原文服务方: 生态学报       
摘要:
植被含氮量表征植被氮素状态.它作为植被生长状况的重要指标,在生态系统健康状况检测、生态系统生产估测、精准农业、生态系统干扰评估等方面均有重要意义.遥感监测植被含氮量主要基于高光谱和多光谱数据,采用的算法包括经验方法(波谱指数与回归分析)及物理方法(辐射传输模型法).但受数据源和研究方法的局限,目前植被氮含量遥感监测局限于区域范围较小且内部植被类型与环境条件(气候、地形等)基本一致的情形,而对复杂生态系统的监测能力不足.未来的研究需针对氮沉降和人类活动的生态系统响应这一重大研究需求,发展和改进现有植被含氮量遥感反演方法.可考虑开展对不同环境条件下、不同类型植被光谱曲线进行标准化的研究,以形成普适的植被含氮量反演方法.并考虑综合运用多种数据(如微波遥感、无人机遥感),形成多尺度同步监测,以提高遥感对区域乃至全球范围内植被氮含量常规监测的能力.
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文献信息
篇名 遥感反演植被含氮量研究进展
来源期刊 生态学报 学科
关键词 植被氮含量 遥感 反演方法 困境和挑战
年,卷(期) 2017,(18) 所属期刊栏目 专论与综述
研究方向 页码范围 6240-6252
页数 13页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.5846/stxb201707131271
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 傅伯杰 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室 236 24521 87.0 154.0
5 陈永喆 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室 1 5 1.0 1.0
9 冯晓明 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室 16 524 8.0 16.0
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植被氮含量
遥感
反演方法
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期刊影响力
生态学报
半月刊
1000-0933
11-2031/Q
16开
1981-01-01
chi
出版文献量(篇)
14991
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516896
论文1v1指导