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基于数字相机、ASTER和MODIS影像综合测量植被盖度
  • ISSN号:1005-264/X
  • 期刊名称:《植物生态学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP75[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]北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京师范大学资源学院,北京100875, [2]民政部国家减灾中心,北京100053, [3]上海市科技馆,上海200127
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30370265)和教育部新世纪优秀人才资助计划项目
中文摘要:

选择我国北方温带典型草原作为研究对象,基于Bottom-up方法,采用地表实测和多尺度遥感综合测量的方法,建立基于地表实测与多尺度遥感数据综合测量的两阶段植被盖度经验模型。此外,还将该模型与常用的亚像元分解模型相比较,结果表明:1)两阶段经验模型可以较好地实现将地面数据扩展到中尺度空间范围,从而完成数据空间尺度的转换,提高大区域草地植被盖度的测量精度;2)MODIS遥感影像数据,结合地面数据和ASTER遥感影像数据可以较好地在区域范围内对北方典型草原的植被盖度进行估测;3)目前常用的亚像元分解模型,应用于中空间分辨率的MODIS影像,估测北方温度典型草原植被盖度的精度不够理想。

英文摘要:

Aims There are problems with estimating vegetation cover using remotely sensed data. Many models have been developed by regression of field data and remotely sensed data, but this simple scale transformation often results in large errors. Our objective was to combine field data and multi-scale remotely sensed data to estimate vegetation cover for a typical temperate steppe of North China. Methods Within our research area, we selected 49 sample fields from areas with high, medimn and low vegetation cover and sampled each using 1 m plots nested within larger plots. We vertically photographed each 1 m sample plot with a digital camera positioned at 2 m height. We estimated vegetation cover in each image. Using these data and data obtained through ASTER and MODIS images, we developed a two-stage experiential model of vegetation cover based on the bottom-up method. Important findings We accurately estimated vegetation cover of typical temperate steppe of North China at a regional scale based on our two-stage model using field data and ASTER and MODIS images. Using a series of MODIS images, it would be possible to estimate vegetation cover of typical steppe across China.

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期刊信息
  • 《植物生态学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院植物研究所 中国植物学会
  • 主编:方精云
  • 地址:北京香山南辛村20号
  • 邮编:100093
  • 邮箱:apes@ibcas.ac.cn
  • 电话:010-62836134
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-264/X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3397/Q
  • 邮发代号:82-5
  • 获奖情况:
  • 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),英国农业与生物科学研究中心文摘,美国生物科学数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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),瑞典开放获取期刊指南,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:37395