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71.
基于1982~2006年的AVHRR GIMMS NDVI数据,使用一元线性回归和分段线性回归等方法,通过对中国北方地区植被变化及其与气候因子的关系研究,揭示该地区近25年来在不同时段的植被变化趋势及对气候变化的响应规律,从而为该地区的生态环境变化研究提供理论依据。研究结果表明:1)中国北方地区秋季植被在25年时间内整体呈上升趋势。秋季NDVI在秋季温度断点之前以上升趋势为主,秋季NDVI在秋季温度断点之后仍以上升趋势为主,但上升趋势有所放缓。2)通过分段线性回归方法和相关分析研究得出中国北方地区秋季温度是秋季NDVI变化的主要驱动力。在秋季温度断点之后,秋季温度仍呈上升趋势而降水呈显著减少的面积增多,从而在温度和降水双重影响下的干旱胁迫导致植被下降;当秋季温度下降而秋季降水增多时干旱发生概率变小,从而使秋季NDVI呈上升趋势。  相似文献   
72.
以非岩溶区林地为对比,分析了桂林毛村岩溶区4种不同植被类型土壤微生物数量及碳酸酐酶(CA)活性的季度动态变化规律,发现以下主要结果:1随着植被的正向演替,岩溶区弃耕地、草地、灌丛及林地微生物数量及CA活性逐渐升高,微生物总数从64.07×10~4cfu/g上升到178.23×10~4cfu/g,CA活性从0.77 U/g上升到1.82 U/g,岩溶区林地大于非岩溶区林地。2在岩溶区不同植被类型,微生物组成均表现为细菌最多(平均值95.14%),放线菌次之(平均值2.79%),真菌数量最少(平均值1.75%)。而在非岩溶区表现为细菌最多(平均值90.95%),真菌次之(平均值5.32%),放线菌最少(平均值3.73%)。3微生物数量季节动态整体表现为春季至夏季逐渐上升,至秋季达到最高,冬季下降,微生物总数的增长依赖于细菌的倍数增长,真菌和放线菌影响较小。CA活性整体表现为夏季和冬季低于春季和秋季,秋季达到最大值。4 CA活性与细菌及微生物总数呈极显著的正相关,表明土壤CA主要来源于细菌的分泌。  相似文献   
73.
使用大气辐射测量实验(Atmospheric Radiation Measurements:ARM)在美国南部大平原站点(Southern Great Plains:SGP)长时间序列(2001 2010年)的地基主动遥感云(Active Remote Sensing of Clouds:ARSCL)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction:NCEP)全球预报系统(Global Forecast System:GFS)模式预报资料,对比分析了两者云量在不同时间尺度内(年际、月份和季节)的差异。结果表明,GFS模式预报总云量为83.8%,略高于地基观测结果(78.1%);两者总云量差异在秋季最大(8.8%),春季最小(2.2%)。在低垂直高度分辨率(≥3 km)时,地基探测低云、中云和高云的云量分别为46.1%、43.5%和61.2%;模式预报三类云的云量均要高于地基探测的云量,差异分别为9.6%、17.2%和9.1%。但是,在高垂直分辨率(250 m)时,地基探测云量在大多数高度层上要高于模式预报结果。这应该是两种资料廓线中有云出现的高度层数目存在差异引起的。地基观测和GFS模式预报同时表明,SGP站点上空云量垂直廓线呈现双峰结构,在边界层附近(1 km)和上对流层区域(8-12 km)云量较大,2-3 km高度范围内云量较小。在春夏秋冬四个季节内,两种资料在低层边界层附近的最大云量偏差分别为9.5%、8.8%、7.8%和11.2%。  相似文献   
74.
针对HJ-1卫星CCD数据,利用改进的暗像元法反演气溶胶光学厚度(AOD),再利用反演的AOD对其进行大气校正。将反演的气溶胶与地基太阳光度计数据进行对比验证,发现当反演的AOD值大于0.2时,反演值与地基观测值的相关系数为0.964,符合MODIS业务化反演AOD的精度要求。再将反演得到的气溶胶带入6S辐射传输模型中,对HJ-1卫星CCD数据进行大气校正实验。结果表明,该方法能有效提高HJ-1卫星CCD数据大气校正的精度,更好地复原地物的真实光谱信息。  相似文献   
75.
植被生物量高光谱遥感监测研究进展   总被引:2,自引:0,他引:2  
植被生物量的评估对于研究全球碳循环具有重大意义,而高光谱遥感技术为精确反演地表属性提供了重要的数据支持。针对如何更好地应用高光谱遥感技术进行植被生物量精确反演的问题,该文详细阐述了国内外应用高光谱技术估测植被生物量的研究进展。对反演植被生物量所涉及的数据源、反演模型的构建方法及其模型特点、反演模型应用对象等内容进行了综合评述,并通过分析认为,高光谱遥感技术较传统的多光谱遥感技术在生物量反演精度上有了显著的提高。同时,对建模方法、多源遥感数据融合以及模型通用性等方面的研究进行了展望,以达到在大尺度范围内对植被生物量进行准确反演的目的。  相似文献   
76.
