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准确评价草地地上生物量(Above-ground biomass, AGB)对草地资源的可持续利用和保护具有重要意义。以甘南为典型研究区,利用2019—2021年Sentinel-2地表反射率和野外实测地上生物量数据,借助GEE(Google Earth Engine)平台和数理统计方法评价了9种植被指数对高寒草地AGB的估算精度,构建了高寒草地地上生物量反演模型,在此基础上分析了2019—2021年甘南州草地产量的时空动态变化。结果表明:在所有植被指数中,归一化物候指数(Normalized difference phenology index, NDPI)与草地AGB的R2值最高(0.72),其次为归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)(R2=0.68),拟合效果最差的为增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)(R2=0.37)和差值植被指数(different vegetation index, DVI)(R<... 相似文献
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