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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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基于GIS空间与统计分析模型,从时间和空间格局变化两方面对辉南县1986年和2006年两期土地利用数据进行定量分析。结果表明:1)近20年内研究区的主要用地类型:耕地、建设用地和水域面积增加;林地面积大幅减少,且多转变为耕地。用地类型面积的增加虽有助于促进该区经济发展,但林地资源的大量减少会对该区生态环境产生一定影响。2)土地利用类型整体均向东南方向偏移,体现出林地向东南山区收缩而耕地向山区扩张的特点,格局变化较明显,且主要发生在海拔较低、坡度较缓地带。但研究区内转换为坡度大于15°的耕地也占有一定比例,应采取退耕还林政策,以防止由于坡耕地而产生的水土流失、土壤侵蚀等现象。 相似文献
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