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基于PSR模型鄱阳湖湿地生态安全评价
作者: 王点  来源:江西师范大学 年份:2016 文献类型 :学位论文
描述:基于PSR模型鄱阳湖湿地生态安全评价
基于实测光谱分析的GF-1鄱阳湖水体叶绿素反演实用性研究
作者: 王景琪 廖明伟  来源:江西测绘 年份:2016 文献类型 :期刊 关键词: 相关性比较  1影像  鄱阳湖  水体叶绿素  GF 
描述:通过比较GF-1影像波段比值模型、实测光谱波峰波谷法模型与一阶微分法模型获得的反演数据与实测水体叶绿素浓度数据之间相关性大小,证明GF-1号在鄱阳湖水体反演中的适用性。
全文:通过比较GF-1影像波段比值模型、实测光谱波峰波谷法模型与一阶微分法模型获得的反演数据与实测水体叶绿素浓度数据之间相关性大小,证明GF-1号在鄱阳湖水体反演中的适用性。
鄱阳湖域矿产资源开发生态经济系统SD模型设计与实现
作者: 唐鑫  来源:东华理工大学 年份:2016 文献类型 :学位论文
描述:鄱阳湖域矿产资源开发生态经济系统SD模型设计与实现
鄱阳湖域矿产资源开发生态经济系统SD模型设计与实现
作者: 唐鑫  来源:东华理工大学 年份:2016 文献类型 :学位论文
描述:鄱阳湖域矿产资源开发生态经济系统SD模型设计与实现
鄱阳湖域矿产资源开发生态经济系统SD模型设计与实现
作者: 唐鑫  来源:东华理工大学 年份:2016 文献类型 :学位论文
描述:鄱阳湖域矿产资源开发生态经济系统SD模型设计与实现
基于遥感数据的鄱阳湖水体后向散射系数反演
作者: 翟彦放 邱月 陈方圆 邬国锋  来源:城市勘测 年份:2016 文献类型 :期刊 关键词: 后向散射系数  鄱阳湖  水质遥感反演  生物光学模型 
描述:水体后向散射系数是水体的重要光学特性之一,也是水质生物光学反演模型的重要参数之一,对其研究具有重要意义。利用2010年10月鄱阳湖实测水体后向散射系数、吸收系数和遥感光谱数据,建立基于生物光学模型
全文:水体后向散射系数是水体的重要光学特性之一,也是水质生物光学反演模型的重要参数之一,对其研究具有重要意义。利用2010年10月鄱阳湖实测水体后向散射系数、吸收系数和遥感光谱数据,建立基于生物光学模型
鄱阳湖流域生态系统水源涵养量估算
作者: 杨帆  来源:内蒙古师范大学 年份:2016 文献类型 :学位论文 关键词: LAI反演  统计模型  Landsat8  PROSAIL模型  OLI 
描述:,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论:1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型
全文:,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论:1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型
鄱阳湖流域生态系统水源涵养量估算
作者: 杨帆  来源:内蒙古师范大学 年份:2016 文献类型 :学位论文 关键词: LAI反演  统计模型  Landsat8  PROSAIL模型  OLI 
描述:,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论:1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型
全文:,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论:1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型
鄱阳湖流域生态系统水源涵养量估算
作者: 杨帆  来源:内蒙古师范大学 年份:2016 文献类型 :学位论文 关键词: LAI反演  统计模型  Landsat8  PROSAIL模型  OLI 
描述:,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论:1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型
全文:,选取不同草原类型最优反演模型,得到不同草原类型LAI空间分布图。研究主要得到以下结论:1)建立多种植被指数与地面实测LAI值的相关关系,选择了与LAI相关关系最好的MSAVI植被指数用于建立统计模型
鄱阳湖湿地灰化苔草群落物种多度分布格局沿水分梯度的变化
作者: 刘扬 施建敏 边子星 邓绍勇 裘利洪 张微微 缪伸义  来源:草业科学 年份:2016 文献类型 :期刊 关键词: 鄱阳湖湿地  多度格局  生态位模型  水分梯度  灰化苔草 
描述:(NPM)、优势优先模型(DPM)、随机分配模型(RAM)和生态位重叠模型(ONM)5个生态位模型对群落种-多度关系进行拟合,结果表明,1)灰化苔草群落可按土壤水分划分为高湿度、中湿度和低湿度3组,分别
全文:(NPM)、优势优先模型(DPM)、随机分配模型(RAM)和生态位重叠模型(ONM)5个生态位模型对群落种-多度关系进行拟合,结果表明,1)灰化苔草群落可按土壤水分划分为高湿度、中湿度和低湿度3组,分别
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