搜索结果: 1-15 共查到“农学 MODIS”相关记录41条 . 查询时间(0.076 秒)
基于MODIS数据的三种模型对区域玉米生产力的估算效果
MODIS 光能利用率模型 总初级生产力
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2021/4/26
总初级生产力GPP（Gross Primary Productivity，GPP）是描述陆地生态系统的关键指标，提供了全球范围内气候变化下碳元素循环的定量描述，是生态系统功能状况的重要参量，是碳循环中的关键要素，反映气候变化及人类活动对陆地植被综合影响下的结果。光能利用率LUE（Light Use Efficiency，LUE）作为总初级生产力估算模型中的关键参数，其取值受环境影响因子、时空分布差...
为分析黄河源区土壤干湿状况时空格局变化，基于2007—2016年日序数第193~257天的MODIS 1 km分辨率地表温度（LST）和植被指数（NDVI）产品反演10年的温度-植被干旱指数（TVDI）。分析结果表明：2008—2010年实测土壤水分与TVDI的线性关系的相关系数达到0.7，说明TVDI可作为干旱指标有效地指示黄河源区的土壤干湿状况。在年际变化趋势上，10年间日序数第193~257...
SPATIO-TEMPORAL VARIATIONS OF SOIL WATER USE IN THE GROWING SEASON IN NORTHEAST CHINA USING MODIS DATA
Soil Water Use Gross Primary Productivity Visible and Shortwave Infrared Drought Index (VSDI) MODIS Spatio-temporal Pattern Growing Season Northeast China
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2018/5/11
Water use efficiency is known as an important indicator of carbon and water cycle and reflects the transformation capacity of vegetation water and nutrients into biomass. In this study, we presented a...
基于MODIS EVI的陇南山地植被覆盖时空变化特征研究
EVI 植被覆盖 时空变化 陇南山地
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2017/11/16
为了分析2000以来的退耕还林还草工程对高植被覆盖区甘肃省陇南市的影响，本研究基于2000—2010年MODIS EVI数据，通过均值分析、植被覆盖度分析和线性回归分析，对陇南山地连续11年以来的植被覆盖时空变化特征进行研究。结果表明：2000—2010年陇南山地植被覆盖变化总体以0.2%/10 a的增速缓慢上升，低于同期甘肃河东地区、甘肃全省、秦巴山区以及西北地区的植被增长率。受气温、降水等地带...
ANALYSIS OF THE SEASONAL MIGRATIONS OF MONGOLIAN GAZELLE, USING MODIS DATA
Ecology, Monitoring GIS, Ecosystem Satellite Tracking
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2015/7/29
Conservation and management for Mongolian gazelles (Procapra gutturosa), which inhabits steppes in Mongolia, northern China,
and southern Russia, are urgently required. The Mongolian gazelle migrate...
RICE CROP MONITORING AND YIELD ASSESSMENT WITH MODIS 250m GRIDDED VEGETATION PRODUCT: A case study in Sa Kaeo Province, Thailand
Rice Phenology MODIS, NDVI EVI Whittaker Smoother
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2015/5/6
Billions of people in the world depend on rice as a staple food and as an income-generating crop. Asia is the leader in rice cultivation and it is necessary to maintain an up-to-date rice-related dat...
基于MODIS NDVI多年时序数据的农作物种植识别
遥感 农作物 识别 MODIS NDVI 种植模式 种植类型 陕西省
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2014/6/3
为了获取陕西省农作物种植模式和类型分布信息，实现对于多年农作物长势分析及精确的估产和耕地生产力的估算，该文以2003－2012年的MOD09Q1时间序列遥感数据集为数据源，以陕西省主要农作物冬小麦、夏玉米、春玉米、水稻和油菜为研究对象，利用Savitzky-Golay滤波方法重建NDVI长时间序列数据集，充分利用农作物的物候信息，构建农作物年际间动态阈值方法，实现了农作物种植模式和类型的识别。通过...
RETRIEVING SURFACE SOIL MOISTURE FROM MODIS AND AMSR-E DATA: A CASE STUDY IN TAIWAN
MODIS data Surface soil moisture Taiwan
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2014/4/28
Soil moisture is a key factor that controls the exchange of water between land surface evaporation and plant transpiration. Information on surface soil moisture variations in both time and spatial dom...
