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陆地总初级生产力(GPP)是全球碳循环和全球变化研究的关键参数,基于遥感方式是目前陆地生态系统GPP估算的主流方法。为了准确估算全球和区域尺度的陆地GPP,本文通过分析叶绿素荧光与光合作用关系的理论,在GPP-SIF经验线性估算模型的基础上,引入影响植被光合能力和影响冠层SIF发射的因素,构建了适用于未出现严重长期外界胁迫的基于近红外荧光的GPP估算理论模型。结合GOME-2 SIF产品、FLUXNET2015数据集中实测GPP和MODIS相关产品,在不同类型植被进行了验证分析。结果表明:该模型在所有植被类型上的估算精度较经验线性估算模型都有很大的提高,同时本文模型能较好地体现出不同植被类型GPP的季节性变化特征,在全球尺度上的应用也取得了较好的效果。 相似文献
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猪伪狂犬病是由伪狂犬病毒(Pseudorabies virus,PRV)引起的一种疱疹病毒性疾病,在世界大部分地区都是地方性家畜流行病。而且猪伪狂犬病与其他猪传染病不易区分,因此,建立一个特异性强的检测方法对于其诊断具有重要意义。实验是在实验室已经建立伪狂犬病毒单项PCR检测方法的基础上,对扩增条件进行优化后对其特异性进行了验证。结果发现,优化后的方法特异性好,只有猪伪狂犬病毒扩增为阳性,其余DNA病毒:猪细小病毒、猪圆环病毒Ⅰ型(PCV1)、猪圆环病毒Ⅱ型(PCV2)均呈现阴性。因此,本研究方法可以为今后实验室检测猪伪狂犬病毒提供参考。 相似文献
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为了更好地分析不同植被指数与真实光合有效辐射吸收比例(FPAR_(green))的相关性,利用PROSPECT+SAIL模型对FPAR_(green)进行计算,同时模拟在植被指数类别、叶倾角分布和土壤背景反射率等不同输入参数条件下的多种常见植被指数,观察各植被指数与FPAR_(green)线性拟合精度,寻找最优的植被指数。结果表明,NDVI、SAVI和EVI都是反演FPAR_(green)较好的植被指数。 相似文献
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植被指数与作物叶面积指数的相关关系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
作物长势参数是精细农业遥感监测的重要对象,叶面积指数(LAI)是作物长势最重要的参数之一,利用遥感手段快速获取作物的LAI具有重要的意义。为此,考虑到波段组合方式对LAI的反演效果的不可忽略性,采用4种不同的波段组合,结合PROSPECT和SAIL的模拟数据、地面实测数据和高光谱影像数据,从植被指数的饱和性和模型拟合精度两个角度对6个植被指数展开了评价。结果表明:TVI、MSAVI和MCARI23个植被指数在以上3个方面均表现较优,750~680 nm波段组合更加适合于LAI的反演。 相似文献
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加强云贵川区域林火管理,预测云贵川地区森林火灾的发生概率,对保护森林资源和森林生态系统结构和功能具有重要意义。利用MCD64A1火灾数据集、气象数据、地形数据和可燃物含水率数据构建模型训练数据集,结合逻辑回归、随机森林与极端梯度提升等机器学习模型,对中国云贵川区域日尺度林火燃烧概率进行预测。结果表明:单独使用气象数据集对林火燃烧概率进行预测时,极端梯度提升模型表现最好,预测精度为88.6%,其次为随机森林模型与逻辑回归模型,预测精度分别为86.0%与76.7%。地形因素及植被水分指数的引入对机器学习模型有一定的优化效果,极端梯度提升模型与随机森林模型的预测精度的提升均超过1%。 相似文献
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针对某车型开发阶段离合踏板最大踏板力偏大、起始力偏小问题,通过建立踏板力与行程数学模型,分析了各参数对踏板性能影响.通过调整参数使离合踏板助力达到理想状态,并利用测试设备采集对比实车优化前、后的数据,验证了优化方案的可行性和合理性. 相似文献
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为了更加精确全面地掌握全球陆地生态系统固碳情况,基于GUANTER提出的简单线性模型,利用FLUXNET2015通量数据、GOME-2叶绿素荧光数据、MODIS植被指数产品以及土地覆盖数据,将温度胁迫因子和饱和水汽压胁迫因子加入模型中,估算结果与传统简单线性模型的估算结果相比,13个通量站点中有10个通量站点的估算精度得到了提升。此外,本研究还在考虑环境影响因素模型的基础上,利用植被指数来模拟叶绿素荧光的冠层逃逸率fesc,进一步提升模型的估算精度。结果显示,与传统简单线性模型和只加入环境影响因子的模型估算结果相比,13个通量站点的估算精度都有所提升。 相似文献
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红松大青杨、红松水曲柳混交林试验效果分析 总被引:1,自引:1,他引:1
经过25a跟踪观测,红松-大青杨混交可解决红松大径材培育期长、收益迟的问题;红松-水曲柳混交,由于它们生长速度相当,又能相互利用,所以它们是比较理想的长期混交类型。 相似文献
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基于HJ-1A/1B CCD数据的干旱监测 总被引:1,自引:3,他引:1
HJ-1A/1B是中国以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座,为探讨HJ-1A/1B CCD数据在快速监测西南喀斯特地区旱情变化的应用潜力,以2010年遭受严重旱灾的贵州安顺地区为研究区,基于多时相的?HJ-1A/1B?CCD数据,利用垂直干旱指数、改进的垂直干旱指数和归一化植被指数对研究区的干旱情况和植被长势进行时间序列的监测与分析,并研究了监测模型在干旱监测中的适宜性、差异性及影响因素。结果表明,利用HJ-1A/1B CCD数据、垂直干旱指数和改进的垂直干旱指数,可以实现对旱情变化的快速监测;改进的垂直干旱指数对干旱变化的响应比垂直干旱指数敏感,且在植被覆盖较好地区的监测效果比垂直干旱指数更为有效;降水是影响监测效果的重要因素,降水对改进的垂直干旱指数的影响比垂直干旱指数大;结合干旱监测指数(MPDI,PDI)与植被指数NDVI的时间序列分析,可以更为准确地监测研究区实际旱情变化和植被长势情况。该研究对推广HJ-1A/1B数据在西南喀斯特地区的作物长势和旱情监测中的应用,以及提高中国应对突发灾害的决策能力具有重要意义。 相似文献