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基于DEM-NDVI的高山植被带定量刻划 总被引:2,自引:2,他引:0
根据不同高山植被类型具有不同归一化植被指数响应的特点,通过对NDVI的分析来定量刻划高山植被带的海拔分布。首先,利用DEM、NDVI构建DEM-NDVI散点分布图;然后,结合地面调查资料与WorldView-2高分遥感影像对DEM-NDVI散点分布图进行统计回归分析;最后,利用分析结果定量刻划高山植被垂直分带结构。将该方法应用于四川卧龙大熊猫保护区的卧龙关沟,结果表明:① NDVI随海拔升高而呈“Z”字形变化;② DEM-NDVI散点图比样本点DEM-NDVI分布图能更完全地表达高山植被NDVI随高程变化的特征;③ 卧龙关沟东北坡高山植被带海拔高度为3255~4415 m,西南坡高山植被带海拔高度为3193~4473 m,与地面调查得到的区域代表植被的分布高度基本一致。 相似文献
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对于一个较小研究区提取地物信息,需要更高的空间分辨率和适合的光谱信息。以柬埔寨吴哥窟西北部为研究对象,开展基于SPOT-5影像的水体信息提取方法研究。通过分析研究区内的地物光谱特征信息,发现各地物在绿色波段和短波红外波段虽然都有下降趋势,但是水体的变化程度最大。利用这个信息建立决策树的一种水体提取模型:Band3/Band41.73并且Band1Band4。通过与NDWI法、决策树模型提取精度进行对比,证明该模型提取精度有较大提高,可有效地消除水田对提取精度的影响。 相似文献
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