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文档简介
3瞬间视场IFOV越大,最小可分像素越大,空间分辨率越低。但是IFOV越大,通光率即瞬TM10.45-0.52um蓝波段:对叶绿素和夜色素浓度敏感,对水体强,用于区分土壤与TM20.52-0.60um,绿波段:对健康茂盛植物的反射敏感,对力的力强,用于探测健康植TM30.62-0.69UMTM40.76-0.96UMTM51.55-1.75UM般1.4-1.9UM内反映含水量,用于土壤湿度植物含水量,水分善研究,作物长势分析,从TM61.04-1.25UMTM72.08-3.35UM,中红外波段,为地质学家追加波段,处于水的强吸收带,水体呈黑色,可用,经非线性的归一化处理后,使所得的比值,限定在影和大气条件有关的辐照度条件变化)等的影响因此,NDVI增强了对植被的响应能力。缺点:NDVINDVI覆盖度,而作物生长结束季节,NDVINDVI时间分辨率:1.尽可能选每一天同一时刻或者相近时刻的遥感图像2.尽可能选用同一采用具有相同的瞬时视场的遥感数据辐射分标率:1.2.如果采用具有不同辐射分被覆盖度小于50%时,它的分辨能力显著下降。2、RVIRVI(DN)转换成反射率后再计算RVI,以消除大气对两波段不同非线性衰减的影响。3、NDVI经比值处理,可部分消除与高度角、观测角、地形、大气程辐射(云/阴影和大气条件有关的辐照度条件变化)等的影响因此,NDVI增强了对植被的响应能缺点:NDVINDVI覆盖度,而作物生长结束季节,NDVINDVI紫外光的反射率比海水高1.2-1.8倍,有较好的亮度反差,但仅对厚度小于5mm的各种水1mm8mm、1.35cm3cm遥感监测的主要数据:常用的有landsatTM ETM+数据、spotHRV数据、据、EOS数据、NOAA数据、AVHRR数据等。研究方向:识别及时空动态、水质参数反演、高光谱遥感监测、预测、蓝藻基于MODS的太蓝藻爆发时规律分研:从空间来讲,湖蓝藻爆发频次总体东南向北逐步增趋势从时间来,太湖蓝爆年平均发强增总体上趋势。究结果明:湖总体质还是的,水长期满蓝藻的长要求,只要足条件诱导因,就能致生因此,深研究蓝爆发的空规律,在此础上建蓝藻预测模和系将为采取效的防和治理施、少由于蓝爆及其导的水质带来社与经济的响提供术支持。滇池蓝藻光谱特征、遥感识别及爆发气象条件研究:结果表明,通过MODIS蓝藻区域与无区域对比明显,易于目视解译;2、蓝藻为绿色,无区为黑GIS,GIS农作物估产则是指根据生物学原理,在收集分析各种农作物不同期不同光谱特征在作物收获前,预测作物的产量的一系列方法。数据、LandsatTM、ETM+数据、spotHRV数据、高光谱仪数据(如AMSS)、TM和MODIS90%以上,为致作物面积分布信息确;提高空间分辨率的S
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