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本文基于AMSR2被动微波数据和0 cm地表温度数据,对比分析冻融判别函数算法和双指标算法在东北冻土区的判别精度及适用性。结果表明:(1)两种算法的Kappa系数都在0.7以上,总体判别精度在87%以上,具有较好的性能。(2)两种算法在升轨时期的总体判别精度高于降轨时期。在使用升轨数据时,双指标算法判别精度略高于冻融判别函数算法;使用降轨数据时,冻融判别函数算法判别精度更高。(3)冻融判别函数算法对冻土的判别精度高,双指标算法在识别融土方面具有优势。(4)两种算法对多年冻土区的土壤冻融判别精度高于季节冻土区。本研究的评价结果可为东北冻土区制备高精度、长时序地表冻融数据集提供基础数据资料,为选择合适的土壤冻融判别算法提供参考。 相似文献
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黑龙江省耕地时空变化及驱动因素分析 总被引:3,自引:0,他引:3
以黑龙江省1980年、1990年、2000年、2010年、2015年5期土地利用数据为基础,综合利用GIS手段和地理探测器模型,确定1980—2015年4个时期黑龙江省耕地变化的时空分异特征及主要驱动因素。研究结果表明,1980—2015年黑龙江省耕地数量总体增加,增加的耕地主要来源于林地、草地和未利用地。各时期耕地数量变化具有明显差异,以1990—2000年耕地数量变化最多。各时期耕地变化空间差异特征明显。1980—2015年黑龙江省耕地利用动态度呈现出先升高后降低的趋势,耕地利用动态度活跃区域集中在三江平原和松嫩平原地区。各时期驱动因子的解释能力不同,人口数量、政策因素、GDP以及城镇化水平是解释能力较强的驱动力因子。驱动因子对耕地时空变化的影响是通过各个因子之间的交互作用实现的,表现为双因子增强和非线性增强。 相似文献
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