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文档简介

1、植被遥感期末复习总结垂直结构:激光雷达植被水平:高分辨率光学遥感物候特征:时序卫星遥感一、植被生理生态基础 (P1)1. 能量平衡各环节中,植被生态系统的作用: 冠层反射率是地球系统辐射强迫的直接驱动要素;植被覆盖变化改变能量平衡 蒸散(ET)以潜热方式降低地表温度2. 植被覆盖与气候变化: 仅考虑短波辐射形式地表反照率(albedo):植被反照率V裸地 albedo植被减少,地表反射能量f,地表温度J 考虑albedo与ET综合贡献:a. 低纬度地区:ET潜热贡献大(甚至大于显热H), ET减少,植被减少,地表温度fb. 高纬度地区:albedo增加导致的辐射强迫变化大于ET减小的增温作用,

2、植被减少,地表温度J*潜热:地球储存热量ET:影响地表能量辐射3.G PP:NPP:NEP:NEE:NBP:总初级生产力净初级生产力 NPP=G PP-Ra(植物自养呼吸) 净生态系统生产力净生态系统碳交换量 净生物群系生产力NEP=NPP-Rh (异样呼吸)or NEP=GPP- (Ra+Rh)NEE=-NE PNBP=NE P非呼吸消耗的扰动量CO2通量往往与NEP相等,当植被繁茂时也可近似看做NPPGPP (gross primary productivity)总初级生产力.单位时间内生物通过光合作用途径所固定的 光合产物量或有机碳总量,又称总第一性生产力NEP (net ecosyst

3、em p roductivity)净生态系统生产力:指净第一生产力中再减去异养呼吸所消耗的光合产物碳通过陆地生态系统循环。NEP=NPP-异养呼吸NPP (net P rimary p roductivity) 净初级生产力,也称第一性生产力植物光合作用所固定的光合产物中扣除植物自身的呼吸消耗部分NPP=G PP植物自养呼吸NEP (net ecosystem p roductivity)净生态系统生产力,指净第一生产力中再减去异养呼吸所消 耗的光合产物NEP=NPP异养呼吸NEE (net ecosystem excha nge )净生态系统碳交换量陆地与大气系统间的CO2通量与生态系统的G

4、PPNPPNEPNBP在某些假定条件下所观测的C02通量与其中的某个概念是一致的一般与NEP相同当植被相当繁茂,土壤呼吸相对较小时,可以近似看作为生态系统的 NPPRP =乎吸的植物RH =乎吸异养生物的RD =乎吸的分解者(微生物)4. 物质循环:H2O C N (光合、呼吸)*C循环带动其他物质循环。 RS在C循环中的作用:提取与陆地生态系统 C循环有关参数驱 动模型;生成植被指数直接 /间接估算C通量(尚无这样的指数,但 SIF可推GPP有这样的迹象)ndvit npp、lue、re*H20循环既是物质循环又是能量循环*温室气体(H2O/CO2/CH4)影响大气5. PFT:环境条件响应

5、+对生态系统过程影响相似(外貌、叶型、叶属性、光合途径)6. 植被功能型,背景及意义二、植被反射率光谱原理与特征(P 24)叶片的光谱反射率特性图(P32)1. 反射率(地物反射率reflectanee ):用于衡量物质反射本领。定义为物体表面反射能量与到达物体表面入射能量的比值。P =n L/E反照率(albedo):用于反映地表对太阳辐射的吸收能力。地表在太阳辐射的影响下,反射 辐射通量与入射辐射通量的比值。区别:reflectanee是指某一波段向一定方向的反射,albedo是反射率在所有方向上的积分。reflectanee是波长的函数,不同波长reflectanee不一样;albedo

6、是对全波长而言的。双向反射率分布函数(BRDF)的物理意义是:来自方向地表辐照度的微增量与其所引起的 方向上反射辐射亮度增量之间的比值。双向反射率因子(Bi-directional Reflectanee Factor, BRF)定义:在相同的辐照度条件下,地物向(0 , )方向的反射辐射亮度与一个理想的漫反射体在该方向上的反射辐射亮度之比值,称为双向反射率因子R:Reflectanee Spectrum)。反射率(Reflectanee)定义为物体表面反射能量与到达物体表面入射能量的比值。光谱反射 率(Spectral Reflectanee)为某个特定波长间隔下测定的物体反射率,连续波长测

