鄱阳湖湖滨沙地不同植被恢复模式土壤生态环境特征的研究

作者： 罗秋月  来源：江西农业大学 年份：2015 文献类型 ：学位论文 关键词： 土壤酶  植被恢复  土壤肥力质量  肥力评价  湖滨沙地 

描述：(0-20cm)。其中三种人工植被恢复模式土壤有机质、碱解氮、全磷含量相比于自然恢复有明显的提高,除了湿地松林外,其他两种植被恢复土壤有效磷含量均大于自然恢复,而全氮含量则表现为蔓荆子林自然恢复湿地松

全文：(0-20cm)。其中三种人工植被恢复模式土壤有机质、碱解氮、全磷含量相比于自然恢复有明显的提高,除了湿地松林外,其他两种植被恢复土壤有效磷含量均大于自然恢复,而全氮含量则表现为蔓荆子林自然恢复湿地松

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

全文：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

全文：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

全文：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

全文：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

全文：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

鄱阳湖湿地植被的多源影像数据融合制图

作者： 纪卓娅  来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： Brovey变换  影像融合  植物群落  IHS变换 

描述：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

全文：植物群落（苔草，荻和狗牙根）进行最大释然法的监督分类。尽管有一些分类错误，ALOS影像的分类结果基本能够区分这三种植物群落（总体精度达到88.7%，kappa统计值达到0.86）。ALOS分类图中

鄱阳湖平原水稻主产区熟制变化及其驱动因素分析

作者： 肖池伟  来源：江西师范大学 年份：2016 文献类型 ：学位论文 关键词： 驱动因素  鄱阳湖平原  农户调查  水稻熟制  时空格局 

描述：,并运用Logistic回归分析法评估不同驱动因素的影响程度。研究结果表明:(1)9月中旬到10月上旬是判别单/双季稻的合适时间窗口,2013年主产区单季稻种植面积为4 426.90 km2,双季稻为

全文：,并运用Logistic回归分析法评估不同驱动因素的影响程度。研究结果表明:(1)9月中旬到10月上旬是判别单/双季稻的合适时间窗口,2013年主产区单季稻种植面积为4 426.90 km2,双季稻为

鄱阳湖平原水稻主产区熟制变化及其驱动因素分析

作者： 肖池伟  来源：江西师范大学 年份：2016 文献类型 ：学位论文 关键词： 驱动因素  鄱阳湖平原  农户调查  水稻熟制  时空格局 

描述：,并运用Logistic回归分析法评估不同驱动因素的影响程度。研究结果表明:(1)9月中旬到10月上旬是判别单/双季稻的合适时间窗口,2013年主产区单季稻种植面积为4 426.90 km2,双季稻为

全文：,并运用Logistic回归分析法评估不同驱动因素的影响程度。研究结果表明:(1)9月中旬到10月上旬是判别单/双季稻的合适时间窗口,2013年主产区单季稻种植面积为4 426.90 km2,双季稻为

鄱阳湖平原水稻主产区熟制变化及其驱动因素分析

作者： 肖池伟  来源：江西师范大学 年份：2016 文献类型 ：学位论文 关键词： 驱动因素  鄱阳湖平原  农户调查  水稻熟制  时空格局 

描述：,并运用Logistic回归分析法评估不同驱动因素的影响程度。研究结果表明:(1)9月中旬到10月上旬是判别单/双季稻的合适时间窗口,2013年主产区单季稻种植面积为4 426.90 km2,双季稻为

全文：,并运用Logistic回归分析法评估不同驱动因素的影响程度。研究结果表明:(1)9月中旬到10月上旬是判别单/双季稻的合适时间窗口,2013年主产区单季稻种植面积为4 426.90 km2,双季稻为