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晋南区冬小麦种植分布卫星遥感反演及时空变化分析
被引量：
6
1
作者
米晓楠
杨超
+4 位作者
李峰
相栋
李孟蔚
赵永强
闫加海
《山西农业科学》
2018年第3期378-382,共5页
晋南区作为山西省冬小麦种植主产区,其冬小麦种植结构的变化对农业决策有着至关重要的影响。基于MODIS数据,将归一化植被指数(NDVI)作为一个波段,与可见光波段、近红外波段同时作为分析波段,分析主要地物波谱特征,确定反演冬小麦面积的...
晋南区作为山西省冬小麦种植主产区,其冬小麦种植结构的变化对农业决策有着至关重要的影响。基于MODIS数据,将归一化植被指数(NDVI)作为一个波段,与可见光波段、近红外波段同时作为分析波段,分析主要地物波谱特征,确定反演冬小麦面积的理想时期,优化混合像元分解法的端元选取方式为裸地—冬小麦—林地—水体模型;然后提取了2000—2014年晋南区冬小麦种植面积分布,并结合实际统计数据对结果进行校正,校正后相对误差小于15%的县占总数的92.41%;基于提取结果对2000—2014年晋南区冬小麦种植分布变化和种植概率空间变化进行了分析。结果表明,晋南区冬小麦种植分布受地形因素影响较大,主要分布在运城盆地、临汾盆地、长治盆地和晋城市中部等地势较平坦的地区,且2000—2014年冬小麦面积整体呈下降趋势,长治减少幅度最大;晋南区冬小麦种植核心地带主要分布在临汾盆地和运城盆地,临汾盆地大部地区种植概率变化较小,运城盆地种植概率增减不一,晋城市种植概率下降较多,在长治盆地下降最为明显。
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关键词
冬小麦面积
MODIS数据
混合像元分解法
植被归一化指数
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职称材料
2002-2016年高亚洲地区中大型湖泊微波亮温和冻融数据集
被引量：
3
2
作者
邱玉宝
郭华东
+3 位作者
阮永俭
付心如
石利娟
田邦森
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2017年第2期30-41,共12页
高亚洲地区是中纬度全球变化敏感区和研究的热点区域,其境内湖泊星罗棋布,湖冰冻融参数是全球变化的关键敏感因子之一。由于冰水介电常数差异大,高重访率且对天气不敏感的星载被动微波遥感可实现湖冰冻融状态的快速监测。本数据集依据...
高亚洲地区是中纬度全球变化敏感区和研究的热点区域,其境内湖泊星罗棋布,湖冰冻融参数是全球变化的关键敏感因子之一。由于冰水介电常数差异大,高重访率且对天气不敏感的星载被动微波遥感可实现湖冰冻融状态的快速监测。本数据集依据微波辐射计像元内湖泊和陆表的面积比例,应用混合像元分解方法获取了像元(亚像元级)的湖泊亮温信息,实现高亚洲地区被动微波遥感亚像元级湖冰冻融监测,并采用多种被动微波数据,共计获得高亚洲区域2002~2016年51个中大型时间序列湖泊亮温数据和冻融状态信息。以无云MODIS光学产品为验证数据,在高亚洲不同区域,选取可可西里湖、达则错、库赛湖等三个大小不一的湖泊进行冻融判别验证,结果表明微波和光学遥感所获取的湖冰冻结和融化参数具有较高的一致性,其相关系数可达0.968与0.987。本数据集包含湖泊的时间序列亮温值和湖冰冻融参数,可进一步对湖泊开展特征参数反演,以及提升对高亚洲地区的湖冰冻融的理解,为高亚洲地区气候、环境变化以及高亚洲对全球气候变化响应模型提供数据基础。
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关键词
高亚洲
湖泊
被动微波亮温
冻融参数
混合像元分解法
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职称材料
题名
晋南区冬小麦种植分布卫星遥感反演及时空变化分析
被引量：
6
1
作者
米晓楠
杨超
李峰
相栋
李孟蔚
赵永强
闫加海
机构
山西省气候中心
防灾科技学院
右玉县气象局
出处
《山西农业科学》
2018年第3期378-382,共5页
基金
中国气象局气候变化专项(CCSF201730)
山西省科技基础条件平台建设项目(2014091004-0101)
