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1.
利用MODIS NDVI 数据和气象站点的气温和降水资料, 运用最大值合成、一元线性分析和相关分析方法, 分别从年际变化、季节变化和月变化角度分析2000-2013 年乌珠穆沁草原植被覆盖变化及其对气温和降水变化的响应特征。结果表明, 从年际变化看, 近15 年来乌珠穆沁草原植被覆盖呈增加趋势, 其变化趋势主要受降水量的控制; 从季节变化来看, 夏季和秋季植被覆盖度呈上升趋势, 而春季呈下降趋势。春季和夏季植被覆盖变化主要受降水的影响,而秋季植被生长与气温的关系较与降水的关系密切; 从植被生长的月变化来看, NDVI 与气温的相关性小, 与降水量的相关性大。在返青期初期(4、5 月)NDVI 值随气温升高而升高, 温度有助于植被的生长, 其他时段气温对NDVI 值产生负向作用, 其中7 月份植被生长受气温的负向作用最明显; 4-6 月受当月降水量的影响明显, 7、8 月份NDVI 值与6月份降水量呈显著相关, 表明植被生长对降水变化具有一定滞后性。  相似文献   
2.
【目的】多年来,蒙古高原典型落叶松害虫雅氏落叶松尺蠖Eeannis jacobsoni发生频繁,使森林生态系统遭到严重破坏。虫口密度可直接描述森林虫害严重程度,进而及时、快速获得害虫虫口密度信息显得极为重要。本研究旨在依据雅氏落叶松尺蠖暴发区的落叶松光谱实测数据和虫口密度数据,构建基于高光谱特征的虫口密度估算方法。【方法】以蒙古国后杭爱省和肯特省4个地点雅氏落叶松尺蠖暴发区为试验区。首先从这4个试验区选取不同程度受害的110株西伯利亚落叶松Larix sibirica样本树,调查虫口密度和测量冠层光谱反射率;其次通过光谱反射率数据获得微分光谱反射率(differential spectral reflectance, DSR)和计算改进型光谱指数(modified spectral index, MSI);再次运用多项式曲线拟合法,分析DSR和MSI对虫口密度的敏感性;然后借助连续投影算法(successive projection algorithm, SPA)提取敏感DSR和MSI;最后利用敏感DSR和MSI,结合多项式回归(polynomial regression, PR)和支持向量机回归(support vector machine regression, SVMR)算法,建立雅氏落叶松尺蠖虫口密度估算模型,并评定了其精度。【结果】DSR的敏感波段主要在黄边和红边波段内,其中572 nm的敏感性最显著(R2=0.5821,P<0.001),MSI的最敏感指数为TVI(R2=0.5386,P<0.001);TVI(R2CV=0.6323,RMSECV=0.1513)比DSR572(R2CV=0.5581,RMSECV=0.1649)估算精度高,而多个DSR(R2=0.7309,RMSECV =0.1347)比多个MSI(R2CV=0.6537,RMSECV=0.1453)更有估算潜力,其中SVMR模型性能始终优于PR模型,说明SVMR更加适用于虫口密度估算。【结论】MSI和DSR可作为虫口密度估算的敏感指标,多项式曲线拟合法能够挖掘MSI和DSR对虫口密度的敏感性;SPA是虫口密度敏感光谱特征提取的一种有效方法,其提取的DSR敏感指标和MSI敏感指数充分捕捉了针叶叶绿素吸收特征、水分吸收特征以及针叶细胞受损引起的反射特征。该研究不仅为利用航空航天遥感监测森林害虫虫口密度提供实验理论基础,而且为森林虫害遥感监测拓展了新途径。  相似文献   
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