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基于ASAR GM数据时序特征的农田表层土壤水分的反演 总被引:1,自引:0,他引:1
了解农田表层土壤水分的时空变化对反演涝渍害有着十分重要的意义, 针对ASAR GM数据特点提出了在没有地面观测数据地区农田大尺度土壤水分的反演方法,即运用MODIS NDVI数据(空间分辨率为250 m)的农田作物时序特征提取土地利用现状,并以此来校正ASAR GM数据(空间分辨率为1 km)中的混合像素;利用大面积降水后土壤表层湿度水平差异不大的特点,运用非线性回归模型,获取水云模型中的经验系数,运用水云模型将植被和土壤对后向散射的贡献区分开;在获得一个地方长时间土壤后向散射系数空间分布集后,假设其土壤粗糙度不变的情况下,其后向散射系数与土壤表层湿度成正比,运用其时序特征计算出其土壤表层相对体积含水量。运用上述方法,利用79景ASAR GM数据和同时期的MODIS数据,反演了湖北省四湖地区棉田的土壤表层相对体积含水量的时空分布,将其计算值与观测值比较分析后发现,其变化趋势相同、相关系数(R2=0779,n=25)也很高,圴方根误差为963%,表明上述反演方法还是可行了,适用于大尺度农田土壤墒情的反演 相似文献
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洪涝灾害是区域可持续发展的巨大威胁之一。随着全球气候变化、城市化进程加快和人口与经济集聚,洪涝灾害的损失日益严重。提出了洪涝灾害损失评估流程,建立基于网格数据的洪涝灾害损失估算模型,厘定各类资产的损失率。以空间网格为计算单元,在2003年洪水监测的基础上,应用GIS空间分析技术,对2003年巢湖流域的洪涝灾害损失进行了估算。结果表明:巢湖流域总淹没面积2 12504 km2,水田淹没面积最大,为1 71924 km2,洪涝灾害损失总值为194 828万元,无为、合肥、庐江县等洪涝灾害损失较大,舒城和肥西县损失较小。通过验证,该模型效果较好 相似文献
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<正>为配合环保部"全国环境监测质量管理三年行动计划",全面贯彻落实《环境监测质量管理规定》(环发[2006]114号),切实提高全区环境监测工作规范性和监测数据可靠性,新疆环境监测总站将在2010年采取多项措施强化全区环境监测质量管理。在2010年3月29日召开的全区环境监测站站长工作会议上,新疆环境监测总站向全区各级环境监测站印发了《2010年新疆环境监测质量管理实施方案》。 相似文献
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采用环境一号卫星(HJ1A/1B)的多光谱(CCD)数据,通过影像预处理提取巢湖湖域蓝藻的归一化植被指数(NDVI),对巢湖湖域的蓝藻进行动态遥感监测,在GIS平台上计算蓝藻在研究时段内的平均空间分布、模拟其变化趋势及平均改善速度,结果表明,HJ1A/1B-CCD影像数据具有较高时空分辨率,对巢湖湖域蓝藻的识别能力强;巢湖湖域生态环境总体较好,蓝藻只是在局部湖域暴发,其中蓝藻极高密度区、高密度区呈团状、片状,主要集中分布在巢湖西湖区北部沿岸,并且为楔形向中心延伸;巢湖蓝藻暴发的湖域总体呈现改善趋势,但各区改善的程度、速度差异较大,原因复杂,尤其是西湖区北部沿岸不仅改善速度缓、改善程度不佳,甚至出现退化;巢湖西区应以治理为主、监测为重,东区则以着重监测。 相似文献
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随着大数据平台和工业互联网的兴起,平台需要在大数据架构下为数据资源中心与外部数据系统提供服务,数据中心需要接入更多类型的数据.但在实际应用领域,系统中产生的数据各自存储、各自定义,无法做到共享交换协同, “数据孤岛”现象逐渐显现,主要原因有以下三点:
1.各部门分工明确,且各部门都会有业务数据产生,需要对这些数据进行存... 相似文献