2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、植被覆蓋因子是水土流失控制因子當中非常重要的一個因子,其在年內(nèi)呈現(xiàn)高度動態(tài)變化的特點。遙感技術(shù)已成為水土流失風險評價中植被覆蓋因子獲取的首要手段。然而受傳感器技術(shù)條件限制,獲取的數(shù)據(jù)不得不在時間和空間分辨率之間進行權(quán)衡,因而無法有效滿足區(qū)域水土流失風險評價對高時空分辨率遙感數(shù)據(jù)的需求。因此,開展高時、空分辨率多源遙感數(shù)據(jù)融合,充分利用各個數(shù)據(jù)在空間和時相上的優(yōu)勢,將有助于提高遙感在區(qū)域水土流失風險評價中的應用潛力。
  本研究在對

2、國際主流高時空分辨率融合模型梳理與分析的基礎(chǔ)上,從理論上構(gòu)建了一個即能解決遙感數(shù)據(jù)的BRDF效應問題又能解決混合像元問題的新融合模型(MLDFM),并將其與GAIFM、STARFM和半物理模型進行了對比分析。最后,利用MLDFM構(gòu)建的高時空分辨率植被指數(shù),分析了其反映試驗區(qū)季節(jié)性植被動態(tài)的潛力,觀察其在植被覆蓋變化監(jiān)測中的作用。
  研究結(jié)果表明:
  1) MLDFM通過引入MODIS BRDF/Albedo模型參數(shù)與土地

3、覆蓋數(shù)據(jù),同步解決BRDF效應與混合象元的問題,在理論設計上保障了模型的優(yōu)越性;
  2)在本文研究區(qū)域內(nèi),與GAIFM、STARFM和半物理模型相比,在地表覆蓋變化和不變的區(qū)域均取得了更高的融合精度。首先,這種優(yōu)勢表現(xiàn)在視覺效果上,MLDFM模型得到的融合結(jié)果影像紋理整體自然,在地表異質(zhì)性區(qū)域沒有出現(xiàn)斑塊、平滑以及銳化的現(xiàn)象。其次,將MLDFM模型運用到綠、紅、近紅外三波段反射率的預測,所得結(jié)果顯示:其預測殘差值與時相殘差的比值

4、分別為0.51、0.55、0.34,而其他模型結(jié)果相應值均在0.6以上,在紅波段更是出現(xiàn)了大于1的情況;在與實際觀測圖像做的散點圖分析中,MLDFM模型得到的結(jié)果與觀測影像的相關(guān)系數(shù)在綠、紅、近紅外波段分別為0.90、0.91、0.92,而其它模型的相關(guān)系數(shù)均不到0.8;
  3)通過MLDFM模型構(gòu)建的時間序列反射率影像,獲取的植被指數(shù)NDVI年內(nèi)整體變化表明,所得NDVI在趨勢上與MODIS NDVI基本一致,能夠反映植被的季

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