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应用Landsat ETM数据估算鄱阳湖湿生植被生物量
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作者：
李仁东 刘纪远 来源：地理学报 年份：2001 文献类型 ：期刊 关键词： 湿生植被 生物量 鄱阳湖 ETM数据
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描述：利用2000年的Landsat ETM数据,首次采用全数字化遥感定量方法对鄱阳湖湿生植被的生物量及其分布进行调查研究.首先,用该时相卫星数据制作假彩色合成图象,以该图象为主要依据之一,设计了野外生物量采样路线与样点,并在地形图和GPS的帮助下,实时地开展了湿生植被生物量的野外实地采样.然后,在室内将采样点坐标和Landsat ETM图象坐标进行几何纠正和匹配,将坐标统一转换为等积圆锥投影.再逐个坐标点比较采样数据与ETM4波段数据和NDVI、DVI和第一主成分数据之间的线性相关关系.统计分析的结果表明,采样数据与ETM 4波段数据有最好的正相关,其相关系数达到0.86.采样数据与DVI、NDVI数据的相关系数分别为0.83、0.80.采样数据与第一主成分数据之间的相关关系不显著,仅0.40.基于这一比较,建立了采样数据与ETM 4波段数据的线性相关模型.据此,用ETM 4波段计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量为3.8×109 kg,并编制了整个湖泊生物量的分布图.
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全文：利用2000年的Landsat ETM数据,首次采用全数字化遥感定量方法对鄱阳湖湿生植被的生物量及其分布进行调查研究.首先,用该时相卫星数据制作假彩色合成图象,以该图象为主要依据之一,设计了野外生物量采样路线与样点,并在地形图和GPS的帮助下,实时地开展了湿生植被生物量的野外实地采样.然后,在室内将采样点坐标和Landsat ETM图象坐标进行几何纠正和匹配,将坐标统一转换为等积圆锥投影.再逐个坐标点比较采样数据与ETM4波段数据和NDVI、DVI和第一主成分数据之间的线性相关关系.统计分析的结果表明,采样数据与ETM 4波段数据有最好的正相关,其相关系数达到0.86.采样数据与DVI、NDVI数据的相关系数分别为0.83、0.80.采样数据与第一主成分数据之间的相关关系不显著,仅0.40.基于这一比较,建立了采样数据与ETM 4波段数据的线性相关模型.据此,用ETM 4波段计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量为3.8×109 kg,并编制了整个湖泊生物量的分布图.
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应用Landsat ETM数据估算鄱阳湖湿生植被生物量
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作者：
李仁东 刘纪远 来源：地理学报 年份：2001 文献类型 ：期刊 关键词： 湿生植被 生物量 鄱阳湖 ETM数据
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描述：利用2000年的Landsat ETM数据,首次采用全数字化遥感定量方法对鄱阳湖湿生植被的生物量及其分布进行调查研究.首先,用该时相卫星数据制作假彩色合成图象,以该图象为主要依据之一,设计了野外生物量采样路线与样点,并在地形图和GPS的帮助下,实时地开展了湿生植被生物量的野外实地采样.然后,在室内将采样点坐标和Landsat ETM图象坐标进行几何纠正和匹配,将坐标统一转换为等积圆锥投影.再逐个坐标点比较采样数据与ETM4波段数据和NDVI、DVI和第一主成分数据之间的线性相关关系.统计分析的结果表明,采样数据与ETM 4波段数据有最好的正相关,其相关系数达到0.86.采样数据与DVI、NDVI数据的相关系数分别为0.83、0.80.采样数据与第一主成分数据之间的相关关系不显著,仅0.40.基于这一比较,建立了采样数据与ETM 4波段数据的线性相关模型.据此,用ETM 4波段计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量为3.8×109 kg,并编制了整个湖泊生物量的分布图.
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全文：利用2000年的Landsat ETM数据,首次采用全数字化遥感定量方法对鄱阳湖湿生植被的生物量及其分布进行调查研究.首先,用该时相卫星数据制作假彩色合成图象,以该图象为主要依据之一,设计了野外生物量采样路线与样点,并在地形图和GPS的帮助下,实时地开展了湿生植被生物量的野外实地采样.然后,在室内将采样点坐标和Landsat ETM图象坐标进行几何纠正和匹配,将坐标统一转换为等积圆锥投影.再逐个坐标点比较采样数据与ETM4波段数据和NDVI、DVI和第一主成分数据之间的线性相关关系.统计分析的结果表明,采样数据与ETM 4波段数据有最好的正相关,其相关系数达到0.86.采样数据与DVI、NDVI数据的相关系数分别为0.83、0.80.采样数据与第一主成分数据之间的相关关系不显著,仅0.40.基于这一比较,建立了采样数据与ETM 4波段数据的线性相关模型.据此,用ETM 4波段计算出鄱阳湖4月份湿生植被的总生物量为3.8×109 kg,并编制了整个湖泊生物量的分布图.