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1.
基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。  相似文献   
2.
试验利用粒化高炉矿渣取代部分砂(特细砂)作为细骨料拌制混凝土,以不同的矿渣代砂率为主要变量,对10组不同配合比混凝土的流动性,立方体抗压强度进行研究。试验结果表明,混凝土的流动性随矿渣代砂率的增加逐渐降低,混凝土立方体抗压强度随矿渣代砂率的增加先增大后减小,矿渣的最优代砂率为60%;矿渣细骨料对混凝土后期强度的增长有促进作用。同时拟合出适合于矿渣代砂混凝土抗压强度的预测模型。  相似文献   
3.
基于TVDI的大范围干旱区土壤水分遥感反演模型研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
温度植被干旱指数TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)是一种基于光学与热红外遥感通道数据进行植被覆盖区域表层土壤水分反演的方法。当研究区域较大、地表覆盖格局差异显著时,利用TVDI模型来反演陆表土壤水分,精度通常较低。对Sandholt的TVDI土壤水分反演模型进行了改进:...  相似文献   
4.
基于可见光红外与被动微波遥感的土壤水分协同反演   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用MODIS传感器的可见光、红外波段数据反演土壤水分在一定时段内的基准值,用被动微波传感器AMSR-E数据反演其变化量,提出将被动微波遥感数据与热红外遥感数据在模型级别协同反演大范围地表土壤水分的方法,这样每天可输出1 km×1 km的升、降轨土壤水分反演结果.以新疆为研究区,对上述方法进行了土壤水分协同反演实验,以地面实测数据为参考的验证结果表明,所提模型得到的土壤水分值与地面实测值之间相关性较高,均方根误差较小,优于单一传感器数据的反演结果,可更好地满足新疆土壤水分监测的需求.  相似文献   
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