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中文摘要：
多维光谱特征空间是指由可见光、近红外、热红外、微波等波段中能够表征农田生态特征的多波段遥感数据构成的特征空间。基于多维光谱特征空间的农田干旱信息提取，可以综合多源遥感优势，为干旱监测提供更丰富、更高分辨率农田遥感信息，形成农田干旱遥感监测新方法与新技术。根据研究目标，课题组开展了以下方面的研究 通过对农田作物与土壤混合光谱实验观测和农田水分胁迫下植被光谱分析，发现了农田作物与土壤混合像元光谱特征变化规律和不同水分胁迫下的农作物光谱变化特征，为田间干旱监测相关参数的定量反演提供重要的实验依据和理论支持。 综合利用可见光、近红外、热红外、微波等多源数据，建立和完善了遥感干旱监测模型。对地表温度、土壤水分、植被水分等农田干旱信息参数进行了反演，在关键参数反演方面取得了重要突破。 建立农田干旱监测与评估系统，开展了农田干旱观测与模型验证工作，对模型的正确性和适用性进行了改进与完善，并在宁夏等地开展了示范应用。 取得成果在国内外学术刊物和学术会议上发表文章22篇,其中被SCI或EI检索的文章14篇,申请国家发明专利3项。
结论摘要：
英文主题词Multi-dimensional spectral space;farmland drought monitoring;farmland ecological parameters estimation;drought information extraction
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