本文主要是介绍免阈值提取冬小麦面积 论文研究,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
1111:气象再分析?
2222:逐步回归法?
研究目的:
考虑区域间的物候差异又避免阈值设置问题
研究重点:
找到一个避免阈值设置的特征
研究流程:
1、分析以往常用的提取方法:
①省级尺度内进行NDVI精确计算(提取范围小)
②不同省市分别取阈值计算EVI(需要提取多个阈值,工作量大)
③不同省市根据纬度划分,各维度提取相同阈值(同上)
④不同省份根据“复种指数”、“小麦生育期波峰波谷特征”、“收获期突降指数”提取(较为合理)
2、研究思路:
3、使用数据:
遥感影影像:
MODIS EVI 数据(MOD13Q1-C6)https://search.earthdata.nasa.gov
土地利用类型:
环境资源数字云平台获取 http://www.resdc.cn/
农业气象站数据:
中国气象数据网 http://data.cma.cn/
气象再分析资料:
http://apps.ecmwf.int
冬小麦播种面积:
各省统计局获取
4、研究方法
论文知识点:
NDVI---估算植被覆盖度:
https://blog.csdn.net/liyanzhong/article/details/57073600
植被覆盖度是指植被(包括叶、茎、枝)在地面的垂直投影面积占统计区总面积的百分比。容易与植被覆盖度混淆的概念是植被盖度,植被盖度是指植被冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例。两个概念主要区别就是分母不一样。植被覆盖度常用于植被变化、生态环境研究、水土保持、气候等方面。
NDVI---EVI 耕地比较:
https://wenku.baidu.com/view/3edb572e0066f5335a812101.html
利用MODIS/NDVI和MODIS/EVI时间谱数据提取耕地信息非常可行,且MODIS/EVI更具优势。
气象再分析:
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逐步回归法:
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