| 基于Hyperion的锡林郭勒草原光合植被、非光合植被覆盖度估算 |
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| 引用本文： | 李涛,李晓松,李飞.基于Hyperion的锡林郭勒草原光合植被、非光合植被覆盖度估算[J].生态学报,2015,35(11):3643-3652. |
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| 作者姓名： | 李涛 李晓松 李飞 |
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| 作者单位： | 中国科学院遥感与数字地球研究所, 数字地球重点实验室, 北京 100094;中国科学院研究生院, 北京 100101,中国科学院遥感与数字地球研究所, 数字地球重点实验室, 北京 100094,中国科学院遥感与数字地球研究所, 数字地球重点实验室, 北京 100094;中国科学院研究生院, 北京 100101 |
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| 基金项目： | 国家科技支撑计划(2011BAH23B04);国家科技重大专项(21-Y30B05-9001-13/15) |
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| 摘 要： | 掌握草原生态系统光合植被覆盖度(fPV)与非光合植被覆盖度(fNPV)时空动态对了解干旱半干旱草原生态系统特征(覆盖状况、火灾负载、载畜量、干扰及恢复等)及进行科学、有效地草地资源管理具有重要的意义。选取锡林郭勒典型草原为试验区,以Hypeiron高光谱数据为数据源,利用NDVI-CAI三元线性混合模型对试验区fPV和fNPV的时空动态分布进行了估算,并对不同端元选择方法(最小包含端元特征法、纯净象元指数法和实测法)对估算结果的影响进行了比较分析。研究结果表明,NDVI-CAI三元线性混合模型是同时估测锡林郭勒草原fPV和fNPV的有效方法,且估算的fPV和fNPV的季节变化与牧草的物候发育特征相吻合。不同端元选择方法对估算精度具有一定的影响,其中基于最小包含端元特征法提取端元进行估算的精度最高,fPV估算的均方根误差RMSE=4.57,估算精度EA=91.2%;fNPV估算的RMSE=5.90,EA=67.91%(样本数N=52)。
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| 关 键 词： | Hyperion NDVI-CAI模型 光合植被 非光合植被 端元选择 |
| 收稿时间： | 2013/8/14 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/3/25 0:00:00 |
Estimating fractional cover of photosynthetic vegetation and non-photosynthetic vegetation in the Xilingol steppe region with EO-1 hyperion data |
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| LI Tao,LI Xiaosong and LI Fei.Estimating fractional cover of photosynthetic vegetation and non-photosynthetic vegetation in the Xilingol steppe region with EO-1 hyperion data[J].Acta Ecologica Sinica,2015,35(11):3643-3652. |
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| Authors: | LI Tao LI Xiaosong and LI Fei |
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| Institution: | Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China;Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China,Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China and Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China;Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Hyperion NDVI-CAI model photosynthetic vegetation (PV) non-photosynthetic vegetation (NPV) end-member selection |
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