文摘
晋南区作为山西省冬小麦种植主产区,其冬小麦种植结构的变化对农业决策有着至关重要的影响。基于MODIS数据,将归一化植被指数(NDVI)作为一个波段,与可见光波段、近红外波段同时作为分析波段,分析主要地物波谱特征,确定反演冬小麦面积的理想时期,优化混合像元分解法的端元选取方式为裸地—冬小麦—林地—水体模型;然后提取了2000—2014年晋南区冬小麦种植面积分布,并结合实际统计数据对结果进行校正,校正后相对误差小于15%的县占总数的92.41%;基于提取结果对2000—2014年晋南区冬小麦种植分布变化和种植概率空间变化进行了分析。结果表明,晋南区冬小麦种植分布受地形因素影响较大,主要分布在运城盆地、临汾盆地、长治盆地和晋城市中部等地势较平坦的地区,且2000—2014年冬小麦面积整体呈下降趋势,长治减少幅度最大;晋南区冬小麦种植核心地带主要分布在临汾盆地和运城盆地,临汾盆地大部地区种植概率变化较小,运城盆地种植概率增减不一,晋城市种植概率下降较多,在长治盆地下降最为明显。
关键词
冬小麦面积
MODIS数据
混合像元分解法
植被归一化指数
Keywords
the area of winter wheat
MODIS data
the method of pixel unmixing
NDVI
分类号
S512.11 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
2002-2016年高亚洲地区中大型湖泊微波亮温和冻融数据集
被引量：
3
2
作者
邱玉宝
郭华东
阮永俭
付心如
石利娟
田邦森
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所
出处
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2017年第2期30-41,共12页
基金
中国科学院国际合作局对外合作重点项目(131Cll KYSB20160061)
国家自然科学基金(41371351)
国家自然科学基金重点项目(ABCC计划,41120114001).
文摘
高亚洲地区是中纬度全球变化敏感区和研究的热点区域,其境内湖泊星罗棋布,湖冰冻融参数是全球变化的关键敏感因子之一。由于冰水介电常数差异大,高重访率且对天气不敏感的星载被动微波遥感可实现湖冰冻融状态的快速监测。本数据集依据微波辐射计像元内湖泊和陆表的面积比例,应用混合像元分解方法获取了像元(亚像元级)的湖泊亮温信息,实现高亚洲地区被动微波遥感亚像元级湖冰冻融监测,并采用多种被动微波数据,共计获得高亚洲区域2002~2016年51个中大型时间序列湖泊亮温数据和冻融状态信息。以无云MODIS光学产品为验证数据,在高亚洲不同区域,选取可可西里湖、达则错、库赛湖等三个大小不一的湖泊进行冻融判别验证,结果表明微波和光学遥感所获取的湖冰冻结和融化参数具有较高的一致性,其相关系数可达0.968与0.987。本数据集包含湖泊的时间序列亮温值和湖冰冻融参数,可进一步对湖泊开展特征参数反演,以及提升对高亚洲地区的湖冰冻融的理解,为高亚洲地区气候、环境变化以及高亚洲对全球气候变化响应模型提供数据基础。
关键词
高亚洲
湖泊
被动微波亮温
冻融参数
混合像元分解法
Keywords
High Asia
lake
passive microwave brightness temperature
freeze-thaw parameters
Pixel Unmixing method
分类号
P343.6 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
晋南区冬小麦种植分布卫星遥感反演及时空变化分析
米晓楠
杨超
李峰
相栋
李孟蔚
赵永强
闫加海
《山西农业科学》
2018
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
2002-2016年高亚洲地区中大型湖泊微波亮温和冻融数据集
邱玉宝
郭华东
阮永俭
付心如
石利娟
田邦森
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2017
3
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