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毛乌素沙地植被盖度估测方法研究

蔡体久 琚存勇

蔡体久, 琚存勇. 毛乌素沙地植被盖度估测方法研究[J]. 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 292-295.
引用本文: 蔡体久, 琚存勇. 毛乌素沙地植被盖度估测方法研究[J]. 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 292-295.
CAI Ti-jiu, JU Cun-yong.. Estimation of vegetation coverage in Mu Us sand land, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2008, 30(增刊1): 292-295.
Citation: CAI Ti-jiu, JU Cun-yong.. Estimation of vegetation coverage in Mu Us sand land, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2008, 30(增刊1): 292-295.

毛乌素沙地植被盖度估测方法研究

Estimation of vegetation coverage in Mu Us sand land, northwestern China.

  • 摘要: 该文以鄂尔多斯地区毛乌素沙地地面调查样地为例,探讨了以标准化植被指数NDVI与土地类型为参数,用广义回归神经网络模型估测植被盖度的可行性。结果表明,与线性模型相比,用广义回归神经网络模型估测植被盖度,总体相对精度基本保持不变,代表空间精度的单个样地正确预报能力提高2%。
  • [1] 牟钰, 贾昕, 郑甲佳, 黄松宇, 原媛, 白宇轩, 秦树高.  毛乌素沙地油蒿枯落物分解对增温的响应 . 北京林业大学学报, 2020, 42(6): 134-141. doi: 10.12171/j.1000-1522.20190092
    [2] 江涛, 王新杰.  基于卷积神经网络的高分二号影像林分类型分类 . 北京林业大学学报, 2019, 41(9): 20-29. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180342
    [3] 张财, 查天山, 贾昕, 刘鹏, 李成.  毛乌素沙地油蒿群落叶面积指数动态及模拟 . 北京林业大学学报, 2018, 40(3): 75-83. doi: 10.13332/j.1000-1522.20170298
    [4] 朱娅坤, 秦树高, 张宇清, 张举涛, 邵艳莹, 高岩.  毛乌素沙地植被物候动态及其对气象因子变化的响应 . 北京林业大学学报, 2018, 40(9): 98-106. doi: 10.13332/j.1000-1522.20180020
    [5] 王珊, 查天山, 贾昕, 吴雅娟, 白玉洁, 冯薇.  毛乌素沙地油蒿群落冠层导度及影响因素 . 北京林业大学学报, 2017, 39(3): 65-73. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160409
    [6] 易小波, 邵明安, 袁国富, 杜涛, 朱绪超.  塔里木河下游植被空间分布特征及其用水策略 . 北京林业大学学报, 2017, 39(5): 1-8. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160314
    [7] 穆家伟, 查天山, 贾昕, 郭晓楠, 王子奇, 杨强.  毛乌素沙地典型沙生灌木对土壤蒸发的影响 . 北京林业大学学报, 2016, 38(12): 39-45. doi: 10.13332/j.1000-1522.20160192
    [8] 杨路明, 秦树高, 刘振, 朱林峰, 刘峰.  毛乌素沙地不同下垫面地表凝结水形成过程 . 北京林业大学学报, 2016, 38(2): 90-95. doi: 10.13332/j.1000-1522.20150375
    [9] 魏宝, 丁国栋, 吴斌, 张宇清, 包岩峰, 高广磊, 石慧书, 赵进宏.  不同灌木覆盖状态下防风机理研究 . 北京林业大学学报, 2013, 35(5): 73-78.
    [10] 黄家荣, 高光芹, 孟宪宇, 关毓秀.  基于人工神经网络的林分直径分布预测 . 北京林业大学学报, 2010, 32(3): 21-26.