7、定的物体 反射率曲线构成反射率波谱(2. 表观反射率(P26):遥感器观测到的辐射信号与太阳入射辐射信号的比值TOC TOA传感器位置不同TOC:在冠层或近地表水平,对于植被对象的遥感表观反射率,物体表面不一定水平,坡 地,高低起伏,TOA :对于卫星,遥感器入瞳处的上行辐射与大气顶层的太阳入射辐射能量的比值*TOC忽略了日光诱导叶绿素荧光(SIF)的贡献(上行辐射);TOA忽略了大气多次散射和辐射、临近像素的反射和辐射(上行辐射)的影响。因此TOA中除地物本身的反射/吸收信息外,还包含大气吸收特征,即有大气程辐射和大气吸收的影响。*到达水平地表的太阳入射能量工到达地物的太阳入射能量(坡度、地

8、形、遮挡等,且对于 垂直分布差异大的高分辨率图像,到达地物面与水平地表的太阳入射能量有差异)3. BRDF与BDF以及反射率之间概念差异 BRDF (二向反射分布函数):来自方向地表福照度微增量与其所引起方向的反射辐射亮度 增量之比。BRDF描述入射光与非透明表面相互作用的函数,包括入射角与观测的天顶角和 方位角。 BDF (二向反射率因子):相同福照度条件下,观测方向的地物反射辐亮度与一个理想的 漫反射体在该方向的反射辐亮度之比。*数值上:BDF=n BRDF BRDF特性与环境辐射相关,BRF则与环境无关。ALBERO=?4. 方向性:方向性反射与尺度关联 根据成像条件和测量模式的差异:

9、方向-方向反射率:入射光为平行直射光或可忽略散射光;波谱测量仪仅测定某特定方向 的反射能量。eg:强天测量地物反射率波谱-BRDF 半球-方向反射率:入射能量在2n半球空间分布;波谱测量仪仅测定某特定方向的反射能量。eg:全阴天用地物波谱仪测散光处反射率2n半球空间 方向-半球反射率:入射光为平行直射光或可忽略散射光;波普测量仪测定 的平均反射能量。eg:积分球原理测定反射率波谱 半球-半球反射率:入射能量在2 n半球空间分布;波普测量仪测定2n半球空间的平均反 射能量。eg:地物反照率波谱5. 植被反射光谱形状:(680、970、1400)植物反射光谱随叶片中的H2O、色素、干物质(N/其他

10、生化组分)、叶片结构不同,在不同波段会呈现不同形态和特征。、生长状况、土壤背景、天气状况等因素影响。作物冠层光谱特性受冠层结构(植被种类)6. 植被指数(P35):/反射特征、特征光谱位置” 植被特征提取方法:植被指数、植被吸收 red (红光波段)、NIR (近红外波段)a. RVI (比值植被指数)、NDVI (归一化植被指数)过原点的直线上,RVI与NDVI值相等,距NIR轴距离越近,值越大,植物越茂密;其反演 的植被参数也满足这一特性b. PVI (垂直植被指数)平行于土壤线的直线 PVI等值,距土壤线越近,PVI越大c. SAVI (土壤调节植被指数)协调PVI与NDVI/RVI的矛

11、盾:低植被覆盖区 PVI;高植被覆盖区 NDVI/RVINDVI优化d. ARVI (抗大气植被指数) 引入蓝光波段以抵消红光波段大气传输影响,e. EVI (增强型植被指数)综合了 ARVI&SAV啲优点EVI指数能消除热点现象,且有更好的敏感性*ARVI/RVI TPVI sAVry EVINDVIf ARVI7. 红边位置:随叶绿素含量、生物量、叶片结构参数变化蓝移:植被由于病虫害 or因污染、物候变化而“失绿”,红边向蓝光方向移动 红移:植被生物量、色素含量高,生长旺盛时,红边向长波方向移动 三、植被遥感模型(P48)1. PROSPEC叶片光学模型: 基于Allen平板模型只

