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101.
植被指数-地表温度构成的特征空间研究 总被引:23,自引:2,他引:23
植被指数和地表温度是描述陆表过程的重要参数, 综合通过遥感手段得到的植被指数和地表温度信息, 来分析地表的各种植被覆盖、水分含量等变化过程, 有助于更好地认知和评价陆表变化过程, 是目前遥感和陆表过程研究中比较前沿的一个方向. 文中试图解释清楚归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts)的各种存在关系及其相互转换过程, 尤其是根据NDVI和LAI、地表蒸散的关系, 利用LAI-Ts构成的三角形特征空间, 解释NDVI达到饱和以后的情况, 以便更有效地进行应用. 相似文献
102.
103.
105.
106.
徐静波 《测绘与空间地理信息》2016,(1):122-124
研究庐山地区的地表温度,对于本地区的生态保护和开发具有重要意义。本文使用了目标区域内Landsat TM/ETM+从2000~2010年间共8幅影像数据,利用单通道算法和NDVI地表辐射率估算方法反演了区域内的温度场,并生成了历年温度对比效果图。分析推断目标区域内的温度场可能存在一个短年限的温度变化起伏规律,对庐山周边山区的影响有待进一步研究。 相似文献
107.
108.
地理国情普查项目是全新的测绘地理信息项目,文章结合生产阶段及检查验收过程中地表覆盖数据生产容易出现的质量问题,通过认真分析影响质量的因素,从管理要素、生产过程、两级检查3个方面谈了解决该问题的部分质量控制措施,以便于更好地提高地理国情普查项目成果的质量。 相似文献
109.
以LandSat多时相影像为数据源,采用基于规则的面向对象分类方法,监测会理县2000~ 2015年地表覆盖变化.结合1∶50 000 DEM数据,分析了会理县地表覆盖构成与转移、变化动态度及潜在退耕地情况.监测分析结论能为会理县加强空间管制、促进土地资源集约利用、指导生态文明建设等提供决策信息支撑. 相似文献
110.
基于贝叶斯模型的中国未来气温变化预估及不确定性分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用第5次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果,通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging,BMA)对中国气温进行多模式集合研究,给出了中国未来气温变化预估及其不确定性的时空分布。结果表明,中国21世纪冬夏将持续升温,且升温具有冬季高于夏季,北方高于南方的特点。初期(2016—2035年)北方有很大可能(80%)升温超过0.7℃,南方升温相同幅度的概率则超过50%;中期(2046—2065年)北方和南方升温超过1.5℃的概率分别为80%和50%;末期(2081—2100年),北方(南方)有80%(50%)的可能的升温超过2℃。气温预估的不确定性研究发现,无论冬夏,21世纪不同时期升温相对较弱的塔里木盆地、青藏高原南侧和中国东南地区为不确定性低值区,基本低于0.6℃,对应可信度较高,如21世纪初期信噪比超过4;而不确定性的高值区则主要分布在新疆北部、东北平原北部和青藏高原东南侧等升温相对较大的地区,普遍高于1℃,对应可信度较低,如初期信噪比低于2.5。此外,基于信噪比对比发现除青藏高原东部外,其他区域夏季预估的可信度均高于冬季,21世纪末期高于初期,且空间分布特征一致。 相似文献