    [11] 章皖秋, 袁华, 徐天蜀.  遥感影像正立体化研究 . 北京林业大学学报, 2010, 32(3): 41-46.
    [12] 曾涛, 琚存勇, 蔡体久, 刘文彬, 姚月锋.  利用变量投影重要性准则筛选郁闭度估测参数 . 北京林业大学学报, 2010, 32(6): 37-41.
    [13] 周金星, JunYang, 董林水, 张旭东, 左力.  青藏铁路唐古拉山南段沿线植被多样性及盖度特征分析 . 北京林业大学学报, 2008, 30(3): 24-30.
    [14] 罗凯, 罗旭, 冯仲科, 李静锐, 吴露露, .  自组织特征映射网络在遥感影像分类中的应用 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 73-77.
    [15] 胡淑萍, 余新晓, 王小平, 秦永胜, 陈俊崎.  人工神经网络在流域植被类型优化中的应用 . 北京林业大学学报, 2008, 30(supp.2): 1-5.
    [16] 杨伯钢, 董明, 祝晓坤, 冯仲科, .  基于遥感影像的北京林地动态监测应用研究 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 105-107.
    [17] 臧淑英, 王佳, 熊妮娜, 冯仲科, .  应用高分辨率遥感影像与GIS技术建立林场级森林资源管理信息系统 . 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 46-50.
    [18] 王卓, 黄荣凤, 王林和, 张国盛.  毛乌素沙地天然臭柏径向生长特性研究 . 北京林业大学学报, 2008, 30(3): 1-6.
    [19] 张学霞, 朱清科, 吴根梅, 孙丹珠.  数码照相法估算植被盖度 . 北京林业大学学报, 2008, 30(1): 164-169.
    [20] 黄荣凤, 邵海荣, 曹世雄, 王小丹, 贺庆棠, 李雪玲, 李黎, 戴松香, 王瑞刚, 董运斋, 张德荣, 田晶会, 马宇飞, 高岩, 赵晓松, 黄华国, 郭明辉, 华丽, 李俊清, 贺康宁, 古川郁夫, 于志明, 冷平生, 王四清, 张晓丽, 陈斌如, 关德新, 金幼菊, 陈少良, 阎海平, 闫丽, 贺庆棠, 习宝田, 李文彬, 陈少良, 李海英, 王百田, 高攀, 邹祥旺, 李建章, 刘力源, 杨永福, 任云卯, 高双林, 陈莉, 阎海平, 鲍甫成, 王蕾, 吴家兵, 张卫强, 金小娟, 金昌杰, 陈华君, 侯智, 程根伟, 侯智, 郝志勇, 赵有科, 陈源泉, 王金满, 韩士杰, 李涛, 高旺盛, 尹婧, 杜建军, 翁海娇, 李鹤, 赵琼, 杨爽, 段杉.  毛乌素沙地杨树年轮结构对气候因子的响应 . 北京林业大学学报, 2005, 27(3): 24-29.
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出版历程
  • 收稿日期:  1900-01-01
  • 修回日期:  1900-01-01
  • 刊出日期:  2008-03-30

毛乌素沙地植被盖度估测方法研究

摘要: 该文以鄂尔多斯地区毛乌素沙地地面调查样地为例,探讨了以标准化植被指数NDVI与土地类型为参数,用广义回归神经网络模型估测植被盖度的可行性。结果表明,与线性模型相比,用广义回归神经网络模型估测植被盖度,总体相对精度基本保持不变,代表空间精度的单个样地正确预报能力提高2%。

English Abstract

蔡体久, 琚存勇. 毛乌素沙地植被盖度估测方法研究[J]. 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 292-295.
引用本文: 蔡体久, 琚存勇. 毛乌素沙地植被盖度估测方法研究[J]. 北京林业大学学报, 2008, 30(增刊1): 292-295.
CAI Ti-jiu, JU Cun-yong.. Estimation of vegetation coverage in Mu Us sand land, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2008, 30(增刊1): 292-295.
Citation: CAI Ti-jiu, JU Cun-yong.. Estimation of vegetation coverage in Mu Us sand land, northwestern China.[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2008, 30(增刊1): 292-295.

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