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摘要:
大尺度植被光能利用率(light use efficiency,LUE)的快速准确获取一直是限制植被生产力估算及相关研究的难题.当前LUE的研究存在取值不准、方法复杂、精度不高等问题,而遥感数据时间连续、空间尺度大、易获取的优势为LUE的准确估算提供了可能.以东北地区典型的芦苇湿地为研究对象,利用多时相遥感影像Landsat OLI(operational land imager)与植被指数,通过分析LUE、植被指数与植被叶绿素含量之间的关系,探讨利用遥感植被指数实现湿地植被LUE准确估算的可行性.结果 表明:除增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)外,其余植被指数均有较强的芦苇湿地表征能力.LUE与叶绿素及植被指数之间存在密切关系,其中归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)对LUE的敏感性最高(P<0.01;R2=0.62),是本研究中表征芦苇LUE的最佳指数.研究验证了以叶绿素作为中间变量,借助遥感植被指数实现LUE便捷高效反演的理论假设,可为大尺度湿地植被生产力及碳循环等研究提供方法参考和思路借鉴.
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文献信息
篇名 基于Landsat OLI影像的典型湿地芦苇植被光能利用率遥感反演方法初探
来源期刊 武汉大学学报(信息科学版) 学科 地球科学
关键词 光能利用率 植被指数 Landsat OLI 芦苇湿地 面向对象分类方法
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 524-533
页数 10页 分类号 P237
字数 语种 中文
DOI 10.13203/j.whugis20180294
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 张柏 中国科学院湿地生态与环境重点实验室中国科学院东北地理与农业生态研究所 244 7384 43.0 70.0
2 毛德华 中国科学院湿地生态与环境重点实验室中国科学院东北地理与农业生态研究所 22 373 12.0 19.0
3 王宗明 中国科学院湿地生态与环境重点实验室中国科学院东北地理与农业生态研究所 207 5857 40.0 65.0
4 杨桄 66 522 13.0 21.0
5 罗玲 中国科学院湿地生态与环境重点实验室中国科学院东北地理与农业生态研究所 13 313 8.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
光能利用率
植被指数
Landsat OLI
芦苇湿地
面向对象分类方法
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
武汉大学学报(信息科学版)
月刊
1671-8860
42-1676/TN
大16开
武汉市珞喻路129号武汉大学测绘校区
38-317
1957
chi
出版文献量(篇)
5457
总下载数(次)
17
总被引数(次)
94263
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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