基于地理探测器的太行山NDVI时空变化及其驱动力分析

基于1982～2015年GIMMS NDVI数据,探究了太行山34 a来的植被覆盖状况,分析了NDVI的空间分布特征及其趋势变化;同时,基于地理探测器模型,结合自然因素和人为因素,探讨了各因子对太行山NDVI空间分布影响力的大小.结果表明:(1)太行山区的NDVI呈现波动上升的趋势,植被覆盖状况总体以改善为主;(2)各...     

基于遥感技术的农田灌溉面积提取方法综述

近年来,农业干旱时有发生,准确、实时地监测农田灌溉面积对于干旱的预防、水资源利用的优化和水资源调控具有重要意义。传统的监测方法费时、费力,而遥感技术具有宏观、高效获取地物信息的优势,为快速、大面积提取农田灌溉面积提供了有效的技术手段。基于此,笔者详细介绍了蒸散发模型、光谱匹配、冠层温度以及光谱特征等四类国内外基于遥感技术的农田灌溉面积提取方法,并对其优势和不足进行了总结。     

基于MODIS数据的漳滏河灌区作物种植结构提取

农作物的种植类型和布局是农业生产活动中最重要的基础数据,快速、准确地获取农业生产所需要的信息,对于农作物监测和管理具有重要意义。目前农作物种植结构提取方法多样,不同提取方法各有其优劣,因而选择一种合适的提取方法显得极为重要。以河北省邯郸市漳滏河灌区为研究区,基于2018年MODIS数据,采用决策树和广义DEM这2种分类方法对研究区作物冬小麦、夏玉米、辣椒、大棚蔬菜进行提取,其中决策树利用MODIS多个指数时序数据构建分类模型进行提取,而广义DEM采用MODIS数据作物典型时期的EVI指数影像基于“广义DEM思想”进行提取,最后通过对比二者分类结果在作物空间分布和精度验证2个方面的差异,并对其进行评价。结果表明,从空间分布来看,2种分类方法对大宗作物冬小麦—夏玉米提取具有良好的效果,其提取结果二者基本吻合,对辣椒和大棚蔬菜的提取存在一定差异,但其提取结果都集中在主要的种植区域内;从分类精度看,广义DEM分类精度略高于决策树,前者总体精度为85.33%,后者为83.37%。广义DEM作为一种新的提取方法,其相对决策树而言具有自动化程度较高、所需数据量较小、人工干预较少的优点,且还可以实现对...