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基于高光谱影像的高寒牧区土地覆盖分类与草地生物量监测模型被引量：4: 2013年; 利用环境减灾卫星HJ-1A高光谱图像数据,分析了研究区不同土地覆盖类型的波谱曲线特征,比较了监督分类和光谱角分类方法对高光谱影像的分类精度,研究了高寒牧区草地生物量超光谱遥感监测模型。结果表明,1)不同地物波谱曲线的吸收位置和吸收深度等波谱特征在可见光波段具有较大差异,在近红外波段吸收特征相似。在可见光波段,云和植被的吸收位置最少,都只有1处,但云的吸收深度小于植被;裸地吸收位置有5处;水域吸收位置最多,有6处。2)光谱角与监督分类均适于高光谱影像分类,但光谱角分类方法的总精度可达85.9%,远高于监督分类法。3)依据草地生物量与9种植被指数间的回归分析结果,选出了适合研究区草地植被生物量动态监测的两种植被指数,即归一化植被指数和比值植被指数。; 方金梁天刚吕志邦冯琦胜何咏琪; 关键词：光谱角植被指数

青藏高原草地生物量遥感动态监测被引量：22: 2011年; 利用青海省2006年8月地面样点实测的生物量,结合相应月份的MODIS植被指数数据,提取与样点对应的EVI和NDVI值,建立生物量与两种植被指数之间的关系模型,并分析模型的精度。结果表明,1)EVI与草地地上生物量的相关性强于NDVI。2)在不同盖度下,植被指数与生物量的相关性随着盖度的增大而增强。3)利用最优模型反演不同草地类型的逐月生物量,并分析研究区2002-2008年不同草地类型生物量的年季动态变化,发现草地生产力水平越高,草地生物量的年季变化越剧烈,说明该种类型的草地受气候变化的影响越大;生产力水平越低的草地类型,则对气候变化的敏感度较低。; 方金黄晓东王玮于惠马琳雅梁天刚; 关键词：植被指数生物量草地青藏高原

青藏高原草地植被指数时空变化特征: 以位于青海和西藏两省内的青藏高原牧区为研究区域，利用新一代卫星遥感数据TERRA／MODIS，统计分析不同草地类型2002-2008年的植被指数(MODIS-EVI)时空变化特征，并结合2006年8月地面实测数据，研究草...; 马琳雅黄晓东方金梁天刚; 关键词：草地类型植被指数时空变化特征; 文献传递

基于HJ-1B卫星数据的积雪面积制图算法研究被引量：16: 2013年; 积雪是影响气候变化的重要因子,采用更高时空分辨率的环境减灾卫星遥感数据进行积雪制图算法的研究,对推进我国自主遥感卫星在积雪监测领域的应用具有重要意义.采用环境减灾HJ-1B卫星数据,以青海省果洛藏族自治州达日县为研究区,应用归一化差值积雪指数(NDSI)法建立了基于HJ-1B卫星数据的积雪面积制图算法,并比较MODIS与HJ-1B积雪图精度.结果表明:研究区HJ-1B积雪制图合理的NDSI阈值为0.37,总分类精度达到97.97%;与"真值"影像比较,HJ-1B积雪图Khat系数为0.911,高于MODIS的0.817.说明该研究建立的基于HJ-1B积雪制图算法精度可靠,适合对研究区积雪进行实时动态监测.HJ-1B更高的空间分辨率对提高研究区积雪覆盖面积监测精度具有重要的使用价值,但是地形因素是影响HJ-1B数据积雪分类精度的一个重要原因,随着坡度的增加,分类误差也随之增大,尤其是多测误差增加比较显著.; 何咏琪黄晓东方金王玮郝晓华梁天刚; 关键词：HJ-1B

青藏高原草地植被指数时空变化特征被引量：5: 2011年; 以位于青海和西藏两省内的青藏高原牧区为研究区域,利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS,统计分析不同草地类型2002-2008年的植被指数(MODIS-EVI)时空变化特征,并结合2006年8月地面实测数据,研究草地植被指数与草地覆盖度、草群高度的关系。结果表明,草地覆盖度和草群高度均与EVI呈高度正相关。各种草地类型的植被指数均呈先上升后下降的趋势,符合自然条件下植被的生长变化情况,植被特征相近的草地类型EVI差异较小,体现出不同草地类型地域上的连续性、过渡性和时空上的差异性。; 马琳雅黄晓东方金梁天刚; 关键词：青藏高原 MODIS

青藏高原草地植被指数时空变化特征: 以位于青海和西藏两省内的青藏高原牧区为研究区域,利用新一代卫星遥感数据TERRA/MODIS,统计分析不同草地类型2002-2008年的植被指数(MODIS-EVI)时空变化特征,并结合2006年8月地面实测数据,研究草...; 马琳雅黄晓东方金梁天刚; 关键词：草地类型时空变化特征

基于多源遥感数据的甘南牧区草地生物量遥感监测研究: 甘南藏族自治州地处青藏高原东缘,是黄河重要的水源补给区,同时也是甘肃省极为重要的农牧业产品供给区。草地作为农牧业和水源补给的载体,对甘南的生态调节和经济发展具有极其重要的作用。草地生物量是草地资源遥感研究的主要指标之一,...; 方金; 关键词：草地生物量 AVHRR HSI; 文献传递

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方金