杜英坤  燕琴  童李霞  王晓波 《测绘科学》2016,41(9):87-90,169
针对利用像元二分模型估算植被覆盖度的精度不高的问题,该文基于OSAVI,提出了选定模型参数(OSAVIs和OSAVIv)的方法,并将该方法应用于青海省植被覆盖度估算。该方法通过高分辨率影像在研究区内选取纯裸地和纯植被样点,并将纯裸地样点的OSAVI作为纯裸地样点像元的OSAVIs,将纯植被样点的OSAVI作为纯植被样点像元的OSAVIv,利用样点像元的OSAVIs和OSAVIv值,通过普通克里金内插法,求得研究区每个像元对应的OSAVIs和OSAVIv。经精度验证结果表明:此方法较常规的参数选取方法,RMSE由0.170降至0.156,MAE由0.137降至0.124。经进一步分析表明,此方法对边缘验证点和非边缘验证点的估算精度都有所提高,由于配准误差和周围地表漫反射的影响,边缘验证点的估算精度低于对非边缘验证点的估算精度。  相似文献   
77.
Hot spot detection with satellite images, especially with synthetic aperture radar (SAR) images is still a challenging task. Several researchers have used TM/optical data for identification of hot spot but the use of SAR data is very limited for this type of application. The fusion of SAR data with TM/optical data may add additional information which in turn will lead for enhancement of detection capability of the hot spot. Therefore, this study explores the possibility of fusion of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar (PALSAR) satellite images for the hot spot detection. Image fusion is emerging as a powerful tool where information of various sensors can be used for obtaining better results. For this purpose, vegetation greenness and roughness information which is obtained from MODIS and PALSAR satellite images, respectively, are used for fusion, and then, a contextual-based thresholding algorithm is applied to the fused image for hot spot detection. The proposed approach comprises of two steps: (1) application of genetic algorithm-based scheme for image fusion of MODIS and PALSAR satellite images, and (2) classification of the fused image as either hot spot or non-hot spot pixels by employing a contextual thresholding technique. The algorithm is tested over the Jharia Coal Field region of India, where hot spot is one of the major problems and it is observed that the proposed thresholding technique classifies the each pixel of the fused image into two categories: hot spot and non-hot spot and the proposed approach detects the hot spot with better accuracy and less false alarm.  相似文献   
78.
Detection of crop water stress is crucial for efficient irrigation water management. Potential of Satellite data to provide spatial and temporal dynamics of crop growth conditions makes it possible to monitor crop water stress at regional level. This study was conducted in parts of western Uttar Pradesh and Haryana. Multi-temporal Landsat data were used for detecting wheat crop water stress using vegetation indices (VIs), viz. vegetation water stress index (VWSI) and land surface wetness index water stress factor (Ws_LSWI). The estimated water stress from satellite data-based VIs was validated by water stress factor (Ws) derived from flux-tower data. The study observed Ws_LSWI to be better index for water stress detection. The results indicated that Ws_LSWI was superior over other index showing RMSE = 0.12, R2 = 0.65, whereas VWSI showed overestimated values with mean RD 4%.  相似文献   
79.
本文以SPOT6 高空间分辨率遥感影像为数据源,通过植被覆盖度和地上生物量两个参数进行滩涂湿地入侵种互花米草植株高度的估算研究。结果表明,三沙湾滩涂湿地互花米草植株高度平均值为2.04 m,以1~2 m和2~3 m植株为主要分布高度,分布面积分别为6.83 km2和10.31 km2,占研究区互花米草总面积的33.83%和51.06%,小于1 m和大于3 m的互花米草仅占9.26%和5.84%。估算值与真实值之间的均方根误差为0.204,绝对误差为0.04~0.37 m。该方法是对高空间分辨率光学影像应用研究的重要尝试,其反演方法具有较好的可行性,可较为准确的获取滩涂湿地植株高度信息。  相似文献   
80.
海洋沉积物中重金属的活性形态对于指示沉积物污染状况具有重要作用;为探寻简洁且能够有效提取重金属活性形态的浸提方法;实验研究了0.1 mol/L和1 mol/L盐酸的单级提取和欧共体标准局(European Community Bureau of Reference)提出的BCR分级提取法对胶州湾表层沉积物中重金属(Cr、Cu、Ni、Pb、Zn)和Al、Fe、Mn的浸取效果。结果显示;3种提取方法提取的金属含量呈显著正相关关系;两种浓度的稀盐酸对BCR方法中的酸可提取态和可还原态金属均具有较好浸提效果;但对可氧化态金属浸提能力相对较弱。不同提取方法的人为信号指数(ASI)计算结果表明;BCR浸取法提取结果的金属ASI值最大;表明其对沉积物中金属活性形态提取效率较高;1 mol/L HCl提取结果的金属ASI值最低;可能是较高浓度强酸使沉积物较大颗粒内层中“惰性”金属被浸取出来;“增加”了金属活性组分的污染讯息信号;对沉积物中Cu、Pb和Zn而言;0.1 mol/L HCl提取结果的ASI值与BCR方法接近。经过Al归一化后;0.1 mol/L HCl浸提的重金属含量的空间分布与胶州湾的实际污染状况相吻合;表明0.1 mol/L的HCl在一定程度上能够代替复杂的BCR浸取法;此方法可简化重金属活性形态的提取步骤;适合大范围沉积物重金属污染评价。  相似文献   
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