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多年平均物候能够反映植被生长发育节律的均衡状态,是植被物候模拟与预测的关键参数之一。遥感已广泛用于地表物候监测,是空间多年平均物候信息的重要来源。然而,基于遥感的多年平均物候存在不同计算方法,如先确定每年时序曲线的物候点再求平均值(平均法),以及先求多年平均时序曲线再确定物候点(参考曲线法)。上述方法的结果可能存在差异,但目前尚缺乏对这一不确定性及其影响的认识。针对该问题,本研究利用2001年—2016年遥感植被指数数据,分别在平均法和参考曲线法下提取中国森林生长季起始时间的多年平均值(■),比较■的差异(■)及其空间异质性;进一步选取物候研究中常用指标,即以■为基础的温度“季前时长PD (Preseason Duration)”,分析■不同计算方法对物候—气候关系的潜在影响。结果表明,(1)不同方法下的■差异显著,总体上平均法小于参考曲线法(-2.6±2.2 d,占88%),其中存在8.0%和6.0%的有效像元其动态平均法和固定平均法小于参考曲线法超过7 d,主要分布在东南丘陵地区。(2)■具有显著的空间异质性,主要表现为随年均温的升高而减小(Slope=0.07 d/℃,P<... 相似文献
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资源一号02C与Landsat8影像融合方法对比分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往关于资源一号02C和Landsat8卫星影像数据融合的研究不足的问题,该文利用前者在空间分辨率上高于后者、后者具有前者所不具有的光谱信息这一特性,选取主成分变换法、比值变换法、色彩变换法、高通滤波法和超分辨率贝叶斯法5种融合方法,分别对两种数据本身及数据间进行融合,并利用定性与定量的方法对融合结果进行评价,得出:资源一号02C星全色波段与多光谱波段数据融合结果中高通滤波法与超分辨率贝叶斯法效果较好,Landsat8OLI全色波段与多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好,资源一号02C星全色波段与Landsat8OLI多光谱数据融合结果中高通滤波法效果最好。 相似文献
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冈底斯成矿带是我国极具找矿潜力的地带,但受自然条件限制,该地带矿产资源开发程度普遍偏低。选取冈底斯成矿带北部尼玛县帮勒地区为研究区,以Landsat-8OLI数据为主要信息源,采用主成分分析法提取研究区铁染和羟基矿化蚀变信息。在GIS平台上,将提取的蚀变信息结合研究区现有地质、化探、矿产等资料进行综合分析,依据成矿理论,圈定2个成矿远景区。经野外验证,文中获取的矿化蚀变信息分布状况与已知矿点和已探明蚀变带的空间一致性高。矿化蚀变带的探明能够为区域矿产资源开发与勘查提供帮助。 相似文献
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资源三号影像中城市高大地物阴影检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对遥感影像处理中阴影检测和信息补偿不准确的问题,该文在研究已有阴影检测算法的基础上,结合资源三号(ZY-3)影像数据的特性,构建了阴影检测方法:首先对原始图像分别做差值运算和主成分变换,并利用多峰阈值自动提取算法检测出阴影区域;其次将差值运算提取的粗阴影区域与主成分变换提取的阴影区域做并运算生成一个新的阴影区域;然后判断影像中是否含有水体,如果含有水体则利用多峰阈值自动提取算法检测出水体并与新合并的阴影区域影像做布尔运算得到完整的阴影区域,反之则新合并的区域即为完整的阴影区域。实验结果表明该方法针对ZY-3具有较好的普适性、较高的提取精度和提取效率。 相似文献
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基于主成分分析的植被指数与叶面积指数相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
综合分析了玉米叶面积指数与几种常见光谱植被指数相关性,确定主成分分析方法在反演叶面积指数中的作用。首先,借助MATLAB编程软件,以植被指数与玉米叶面积指数相关性最高为原则,选出遥感影像上各种植被指数,其波段组合为NDVI(752.4/701.5),RVI(752.4/701.5),MSR(752.4/701.5),SAVI(823.7/701.5),MSAVI(823.7/701.5),然后,对这5种植被指数进行主成分分析,建立LAI-VI多元逐步回归模型,并对模型精度进行验证,总体估测精度为96.237%。经实验验证,利用主成分分析方法在反演植被叶面积指数时能够起到较好的效果,具有广泛的应用前景。 相似文献
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遥感影像数据作为第一次全国地理国情普查项目的首要基础资料,如何快速生产出满足精度要求的遥感影像成果,对国情普查项目有着不言而喻的作用,在西部经济欠发达地区,基础控制点数据库尚未全覆盖,需要在短时间内采集大范围的控制点信息,本文通过生产实践,对几种控制点采集方法进行综合比对,认为StarFire全球双频GPS星链差分系统测量的方法较适合我国西部荒漠、戈壁地区的国情影像像控点采集任务。 相似文献
69.
针对模糊c-均值聚类方法对初始值敏感,且在聚类时忽略空间相关信息的不足提出一种基于马尔可夫随机场的模糊c-均值聚类方法,该方法用马尔可夫随机场来描述像元的空间相关性,形成顾及空间相关的模糊c-均值分类方法。初始值依据第一主成分的密度函数确定,既克服对初始值的依赖性,又在聚类的时候考虑空间相关信息。通过实例数据验证,所提出的方法分类精度优于传统的模糊c-均值模型。 相似文献
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