简介:土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。
简介:背景:植物生长分析与模拟是植物科学研究的重要学科。相对增长率,涉及植物生长的分析,植物的大小,有更多或更少的独立出现在不同的研究小组,在不同的时间,并提供了强大的工具,用于评估植物和植物种群的生长性能和生长效率。在本文中,我们将探讨如何将这些孤立的方法可以结合起来,形成一个一致的方法建模相对增长率。方法:回顾分析和建模方法,结合现有的相对生长率和应用相结合的方法(piceo西加云杉(奉。)卡尔。)从北威尔士干分析数据(英国)和英国的花旗松(花旗松(pseudotsugdMIRB。)Franco)产量数据表。结果:结果表明,结合不同植物生长分析实验室的方法和使用它们的同时,我们可以推进和规范相关的植物生长的概念。特别是增长乘数起着重要的作用,在模拟相对增长率。另一个有用的技术是最近推出的规模标准化的相对增长率。结论:模型的相对增长率主要有2个目的,1)的增长性能和效率和效率的分析,预测未来或过去的增长率。这使得相对生长适合生长在树木年轮重建所需的概念,气候变化与森林衰退研究和跨学科研究项目在植物科学领域。