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- 基于MODIS遥感影像的鄱阳湖早春短命植被监测
- 作者： 刘觅巍 来源：武汉大学 年份：2009 文献类型 ：学位论文 关键词： 归一化差分植被指数 归一化差分水体指数 鄱阳湖 早春短命植物 MODIS遥感影像
- 描述：图像进行时间序列分析，监测鄱阳湖中的早春短命植被的面积（AEV）变化，并将此变化与鄱阳湖水文情况联系在一起。通过对MODIS的Terra卫星图像产品 MOD09Q1和MOD09A1进行掩膜和设定阈值
- 全文：图像进行时间序列分析，监测鄱阳湖中的早春短命植被的面积（AEV）变化，并将此变化与鄱阳湖水文情况联系在一起。通过对MODIS的Terra卫星图像产品 MOD09Q1和MOD09A1进行掩膜和设定阈值
- 鄱阳湖流域植被总初级生产力时空变化特征及其气候驱动因子分析
- 作者： 姚炳楠 陈报章 车明亮 来源：植物学报 年份：2016 文献类型 ：期刊 关键词： 相关性分析 植被总初级生产力 鄱阳湖流域 时空分布
- 描述：植被总初级生产力（GPP）在陆地生态系统和全球气候变化研究中占有重要地位。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地覆盖数据和气象观测数据,对2000–2013年鄱阳湖流域GPP的时空变化及其与气候
- 全文：植被总初级生产力（GPP）在陆地生态系统和全球气候变化研究中占有重要地位。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地覆盖数据和气象观测数据,对2000–2013年鄱阳湖流域GPP的时空变化及其与气候
- 鄱阳湖流域植被总初级生产力时空变化特征及其气候驱动因子分析
- 作者： 姚炳楠 陈报章 车明亮 来源：植物学报 年份：2016 文献类型 ：期刊 关键词： 相关性分析 植被总初级生产力 鄱阳湖流域 时空分布
- 描述：植被总初级生产力（GPP）在陆地生态系统和全球气候变化研究中占有重要地位。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地覆盖数据和气象观测数据,对2000–2013年鄱阳湖流域GPP的时空变化及其与气候
- 全文：植被总初级生产力（GPP）在陆地生态系统和全球气候变化研究中占有重要地位。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地覆盖数据和气象观测数据,对2000–2013年鄱阳湖流域GPP的时空变化及其与气候
- 1998年特大洪水后鄱阳湖自然保护区主要湖泊水生植被的恢复
- 作者： 李伟 刘贵华 熊秉红 浦云海 来源：武汉植物学研究 年份：2004 文献类型 ：期刊 关键词： 恢复 鄱阳湖 特大洪水 水生植被
- 描述：鄱阳湖自然保护区的湖泊是相对独立于鄱阳湖主体湖的一个区域,是国际重要湿地.1998年的特大洪水导致湖泊中水生植物的地上部分大量毁灭.通过1999年和2001年的植被调查,并与历史资料比较,探讨了特大
- 全文：鄱阳湖自然保护区的湖泊是相对独立于鄱阳湖主体湖的一个区域,是国际重要湿地.1998年的特大洪水导致湖泊中水生植物的地上部分大量毁灭.通过1999年和2001年的植被调查,并与历史资料比较,探讨了特大
- 鄱阳湖水位变化对候鸟栖息地的影响
- 作者： 刘成林 谭胤静 林联盛 陶海南 谭晦如 来源：湖泊科学 年份：2011 文献类型 ：期刊 关键词： 栖息地 水位过程 鄱阳湖 候鸟
- 描述：鄱阳湖越冬候鸟保护最重要的环节是保护栖息地,候鸟栖息地的面积和空间分布随水位过程而变化.在分析认定鄱阳湖湿地景观分类中水陆过渡带及其上下摆动区(稀疏草滩区和浅水区)为越冬候鸟主要栖息地的基础上,选择
- 全文：鄱阳湖越冬候鸟保护最重要的环节是保护栖息地,候鸟栖息地的面积和空间分布随水位过程而变化.在分析认定鄱阳湖湿地景观分类中水陆过渡带及其上下摆动区(稀疏草滩区和浅水区)为越冬候鸟主要栖息地的基础上,选择
- 鄱阳湖草滩植被与钉螺分布的初步调查
- 作者： 吴文谱 来源：南昌大学学报(理科版) 年份：1977 文献类型 ：期刊 关键词： 潜育化 冲积平原 草本植物 钉螺分布 环境条件 鄱阳湖区 腐植质 草甸土 植被类型 南昌县
- 描述：在伟大领袖毛主席“送瘟神”光辉思想的指引下和在全党动员、大办农业,为普及大寨县而奋斗的大好形势鼓舞下,为了摸清目前鄱阳湖区钉螺分布情况,了解过去钉螺与现在钉螺分布的面积和变化,系统总结历年来灭螺经验和教训,以便抓住主要问题,进行重点研究
- 全文：在伟大领袖毛主席“送瘟神”光辉思想的指引下和在全党动员、大办农业,为普及大寨县而奋斗的大好形势鼓舞下,为了摸清目前鄱阳湖区钉螺分布情况,了解过去钉螺与现在钉螺分布的面积和变化,系统总结历年来灭螺经验和教训,以便抓住主要问题,进行重点研究
- 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：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。
- 全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。
- 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：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。
- 全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。
- 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：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。
- 全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。
- 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：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。
- 全文：全球湿地资源由于人类的活动正以惊人的速度减少。比起高花费的野外调查，随着遥感科学以及地理信息系统的发展，基于监测植物群落的湿地管理变得更加有效率。然而，光学遥感不总是能够正确地区分出湿地植物群落。而且，湿地典型的潮湿性气候大大的降低了光学影像的质量并进一步减少了其在原本在发展中国家就难以获得的数量。作为一种解决方法，本文研究了光学影像与雷达影像的融合。这两种不同来源的影像数据中有着相互补充的信息。本文的目的就是研究两种不同的融合技术亮度，色相合饱和度（IHS）变换以及Brovey变换在区分确定湿地植物群落是否可行。 在影像数据融合之前，分别对光学影像ALOS以及ENVISAT雷达影像中的湿地植物群落（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分类图中这三种植物群落围绕着湖呈现带状分布，但是难以看出苔草和荻哪一种更接近湖泊。在图中沙地非常清晰可见。虽然水体被归类的很准确，ENVISAT雷达影像的分类图几乎不能分辨出这三种植物群落的区别（总体精度75%，kappa0.66）。大部分的沙地都被错误的分类到水体类。用两种技术融合之后的影像分类都更加成功。在两幅融合分类图中，沙地和水体被完全的区分开来。在Brovey融合分类结果图中（总体精度达93.4%，kappa0.91），荻群落被绘制的比较分散而不是形成带状。但是苔草是最接近湖泊，跟着是荻和狗牙根的分布次序还是非常明显的。在IHS融合分类结果图中这三种植物群落被区分的非常好（总体精度94.4%，kappa0.93）。 不同传感器来源的影响融合，充分利用了相互补充的信息内容可以成功的对湿地植物群落进行制图。这种便宜而且高效监测湿地资源的方法的潜力是显而易见的。