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1.
本文利用官厅水库北寨蒸发站测得辐射资料,大木筏梯度观测资料以及官厅水文实验站的水文资料,考虑了官厅水库地区的热量平衡各项,计算了1959年5月15日至10月14日五个月内水面蒸发量,得到了较好的结果.  相似文献   
2.
行播作物热辐射方向性规律探讨   总被引:6,自引:0,他引:6  
作物常以行结构方式播种,行结构能引起作物垄间光照土壤和垄内阴影土壤间较大的温度差异,且在方位角上可导致明显的正像元组分构成差异,这些差异使行播作物在方位角和天顶角上同时存在热辐射方向性变化.将作物行结构方式当作随机播种方式来处理,显然会使热辐射方向性产生较大的误差.为消除误差,有必要研究行播作物的热辐射方向性规律.用 Monte Carlo方法模拟行播结构参数对作物热辐射方向性的影响,模拟结果表明:垄宽、垄高、垄间距和叶面积指数等参数对热辐射方向性的影响都比较明显,但影响最大的因素是观测方位角.  相似文献   
3.
通过蒙特卡罗模拟回答了表征农作物行播结构特征的植株高(H)、垄宽(W)与垄间距(D)对行播作物热辐射方向性产生何种影响的问题.为了减少多角度热辐射亮度值之间的相关性,只有当扫描方向与垄向相互垂直(φ=90°)时,它的相关系数最少,有利于反演Tv与Ts.而顺垄扫描则相关系数最高,且对方位角变化敏感,不利于Tv与Ts的精确反演.  相似文献   
4.
2000-2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列.通过时间序列分析,从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律;同时引入覆盖度异常变化点检测算法,并结合该地区同期气象数据,进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系.结果表明,植被覆盖度在空间分布上主要表现为:从东往西依次递减,特别是研究区西南部,覆盖度最低;15年来研究区植被年际变化总体上呈现前10年下降、后5年缓慢上升的趋势.对植被覆盖度的异常变化进行分析,结果显示:返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大,生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关.  相似文献   
5.
遥感陆面温度   总被引:18,自引:0,他引:18  
陆面温度在地气相互作用过程中扮演着十分重要的角色唯有遥感可以提供二维陆面温度分布信息,鉴于“分裂窗口”方法求取海面温度已进入业务运行,那么能否依赖“分裂窗口”数据求解陆面温度叱?长期以来人们为此急论不休。为了使方程组封闭,许多人希望于中红外我能提供更多的信息,然而中红外的使用必然会引发新问题,其一是太阳直接辐射的影响如何消除;  相似文献   
6.
徐希孺 《科学通报》1989,34(12):946-946
由于众所周知的原因,依靠逐级层层上报的统计数据是不可能获得准确的冬小麦播种面积数据的,所以人们曾寄希望于借助遥感手段去解决问题。然而一个基本困难是:冬小麦的主要生长期仅一百余天,在这样短的生长期内,如果依靠地面分辨率较高的TM或SPOT卫星数据,那么由于它们的重复周期较长,不可能覆盖象一个省那样大的范围,只能获得个别地  相似文献   
7.
8.
热红外多角度遥感和反演混合像元组分温度   总被引:6,自引:1,他引:5  
在研究了混合像元热辐射方向性规律的基础上,以连续植被冠层为例,提出了利用热红外多角度遥感数据,直接反演混合像元组分温度的方法。与多通道数据相比,多角度信息时间的相关性要低得多,它主要取决于植被冠层的叶倾角分布函数。因此更容易达到反演精度小于1K的目的。  相似文献   
9.
一引言建立草场光谱反射率与产草量的相关关系模型是利用遥感资料估算草场牧草产量的前提。在用卫星资料作农业估产时,新建立的反射率与叶面指数或生物量的关系模型,大多仅限于一种植物。内蒙古草原幅员辽阔,生境类型的差别甚大,天然草场的植被一般又很少是  相似文献   
10.
以2001?2010年黑河全流域MODIS FAPAR产品为研究对象, 结合同期MODIS土地覆盖分类产品, 提取FAPAR随时间变化的趋势项、周期项及残差, 对趋势和周期成分建立自回归模型, 并结合卡尔曼滤波方法过滤反演误差噪声, 获取高质量的FAPAR时间序列数据。在此基础上, 进一步分析黑河全流域不同植被类型FAPAR时间序列的变化差异, 并选取具有不同植被季相变化特征的研究区, 利用该方法预测某一时刻该区域各像元的FAPAR。结果表明: 黑河流域不同类型植被的FAPAR都具有明显的季节变化特征; 受气候等条件的影响, 流域不同区域的同种植被存在差异。提出的时间序列分析与预测方法适用于不同植被类型, FAPAR预测结果与MODIS当日产品较为相似, 预测误差约为3%。  相似文献   
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