基于MODIS的植被指数模型及其在草地生态系统中的应用
MODIS 植被指数模型 草地生态系统
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2011/10/28
为了明确MODIS植被指数模型的类型以及MODIS数据在大尺度上的可用性，笔者在分析MODIS数据优势的基础上，综述了MODIS植被指数、植被指数模型以及MODIS植被指数模型在草地生态系统中的应用。MODIS数据可以直接提取NDVI和EVI 2类植被指数，还可以间接计算MSAVI和RVI等多种植被指数；利用MODIS植被指数可以建立线性回归模型和非线性的多种曲线模型，它们可以用在草地生态系统的净...
基于MODIS的青藏高原牧草生长季草地生物量动态
植被指数 生物量 年际动态 月际动态 三江源地区
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2013/7/4
草地生物量是评价青藏高原生态脆弱性和敏感性的重要指标，也是度量草地退化的重要指标。本研究利用MODIS植被指数NDVI和EVI资料及青藏高原三江源地区326个样方实测数据，构建并优化了研究区不同类型草地生物量的预测模型，估算了2002-2009年期间草地生物量年际和月际变化特征。结果表明，高寒草甸地上生物量适宜植被指数为NDVI，反演模型为，y=6.202 5x2-574.89x+14 586，高...
基于AMSRE数据的微波植被指数与MODIS植被指数关系研究
微波植被指数 MODIS植被指数 相关性 反演模型
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2013/7/20
利用青南牧区2007－2010年的AMSRE亮温数据计算了相应的微波植被指数（Microwave Vegetation Index，MVI），对MVI的月季动态变化特征进行了分析，同时结合相同时间序列的MODIS NDVI和EVI数据，对比分析了MVI和MODIS植被指数之间的相关关系，筛选出NDVI反演模型，并对模型的精度进行了评价。结果表明，MVI值随着植被的生长而降低；MVI与NDVI、E...
基于时序MODIS-EVI数据的冬小麦种植信息提取
时间序列 MODIS-EVI 冬小麦 分类
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2011/9/5
准确获取作物种植空间分布和面积信息是进行粮食估产的重要前提条件，也是调整种植结构的重要数据基础。【方法】笔者以河北省2004——2005年整个作物生育期内35个时相的合成地表反射率数据为数据源，生成时间序列MODIS-EVI数据集，在利用Savitzky-Golay滤波重构时序MODIS-EVI数据的基础上，分析作物EVI时间曲线，结合作物种植结构和物候历，构建分类模型，提取2004年主要种植作物...
基于MODIS数据的黄河源区近地表气温遥感反演
MODIS 黄河源区 温度 遥感
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2013/7/7
为探讨应用MODIS数据反演近地表气温的可行性，建立遥感反演实验区近地表温度方程，对比不同下垫面对反演结果的影响，利用2007年全年的MODIS地表温度产品和HOBO气象站实测的气温资料，对黄河源区4种典型草地近地表温度进行研究。结果表明，直接应用MODISLST反演近地表气温是可行的，分白天和夜间分别建立模拟方程并对方程反演结果进行验证发现，白天和夜间反演平均误差分别为3.47 K和2.12 ...
基于MODIS数据的西北地区旱情监测
遥感；归一化植被指数；地表温度；干旱；土壤湿度；温度植被干旱指数
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2013/7/7
基于MODIS与AMSR-E数据的雪被产品合成及精度评价
MODIS AMSRE 青海 五日积雪合成产品 精度分析
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2013/7/4
利用2002年10月1日-2008年3月31日青海省Terra/MOD10A1和Aqua/MYD10A1每日雪被产品，合成了MODIS五日积雪分类图像（MOYD_5D），结合AMSRE五日雪水当量产品（AE_5D），利用用户自定义合成算法合成五日积雪分类图像AEMD_5D。根据气象台站的雪情数据，对比分析MOYD_5D、AE_5D和AEMD_5D这3种积雪产品的积雪分类精度（Sa）。结果表明，1...