识别结果进行分析验证,空间对比分析得到分类的总体精度和Kappa系数为88.18%和59.64%,定量对比分析得到分类的总体一致性为87.56%。研究结果表明,结合物候信息与时间序列数据利用该文的分类方法可以有效的识别大尺度农作物信息。 相似文献
125.
MODIS遥感数据具有探测周期短、覆盖面积广、数据开放等优点,适合大尺度、动态的农业遥感监测应用。结合了MODIS遥感数据资源的特点和农作物物候特征,提出了基于MODIS的农作物面积遥感监测方法,并根据黄淮地区冬小麦种植面积提取的应用需求,选用地理空间数据云平台提供的3种MODIS数据产品进行了农作物面积提取。结果表明,使用5 d合成数据产品的提取精度较高。 相似文献
126.
近15年新疆伊犁河谷草地退化时空变化特征 总被引:1,自引:0,他引:1
以伊犁河谷为研究区,利用MODIS NDVI数据及像元二分模型,反演草地植被覆盖度,以草地植被覆盖度为评价标准,结合数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据及Getis-Ord Gi*冷/热点分析方法,对伊犁河谷2001-2015年草地退化的时空特征进行了分析。结果表明,1)受持续过度放牧及气候条件影响,2001-2015年伊犁河谷草地整体持续退化,15年内退化草地比例达46.18%,但退化以轻度为主;2)空间上退化草地的分布范围逐步向高海拔区域扩展,海拔1 500-3 000 m的中山和中高山区退化草地扩张最明显;3)草地生态保护政策的实施减缓了草地退化速度,草地退化与改善的空间差异逐渐明显,以退化为主的单一变化趋势有所改变;4)利用NDVI反演植被覆盖度对草地退化进行评价的方法存在对高植被覆盖区域草地退化敏感性相对较弱的缺陷。 相似文献
127.
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
128.
129.
130.
利用青南牧区2007-2010年的AMSR E亮温数据计算了相应的微波植被指数(Microwave Vegetation Index,MVI),对MVI的月季动态变化特征进行了分析,同时结合相同时间序列的MODIS NDVI和EVI数据,对比分析了MVI和MODIS植被指数之间的相关关系,筛选出NDVI反演模型,并对模型的精度进行了评价。结果表明,MVI值随着植被的生长而降低;MVI与NDVI、EVI均有显著的线性负相关。其中,升轨低频MVI与NDVI的相关性最好,相关系数为0.58(P<0.001);MVI与MODIS植被指数之间的最优模型为NDVI=-0.85×MVI+0.84;利用最优模型将反演的NDVI与MODIS NDVI进行比较,两者差异较小,说明这一模型能较好地反映2种植被指数的关系。 相似文献