12、考虑叶绿素的吸收、存在一定局限性,目前的PROSPECT V5版中已考虑胡萝卜素的吸收影响输入参数:N 叶肉结构参数,Cab叶绿素浓度,Cw叶片含水量,Cm 干物质浓度 输出参数:叶片反射率与透过率,(400-2500nm , 5nm间隔)2. 其他叶片光学特性模型光子追踪模型(细胞结构)、N通量模型、针叶模型3. 冠层辐射传输模型SAIL模型考虑角度,观测/太阳观测角、天顶角SAIL模型假设冠层具有如下性质:冠层水平且无限延伸。冠层组分只考虑叶片,而且叶片是小而水平的。冠层是各向同性的 冠层结构模拟:单/双参数冠层叶倾角分布函数PROS PEC和冠层反射模型SAIL耦 PROSAIL冠层辐射

13、传输模拟模型:由叶片光学特性模型 合而成的叶片 -冠层光谱模拟模型。输入参数:叶面积指数LAI、平均叶倾角、叶片反射率与透射率、 观测天顶角与观测方位角、 太阳天顶角与太阳方位角、土壤反射率、天空散射光比例输出参数:冠层反射率4. 几何光学模型在计算其中的四个分量 (光照植被、土壤、阴影植被土壤 )时,一般假设所研究的像元比单棵 树冠大, 但是比森林面积小, 并且树冠在像元内随机分布。 因此该模型可以很好的模拟稀疏 植冠的情况,但是对于密集的,有重叠的植冠则不太适用。5. 计算机模拟模型 辐射传输和几何光学这两种不同的建模方式分别描述了地物反射特征在不同尺度上的形成机理, 因此,观测对象和观测

14、尺度的不同是产生多种多样的植被模型的根本原因。四尺度模型即是在几何光学模型基础上改进的植被模型,它考虑了四种不同尺度上的冠层几何结构:(1)在大于树冠尺度上,考虑树冠群落分布特征对BRDF的作用;(2)在树冠尺度上,考虑树冠BRD F的影响;(4)形态对BRDF的影响;(3)在小于树冠尺度上,考虑树冠内分枝分布结构对 在冠层内部,考虑针叶林的“针”和阔叶林的“叶”的分布特征。四、地表植被参数遥感定量反演(P42)1. 植被参数定量遥感反演:遥感辐射传输模型模拟的反向过程RS反演方法植被参数反演需了解:反演植被参数类型参数反演机制选择合适2. 参数类型: 植被生化组分参数:叶绿素、H2O、N、木

15、质素等两种尺度(叶、冠)量纲问题:-2mg cm 2a. 叶片尺度: 决定叶片光学特性的是叶片生化组分含量,即单位叶面积生化组分质量,反演叶片生化组分浓度时,叶片厚度与比叶重信息可能是主导要素,影响光谱探测与反演b. 冠层尺度:决定冠层光学特性的是冠层内叶片生化组分含量,即单位土地面积生化组分质量,mg cm-2反演冠层内叶片生化组分浓度时, 冠层生物量和叶面积指数可能是主要因素, 即冠层群体大 小影响光谱探测与反演 植被生物物理参数:高分辨率信息7覆盖度 F、树高、冠幅等激光LIDAFH树高、LAI等(LAI对角度的敏感性)多角度RS信息7叶倾角分布 LAD等 植被与环境相互作用要素(生理生

16、态、光学属性)a. 光合、呼吸相关参数:NPP、荧光等b. 蒸腾相关参数:ET水势、利用率C.光学特性参数: FPAR albedo、reflectaneeFPAR (光合有效辐射吸收系数):植被冠层吸收光合有效辐射与入射光合有效辐射的比值3. 反演机制:基于光谱反射/辐射原理的RS直接反演 生化组分:叶绿素、 H2O、N, 生物物理参数: LAI、 F, 基于高分辨率的植被参数RS反演F、冠层结构参数(株高、冠幅,)手段:高分辨率光学、激光 LIDAR 基于植被参数物理关联的间接反演 叶绿素7 N森林株高7生物量/C储量/LAI 基于先验知识(自然规律,非电磁波/辐射)间接反演植被参数遥感反

17、演方法有哪些( P77)1)统计方法利用光谱和空间特征信号,建立植被参数的统计相关模型。 主要包括:植被指数、光谱吸收 / 反射特征、导数光谱、光谱位置2)物理模型方法 利用植被光谱辐射传输模型,输入反射率光谱,得到全部植被生理生化参数。3)混合方法及半经验方法 利用模拟数据,建立模型,代入实测遥感数据,得到遥感反演产品;从地物 -电磁波相互左右机理出发,建立光谱参数植被参数的数学模型,用实验参数对数 学模型进行模型参数标定;植被参数遥感反演困难与挑战有哪些1)光谱反射率各组分共同贡献,弱吸收组分的光谱信号分离与独立探测异常困难。2)植被高度空间异质特性难以精确建模表达,参数反演存在巨大不确定

