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鄱阳湖叶绿素a浓度遥感定量模型研究
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作者：
江辉 来源：测绘科学 年份：2012 文献类型 ：期刊 关键词： 鄱阳湖 叶绿素a MODIS 光谱特征
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描述：数据敏感波段建立卫星定量反演模型。结果表明:叶绿素a荧光峰出现在波段690nm-700nm,波段696nm一阶微分值相关系数最大;波段700nm与波段680nm的比值与其对数相关性较好,MODIS数据波段2和波段1比值的指数模型为最佳的回归模型。
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全文：数据敏感波段建立卫星定量反演模型。结果表明:叶绿素a荧光峰出现在波段690nm-700nm,波段696nm一阶微分值相关系数最大;波段700nm与波段680nm的比值与其对数相关性较好,MODIS数据波段2和波段1比值的指数模型为最佳的回归模型。
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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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作者：
周学林 来源：江西理工大学 年份：2012 文献类型 ：学位论文 关键词： 湿地植被 高光谱遥感 鄱阳湖 影像融合 光谱特征
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描述：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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全文：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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作者：
周学林 来源：江西理工大学 年份：2012 文献类型 ：学位论文 关键词： 湿地植被 高光谱遥感 鄱阳湖 影像融合 光谱特征
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描述：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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全文：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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作者：
周学林 来源：江西理工大学 年份：2012 文献类型 ：学位论文 关键词： 湿地植被 高光谱遥感 鄱阳湖 影像融合 光谱特征
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描述：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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全文：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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作者：
周学林 来源：江西理工大学 年份：2012 文献类型 ：学位论文 关键词： 湿地植被 高光谱遥感 鄱阳湖 影像融合 光谱特征
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描述：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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全文：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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作者：
周学林 来源：江西理工大学 年份：2012 文献类型 ：学位论文 关键词： 湿地植被 高光谱遥感 鄱阳湖 影像融合 光谱特征
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描述：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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全文：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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基于多源遥感数据的鄱阳湖湿地植被类型反演研究
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作者：
周学林 来源：江西理工大学 年份：2012 文献类型 ：学位论文 关键词： 湿地植被 高光谱遥感 鄱阳湖 影像融合 光谱特征
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描述：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对
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全文：SAM+ISODATA 结合的分类法进行分类；融合影像首先综合分析研究出最优的融合法,并对该融合法采用高光谱影像的植被分类法进行植被分类。通过研究,得出如下结论。 (1) 研究的7种植物光谱特征符合植被光谱的特征,相对