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摘要:
气候变化引起的物候变化对陆地生态系统和水文循环等都有重要的影响,基于遥感数据的植被物候识别模型是当前区域物候研究的重要手段.本文基于小波分析方法,以内蒙古高原地区的草地物候为研究对象,利用遥感数据和气象数据,分析遥感植被物候识别中逻辑斯蒂模型的适用范围.研究表明,在干燥指标(HAI)大于3的地方,植被的物候周期会被干旱扰乱,不再满足逻辑斯蒂模型的假设,这种气候条件的地区不适宜使用逻辑斯蒂模型来对植被物候进行识别;在干燥指数(HAI)大于2小于3的地方,植被生长过程在部分年份受干旱干扰,在应用逻辑斯蒂模型前须对植被生长过程进行检验.
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遥感图像分类
材料适用性评价模型构建研究
材料
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 遥感植被物候识别中逻辑斯蒂模型的适用性研究
来源期刊 水力发电学报 学科 工学
关键词 水文学与水资源 物候识别 逻辑斯蒂模型 小波分析 适用性
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 88-94
页数 分类号 TV11
字数 语种 中文
DOI
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 田富强 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室 58 908 15.0 29.0
2 胡和平 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室 93 1644 23.0 39.0
3 刘慧 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室 7 23 3.0 4.0
5 胡宏昌 清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室 10 72 3.0 8.0
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研究主题发展历程
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物候识别
逻辑斯蒂模型
小波分析
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中国北京清华大学水电工程系
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