18、性。 高分辨率遥感在解决空间异质特性困难作用甚微,还带来了新的问题与挑战。3)植被参数遥感病态反演困难。测量参数总是有限的,作用植被光谱的物理参数是无限的!4)尺度效应是遥感基本现象与科学难题5)植被参数测量精度有限、成本高昂,而模型过于抽象与简化。6. 反演模型: PROS PEC叶片水平反演:利用模拟数据反演 Cab/H2O/Cm,效果较理想利用实测数据反演 H20效果不理想, 光谱数 4001200mm , H2O吸收1200mm后 PROSAIC型作物信息反演:PROSPECT叶片光学特性的模拟SAIL冠层辐射传输的光学辐射传输模型 比较不同反射率计算的植被指数间的差异(NDVI、 A

19、RVI、 EVI)。1.针对NDVI,经验线性法和FLAASHI到的NDVI数据直方图和统计如下图所示。 利用经验线性法得到的反射率数据计算得到的NDVI,在NDVKO时表现为水体,NDVI>0时表示有植被覆盖,且 NDVI随植被覆盖度的增大而增大。 而利用FLAASH!到的反射率数据计算得到的NDVI,在水体监测时出现问题, 及水体中的一部分NDVI值明显大于0.针对ARVI该指数为抗大气影响植被指数,它降低了大气对植被指数的影响,经验线性法与FLAASH得到的ARVI数据直方图和统计如下所示。从结果来看,是FLAASH得到的结果要好一点儿。针对EVI,该指数为增强型植被指数,它综合了

20、土壤调节植被指数和抗大气影响植被指数, 经验线性法和FLAASH得到的EVI数据直方图和统计如下所示。从结果来看,是经验线性法 得到的结果要好一点儿五、真实性检验与尺度效应:对遥感数据的辐射精度和几何精度进行检验 对遥感反演产品进行检验 对遥感应用产品进行检验遥感数据与产品的尺度效应和真实性检验 真实性检验要考虑模型的适用性; 真实性检验的基础是定量化遥感处理处理; 真实性检验要考虑时间同步性,特别是辐射量; 基于高分辨率尺度效应研究是理解尺度效应的基础。 外遥感数据产品真实性检验遥感反演产品真实性检验: HI遥感应用产品真实性检验: 真实性检验误差来源地表变量和遥感观测之间的关系是隐含的,因

21、此遥感是非直接观测量,而这种隐含关系的相关性程度直接是不确定性的来源。,将其转换到其他0地面观测只能得到所测量对象在观测时刻和所代表的空间上的“真值” 时空单元时,则存在较大的时空代表性误差;0遥感正向模型的不确定性主要来自于模型对于真实场景的近似程度以及应对不同尺度内 参数的空间异质性的能力。g遥感参数反演变量永远多于观测值,是病态反演,因此需要发展新的反演策略,否则就无法从内蕴了异质性的原始观测中得到像元尺度上地表参数或变量的代表性值 异质性和非线性 尺度效应订正:定义:同一区域、同一时间、同样遥感模型、同类遥感数据、同等成像条件,只是分辨 率不同导致的遥感反演地表参量不一致, 且这种地表

22、参量属于存在物理真值的可标度量, 种现象称为遥感产品尺度效应。由于地球表面空间作为一个巨系统的复杂性,在某一尺度上人们观察到的性质、总结出的原理或规律,在另一尺度上可能有效、 可能相似,也可能需要修正。加之遥感观测信息多空间分辨率并有的特点,从定量遥感出发的地学描述必然存在多尺度的问题 1地学中的遥感尺度效应学科分类上,遥感属于地理学,这次会议加深了我对地学中的遥感尺度效应的认识。我在尺度效应方面的工作较浮浅,更多是从遥感辐射传输、反演角度去认识遥感的尺度效应问题。通过这次会议,认识到地学中的尺度效应也是遥感学科的尺度效应,地学中的尺度效应问题,并没有因为空间统计、抽样等成熟方法的应用而得到解

