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摘要:
植被环境因素(如土壤、水体的化学成分,地表温、湿度,光照强度等)是提高植被虚拟仿真可用性的关键.有效、准确地从遥感数据中反演植被特征,在遥感数据与植被虚拟仿真的建模接口建立联系则是关键所在.LAI(叶面积指数)则是典型的植被特征.应用LAI反演的等密度模型、非密度模型和两流近似法及其效率分析,给出了通过光合作用辐射吸收系数(FPAR)实现LAI反演的过程和方法.该研究为基于空间遥感信息的植被虚拟仿真工作提供重要方法和理论支撑,是数字农业的基础性工作,对于我国东北地区玉米作物的生长、发育的可视化监测和估产有着重要的意义.表1,参11.
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文献信息
篇名 针对植被虚拟仿真的LAI反演研究
来源期刊 农业系统科学与综合研究 学科 工学
关键词 叶面积指数 遥感信息 反演 植被虚拟仿真
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 349-353
页数 分类号 TP79|TP391
字数 3528字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-0068.2010.03.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵凯 中国科学院东北地理与农业生态研究所 89 1212 16.0 33.0
2 宋凤斌 中国科学院东北地理与农业生态研究所 97 2593 29.0 48.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
叶面积指数
遥感信息
反演
植被虚拟仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业系统科学与综合研究
季刊
1001-0068
23-1158/S
大16开
黑龙江省哈尔滨市
14-151
1985
chi
出版文献量(篇)
1300
总下载数(次)
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