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基于植被状态指数的全国干旱遥感监测试验研究(Ⅰ)——资料分析与处理部分 被引量:26
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作者 冯强 田国良 +3 位作者 王昂生 柳钦火 Tim R. Mc Vicar david l.b.jupp 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2004年第2期131-136,共6页
在收集处理了了 1981~ 1994年连续 5 0 4旬的由NOAAAVHRR第 1、2通道的反射率计算得的NDVI时间系列数据 ,以及 1980~ 1994年全国 10 2个固定农气观测站的旬土壤湿度资料 (- 2 0cm)和相应测站的田间持水量资料基础上 ,分析了全国NDVI... 在收集处理了了 1981~ 1994年连续 5 0 4旬的由NOAAAVHRR第 1、2通道的反射率计算得的NDVI时间系列数据 ,以及 1980~ 1994年全国 10 2个固定农气观测站的旬土壤湿度资料 (- 2 0cm)和相应测站的田间持水量资料基础上 ,分析了全国NDVI及植被状态指数VCI的时空变化特征 ,发现NDVI值随季节 (旬 )分别表现为“双峰型”和“单峰型”的变化 ,在第 17~ 2 7旬之间达到极大值 ,并与作物生长有关 ,VCI的变化与NDVI的变化呈相反趋势 ;对资料因站点的分布和密度以及时序位相等差异可能影响资料代表性的探讨认为 :因旱情发展有一个过程 ,故NDVI、SHI的时空特性应该不会影响其分析结果的代表性。综合分析了资料的时空代表性 ,为干旱遥感监测模型的建立作准备。 展开更多
关键词 干旱 遥感监测 植被状态指数 NDVI
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基于植被状态指数的全国干旱遥感监测试验研究(Ⅱ)——干旱遥感监测模型与结果分析部分 被引量:9
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作者 冯强 田国良 +3 位作者 王昂生 柳钦火 Tim R.Mc Vicar david l.b.jupp 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2004年第4期477-484,共8页
通过利用1981~1994年连续504旬的由NOAAAVHRR8km分辨率的NDVI时间系列数据,以及对应时段的全国102个固定农气观测站的旬土壤湿度资料(-20cm),建立了植被状态指数(VCI)与土壤湿度之间的统计模型,由土壤湿度旱情等级标准来换算出每旬用VC... 通过利用1981~1994年连续504旬的由NOAAAVHRR8km分辨率的NDVI时间系列数据,以及对应时段的全国102个固定农气观测站的旬土壤湿度资料(-20cm),建立了植被状态指数(VCI)与土壤湿度之间的统计模型,由土壤湿度旱情等级标准来换算出每旬用VCI进行干旱遥感监测的旱情等级标准,以确定出全国的逐旬旱情分布。对模型进行的统计检验表明,模型都通过了置信度为α=0.05统计检验。监测试验结果表明,这种方法在作物生长期内应用于大范围旱情遥感监测,有效且简便易行。 展开更多
关键词 土壤湿度 植被状态指数 干旱 遥感监测 旱情 作物生长期 农气观测 AVHRR 统计检验 NOAA
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基于植被状态指数的土壤湿度遥感方法研究 被引量:33
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作者 冯强 田国良 +2 位作者 王昂生 Tim R.McVicar david l.b.jupp 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2004年第3期81-88,共8页
利用1981-1994年连续504旬的NOAAAVHRR8km分辨率的NDVI时间系列数据,以及对应时段全国102个固定农气观测站(-20cm深度)的旬土壤湿度资料,建立了植被状态指数IVC与土壤湿度之间的统计模型,由旬IVC值来换算出每旬的土壤湿度,用以反映全国... 利用1981-1994年连续504旬的NOAAAVHRR8km分辨率的NDVI时间系列数据,以及对应时段全国102个固定农气观测站(-20cm深度)的旬土壤湿度资料,建立了植被状态指数IVC与土壤湿度之间的统计模型,由旬IVC值来换算出每旬的土壤湿度,用以反映全国的逐旬土壤水分分布。对模型进行的统计检验表明,模型都通过了置信度为α=0.05的统计检验。试验结果表明,这种方法在作物生长期内可应用于全国大范围的土壤湿度遥感监测,简便易行。 展开更多
关键词 NDVI 植被状态指数 土壤湿度指数 遥感监测
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Issues in the application of Digital Surface Model data to correct the terrain illumination effects in Landsat images
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作者 Fuqin Li david l.b.jupp Medhavy Thankappan 《International Journal of Digital Earth》 SCIE EI CSCD 2015年第3期235-257,共23页
The accuracy of topographic correction of Landsat data based on a Digital Surface Model(DSM)depends on the quality,scale and spatial resolution of the DSM data used and the co-registration between the DSM and the sate... The accuracy of topographic correction of Landsat data based on a Digital Surface Model(DSM)depends on the quality,scale and spatial resolution of the DSM data used and the co-registration between the DSM and the satellite image.A physics-based bidirectional reflectance distribution function(BRDF)and atmospheric correction model in conjunction with a 1-second DSM was used to conduct the analysis in this paper.The results show that for the examples used from Australia,the 1-second DSM,can provide an effective product for this task.However,it was found that some remaining artefacts in the DSM data,originally due to radar shadow,can still cause significant local errors in the correction.Where they occur,false shadows and over-corrected surface reflectance factors can be observed.More generally,accurate co-registration between satellite images and DSM data was found to be critical for effective correction.Mis-registration by one or two pixels could lead to large errors of retrieved surface reflectance factors in gully and ridge areas.Using low-resolution DSM data in conjunction with high-resolution satellite images will also fail to correct significant terrain components where they occur at the finer scales of the satellite images.DSM resolution appropriate to the resolution of satellite image and the roughness of the terrain is needed for effective results,and the rougher the terrain,the more critical will be the accurate registration. 展开更多
关键词 Digital Surface Models LANDSAT topographic correction MIS-REGISTRATION scale and resolution
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