23、决,遥感实验、建模、反演、应用等 环节依然面临地学中的尺度效应问题。遥感学科从事尺度效应研究,不能自话自说,要回答行业、应用中的“尺度”问题。2、“点一面扩展”是遥感的重要优势,尺度问题伴随遥感研究的全过程。遥感尺度问题具体 包括:(1)遥感尺度效应-个体-群体-景观的遥感遥感建模的尺度效应问题,从辐射传输建模角度,要解决微观组分 建模问题。遥感产品的尺度效应问题。 不同遥感产品,只要遥感观测分辨率存在差异,遥感产品结果就可能你不一致,这种遥感产品尺度效应的根源是遥感模型非线性和地表空间异质性普遍存在。遥感应用中的尺度效应问题。不同遥感应用需求, 需要的遥感观测指标体系、时空分辨率是不一样的。

24、(2)特征尺度问题地理现象中的特征尺度问题同样也是遥感基础的特征尺度问题。但除了地理特征尺度之外,遥感在电磁波辐射传输过程和反射率基本定义等因素, 还有其自身的特征尺度。 从线性混合 像元与非线性混合像元角度, 可以得到遥感本身的特征尺度, 以植被为例, 冠层尺度就是一 个基本的遥感尺度。从光的辐射传输角度, 可以将混合像元划分为线性混合和非线性混合。 线性混合表示各亚像 元之间的不存在交叉辐射或交叉辐射能相互抵消。 非线性混合表示各亚像元之间存在交叉辐 射且不能相互抵消,如相互遮挡现象。对于线性混合问题, 尺度效应表现为不同分辨率观测的物理量不一致; 对于非线性混合问题, 尺度问题往往表现为

25、遥感产品模型算法不适用的问题。 以植被为例,遥感冠层尺度就是线性混合的最高分辨率单元。还涉及了对于山区坡地的混合像元问题, 从光的辐射传输角度, 线性与非线性混合的问题, 分辨率尺度问题。建立了普 可以利用较 也可以建立(3)尺度转换问题 遥感产品尺度效应机制、 模型研究相对较深入,李召良、 阎广建等老师已经提出、 适性的尺度效应定量计算与转换模型, 很多研究人员都发现用不同升尺度方法, 高分辨率的遥感数据, 模拟计算不同遥感模型的尺度效应大小和尺度转换规律。地表空间异质性先验知识空间数据库 (植被等季节变化地物对象, 先验知识库也需要时间变 化),完成遥感产品之间的尺度转换。我本人也做了些初

26、步工作,结果表明普适性尺度转换 模型和不同升尺度模拟方法得到的遥感产品尺度效应大小是自洽的。 其它地理现象、过程之间的尺度转换问题,会议没探讨,我自己也没研究经历。(4)遥感实验中的尺度问题 我一直认为, 实验检验是遥感学科的重要挑战问题之一。 我整理了 5 个植被遥感反演的重大 困难, 包括:植被波谱特性由多参数共同决定,植被参数的独立反演十分困难;植被高度空 间异质特性难以精确建模表达,参数反演存在巨大不确定性;植被参数遥感病态反演问题; 尺度效应是遥感基本现象与科学难题; 植被参数测量精度有限、 成本很高, 遥感模型的实验 验证十分困难。实验检验十分困难, 其中尺度就是一个重要因素和问题

27、。 地面测量样方与遥感模型的尺度是 否匹配、与遥感产品像素是否匹配尤为关键。 所以,对于低分辨率遥感产品检验, 间接法以 需要高分辨率遥感作为桥梁;直接法需要地统计学工具。两种方法都面临尺度问题。 间接检验法的尺度问题, 如遥感产品尺度效应分析部分, 可以通过升尺度方法定量计算, 只 要地面测量样方能代表高分辨率遥感像素, 就能实现地面测量 -高分辨率 - 低分辨率遥感的点 面尺度转换和产品检验。直接检验法的尺度问题, 样方点观测如何与百米、 公里像素的尺度一致, 所以需要发展先验 知识支持的趋势面研究,各种先验知识(科学认识、DEM地表覆盖、土壤类型等)和空间差值 GIS 方法大有用武之地,

