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中国科学院地理科学与资源研究所知识创新工程(无)
作品数:
2
被引量:36
H指数:2
相关作者:
索玉霞
王正兴
林昕
石瑞香
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相关机构:
中国科学院
中国科学院研究生院
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发文基金:
中国科学院地理科学与资源研究所知识创新工程
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机构
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中国科学院
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中国科学院研...
作者
2篇
王正兴
2篇
索玉霞
1篇
石瑞香
1篇
林昕
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世界地理研究
年份
2篇
2008
共
2
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基于决策树和MODIS植被指数时间序列的中亚土地覆盖分类
被引量:21
2008年
利用MODIS植被指数时间序列对中亚土地覆盖类型分类进行了研究。MODIS数据时间分辨率高,时间序列数据可以表征植被生理活动的动态变化。从时间序列数据中提取植被物候信息,可以实现对不同土地覆盖类型的定量描述。MODIS数据质量信息波段,记录了研究区遥感数据质量,提供植被指数可用性、气溶胶处理、云、冰雪可能性、合成方法等信息,为植被指数时间序列噪声的去除提供一种新的方法。决策树分类结构清晰、不基于正态统计分布假设、效率高、分类精度高。分类结果与统计数据比较,两者一致性较好,精度验证总体精度95.76%,kappa系数0.9516。
索玉霞
王正兴
关键词:
植被指数
AVHRR全球时间序列研究进展:PAL-GIMMS-LTDR
被引量:15
2008年
AVHRR是1981年~2000年间主要的全球对地观测数据集,也是正在开发的跨传感器(AVHRR-MODIS-VIIRS)长期数据集的重要组成部分。由于AVHRR数据来自多个NOAA卫星,最初是为气象预报设计的,因此在利用AVHRR进行陆地生态系统研究时,虽然取得了最初设计AVHRR时所没有预料到的成绩,但是也不断遇到一些问题。对这些问题的不同处理,就形成了很多AVHRR数据集。本文从数据完整性、时空分辨率、地图投影、文件格式、传感器标定、卫星漂移校正、云检测、大气校正、数据构成与质量标记等方面,比较了3个主要的AVHRR数据集(PAL,G1MMS,LTDR)的特征。这些特征对重新评估基于各种AVHRR数据集研究报告的可靠性,合理使用不同AVHRR数据进行陆地生态系统长期变化研究,具有一定的参考意义。
王正兴
索玉霞
林昕
石瑞香
关键词:
AVHRR
PAL
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