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1.
西藏藏北高原典型植被生长对气候要素变化的响应   总被引:4,自引:2,他引:4       下载免费PDF全文
选取西藏藏北高原西部高寒草原植被、中部高寒草甸植被及东南部高寒灌丛草甸植被 3 种藏北地区最典型的植被类型, 结合临近 3 个气象观测站的资料, 分析这 3 种典型植被类型地区 1999—2001 年旬平均气温、旬总降水量和 SPOT VEGETATION 卫星 10 d 最大值合成归一化植被指数 (NDVI) 变化特征以及 3 种典型植被基于 SPOT VEGETATION NDVI 的生长变化对旬平均气温和旬总降水量两个主要气候要素变化的响应关系。 结果表明: 藏北地区降水资源的空间分布特点是东南部向西北部逐渐减少, 气温则由南向北逐渐递减, 与降水资源分布相反, 蒸发量西部高, 东部低; SPOT VEGETATION NDVI 能够较为准确地反映 3 种典型植被生长变化特征, 所反映的植被返青期和枯黄期等重要植被生长阶段与由积温计算的植被生长特征基本一致; 藏北地区基于 SPOT VEGETATION NDVI 的植被生长变化与气温的相关系数明显高于与降水的相关系数 , 其中以那曲为代表的高寒草甸植被的 NDVI 与旬气温和旬降水总量的相关系数最大, 分别为 0.81 和 0.68 , 表明藏北地区由于海拔高, 气候寒冷, 气温对该地区植被生长的影响明显高于降水的影响, 即该地区植被生长变化对气温的响应程度明显高于对降水的响应程度 , 是植被生长的限制性因素; 不同植被类型对气温和降水两个要素的响应程度大小依次是高寒草甸、高寒灌丛草甸和高寒草原。  相似文献   
2.
《水文科学杂志》2013,58(6):999-1012
Résumé

Vu le manque de mesures in situ, il est difficile d'estimer le volume d'eau stocké sous forme de neige sur le Mont Liban et encore plus de prévoir avec quelle rapidité ce volume d'eau sera disponible. C'est là que la télédétection peut aider la modélisation hydrologique. Ainsi, il serait possible de mettre à jour la distribution spatiale de l'équivalent en eau de la neige sèche à partir d'images RADARSAT-1. L'approche a été testée à l'hiver 2001. Les résultats obtenus portent à croire que l'algorithme serait susceptible de s'appliquer au couvert neigeux méditerranéen. Toutefois, une certaine prudence s'impose car le nombre de sites de mesures était limité. Durant la période de fonte et par temps clair, les données des capteurs opérant dans la partie réfléchie du spectre, comme le capteur VEGETATION, peuvent être utilisées pour suivre la limite inférieure du couvert de neige en montagne. L'étendue de la couverture de neige simulée par un modèle hydrologique, comme HYDROTEL, peut alors être validée et mise à jour. L'intégration des données de télédétection dans la modélisation pourrait donc permettre de suivre la quantité de neige au sol. Toutefois, l'ajout de stations météorologiques automatiques bien instrumentées, semble nécessaire.  相似文献   
3.
中亚地区与中国西部同属一个完整的内陆地理生态系统,生态环境极其相似,基于丝绸之路经济带的区域间大发展,对中亚地区荒漠化的研究,将更好的服务于我国向中亚开放发展的战略。依据2000—2015年SPOT VEGETATION为数据源,引入像元二分模型法(DPM),得到2000—2015年间中亚地区的植被覆盖度数据,通过计算转换,最终获取4期中亚地区土地荒漠化程度分布图与荒漠化等级数据,并对其进行分析。结果表明:中亚地区荒漠化总体呈“7”字形分布,基本沿东北西南方向对称;中亚地区整体荒漠化情况不容乐观,荒漠化面积比例约占到中亚地区面积的80%;荒漠化有扩张趋势,2000—2010年,约以每年20 km的速度向北部扩张,但从2010—2015年以后增速明显放缓。总体来看,中亚西南部荒漠化程度依然在加剧。研究表明,基于遥感数据对中亚荒漠化问题的研究,可以有效弥补地面数据不足这一劣势,为以后大尺度的遥感制图提供数据支撑。  相似文献   
4.
The analysis of dynamic spatial systems requires an explicit spatio-temporal data model and spatio-temporal analysis tools. Event-based models have been developed to analyze discrete change in continuous and feature-based spatial data. In this paper, a spatio-temporal graph model is described that supports the analysis of continuous change in feature-based polygon spatial data. The spatio-temporal graph edges, called temporal links, track changes in polygon topology through space and time. The model also introduces the concept of a spatial-interaction region that extends a model's focus beyond short-term local events to encompass long-term regional events. The structure of the spatio-temporal graph is used to classify these events into five types of local polygon events and two types of spatial-interaction region events. To illustrate its utility, the model is applied to the ecological question of how patch size influences longevity in underwater plant communities in Chesapeake Bay, USA. Both a short-term local analysis and a longer-term regional analysis showed that patches of plants, or groups of patches, larger than one to two hectares in size were more likely to persist than smaller patches or groups of patches. Overall, the spatio-temporal graph model approach appears applicable to a variety of spatio-temporal questions.  相似文献   
5.
基于自回归神经网络的时间序列叶面积指数估算   总被引:2,自引:0,他引:2  
叶面积指数LAI是众多气象、环境、农业等模型的关键输入参数。尽管具有多个传感器的全球LAI产品已经相继发布,但是由于受反演方法的局限性以及反射率产品质量的影响,这些由单一传感器数据得到的LAI产品在时间上表现出一定的不连续性,这与自然生长植被的LAI变化规律不能一致。而神经网络在对复杂的、非线性数据的模式识别能力方面具有出色的表现。如在3层神经网络中,只要对隐层采用非线性递增映射函数,输出层采用线性映射函数,就可以用于对任意连续函数进行逼近。对于具有相同植被覆盖类型的同一地点多年的LAI数据,在无自然灾害和人为破坏的前提下,可以构成一个非线性的、连续的时间序列。通过融合MODIS和VEGETATION两种传感器产品,在利用相同植被类型的LAI时间序列来建立自回归神经网络,即NARX神经网络的同时,引入红、近红外和短波红外3个波段上时间序列的反射率以及相应的太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角作为NARX神经网络的外部输入变量,并最终达到估算时间序列LAI的目的。验证结果表明,NARX神经网络非常适用于时间序列的LAI估算,并且其预测的LAI比原始的MODIS LAI在时间序列上表现的更连续和平滑。因此,该方法在...  相似文献   
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