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反射特性在沙地参数遥感反演研究中的应用
  • ISSN号:1000-1832
  • 期刊名称:东北师大学报(自然科学版)
  • 时间:2015.6.20
  • 页码:135-140
  • 分类:TP722.4[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]长春师范大学城市与环境科学学院,吉林长春130032
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(41201343,41401379); 吉林省科技发展计划项目(20140101212JC)
  • 相关项目:雪粒径对雪的高光谱偏振反射特性影响机理研究
作者: 吕云峰|
中文摘要:

以不同粒径的沙地表面为研究目标,测量了它们的反射信息,分析了粒径大小对沙地表面反射特性的影响,并基于现有的两种反射模型进行了验证.结果表明,粒径大小不仅可以利用反射信息直接进行反演,同时还可以通过地学统计方法来建立反射信息与粒径之间的关系;除了直接测量之外双向反射模型能够准确地计算出不同粒径沙地表面的反射信息,从而为遥感技术在沙漠监测上的应用提供了依据.

英文摘要:

Due to remote sensing technology can utilize the optical remote sensing on inverting the soil surface features. This paper briefly reviews the role of remote sensing technology in scientific research of the soil sciences ,it mainly targeted at the monitor of soil surface and analyzed the ability of remote sensing in inversion of the parameters of soil surface features;furthermore, studied the importance of the researching on sand reflection characteristics of remote sensing monitoring, this paper also targeted the sand surfaces with different particle sizes, measured the reflectance and analyzed the influences of particle sizes on the reflection characteristics of sand surface;in the paper we used two existing models to verify the results and discovered that the reflectance of sand surface with different particles sizes can be inverted directly, meanwhile geological statistics method can be used to establish the relations between sand reflection characteristics and particles sizes, except to measure directly, the bidirectional reflectance model can also compute the reflectance of sand surface with different particles sizes precisely,which has provided a basis of using remote sensing to monitor the desert.

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期刊信息
  • 《东北师大学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:东北师范大学
  • 主编:刘宝
  • 地址:长春市净月大街2555号
  • 邮编:130117
  • 邮箱:dslkxb@nenu.edu.cn
  • 电话:0431-89165992
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1832
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1123/N
  • 邮发代号:12-43
  • 获奖情况:
  • 中文综合性科学技术类核心期刊,中国科学引文数据库来源期刊,中国科技论文统计源期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:7830