28、 将样方测量的点位观测数据, 扩展到面(覆盖多个遥感像素) , 对遥感产品进检验。当然,也可以直接将样方测量数据与低分辨率遥感产品进行对比检验, 不考虑尺度差异,不太较真的读者或审稿人也能接受。( 5 )遥感 Vs GIS ,谁更准?样方测量+GIS空间趋势面分析能获得区域地表要素的观测结果。样方测量+遥感能获得高分辨率趋势面、 精细刻画地表空间异质性。 但用户关心的区域精度指标, 两种方法, 谁更准呢? 我不好预测未来学科发展怎样。现在空间统计抽样是主流和行政可依赖的方法,遥感存在N多的不确定性, 我认为通常情况下, 关于区域精度指标, 遥感还不如传统空间抽样方法准确。 但我认为遥感有可能在

29、某些方面, 超越空间统计抽样方法, 前提是降低遥感环节的不确定性 和先验知识应用。非常有显示度, 其核心就是通过降低遥感以我们所吴炳方老师的中国和全球农业估产工作,+先验知识(农业气象、历史 他自己也不认同,但说他 估计没有多少人有异议。产品不确定性(如用植被指数做趋势长势分析、区域精度等) 产量、面积)等。说吴炳方老师是定量遥感专家,没多少人认同, 是国内遥感同行中,先验知识应用最多、最广泛、最成功的同行,3、遥感尺度效应的主要矛盾和矛盾的主要方面在哪里。(1)遥感尺度效应的主要矛盾 十二五期间,遥感产品是国家科技部对遥感学科的主抓方向之一,也是全球性的学科热点, 各知名研究机构都在发布自己

30、的全球遥感产品。但从应用角度, 不同遥感数据结果不一致, 国内外遥感工作者提供的基本环境变量( 如 NASA、ESA的ECVs),各研究机构发布的遥感产品很不一致。如国家需求方面, 我国“二调” 耕地数据和已有遥感和非遥感的全国耕地面积数据出现较大 不一致。科学需求方面:几乎所有的全球遥感产品,如LAI、Albedo、LST、FPAR等,不同数据源、或同一数据源, 不同方法之间的结果存在较大差异。 如 Remote Sensing | Special Issue 中 NDVI3g与以前GIMSSNDVI产品的差异分析,我都有点怀疑,以前的研究结果还可引用吗? 全球和国家需求, 希望遥感能够提供

31、高精度的观测资料, 但各遥感产品提供者基本上王婆卖 瓜,碰到不一致问题时, “尺度”是最容易被接受的托词之一。 早期遥感定量化水平较低,主要矛盾是遥感产品供给能力低下与蓬勃需求之间的矛盾。 现在遥感定量化水平和遥感科学蓬勃发展,遥感产品的“王婆”们四处兜售,但“买家”们 或是用过或听说过遥感“劣质” 产品,提出了遥感产品精度不达标、各期产品不一致等诸多 问题。 所以现阶段遥感面临的主要问题是: 遥感产品低精度与产品间不一致性的问题与 户”的实用需求之间的矛盾。(2)遥感尺度问题矛盾的主要方面 显然, 地学中的遥感尺度问题非常广,但从应用需求角度,主要矛盾还是遥感产品精度、可 靠性问题。尺度问题

32、只是遥感产品精度、可靠性的一个方面, 其它如遥感模型普适性、 遥感数据定量化处理精度等问题也非常关键,但尺度问题也或多或少地制约和影响其它两个方面。 遥感产品遥感产品尺度效应问题, 无疑是遥感尺度问题的重要方面, 也是本次会议讨论和已有研究工 作中,相对容易形成共识的遥感尺度问题。研究与检验遥感产品尺度问题, 也会涉及前面提到的 5 个尺度问题。 我觉得围绕遥感产品尺 度效应问题,以点带面,未尝不是推进遥感尺度问题的一个抓手?同一4、遥感产品尺度效应定义 我也围绕遥感产品尺度效应,尝试给出自己的理解与定义,具体如下。 定量遥感产品的生产, 是在物理模型或经验模型的基础上, 建立遥感产品生产应用模型, 利 用遥感数据作为输入参数, 辅助以非遥感数据, 得到反演参数的遥感产品。 这些产品模型都 是建立在一定空间尺度 (空间分辨率 )上的,通常像元尺度越大, 像元内包含的不均一现象就 越多, 而这种像元内部的地表异质性, 会在尺度变化时产生计算结果的差异, 这种现象就是 遥感产品的尺度

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