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王德生

作品数:5 被引量:39H指数:4
供职机构:福建师范大学地理科学学院更多>>
发文基金:欧盟第七框架计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术天文地球生物学农业科学更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇生物学
  • 2篇天文地球
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇WEBGL
  • 2篇HTML5
  • 1篇地形建模
  • 1篇遥感监测
  • 1篇影响因子分析
  • 1篇植被
  • 1篇植被指数
  • 1篇土壤
  • 1篇土壤湿度
  • 1篇宽波段
  • 1篇拉市海
  • 1篇交互设计
  • 1篇保护区
  • 1篇NPP
  • 1篇ARCENG...
  • 1篇CASA模型
  • 1篇CCD
  • 1篇GIS系统
  • 1篇HJ-1B
  • 1篇IRS

机构

  • 5篇福建师范大学
  • 1篇中国科学院遥...

作者

  • 5篇王德生
  • 2篇刘玉琴
  • 2篇沙晋明
  • 1篇李新通

传媒

  • 1篇福建师范大学...
  • 1篇遥感技术与应...
  • 1篇福建电脑
  • 1篇亚热带资源与...

年份

  • 3篇2014
  • 2篇2013
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于宽波段和窄波段植被指数的草地LAI反演对比研究被引量:9
2014年
叶面积指数是一个重要的植被生理生态参数,为探讨不同植被指数反演叶面积指数的可行性,基于同空间分辨率不同光谱分辨率的HJ-1BCCD1和Hyperion遥感影像数据,以内蒙古自治区赤峰市克斯克腾旗贡格尔草原为研究对象,选取几种常见宽波段植被指数和高光谱窄波段植被指数并结合4种常用回归模型,比较分析了不同植被指数反演叶面积指数的精度。结果表明:对于全部植被指数而言,PVI、MSAVI等综合考虑了土壤、环境等因素的植被指数较传统植被指数NDVI、RVI反演草地LAI精度更高。通过对比发现,在反演草地LAI方面,窄波段植被指数比宽波段植被指数表现出明显的优势。其中,窄波段垂直植被指数PVI验证模型的确定性系数R2为0.65,均方根误差RMSE为0.15,说明实测LAI和模拟LAI值之间具有较好的变化一致性。最后基于Hyperion影像和窄波段垂直植被指数PVI的估算模型生成研究区叶面积指数空间分布图。
刘玉琴沙晋明余涛米晓飞李家国王德生
关键词:宽波段植被指数
基于TVDI的福州地区土壤干湿状况遥感监测被引量:6
2013年
土壤干湿状况的监测对于区域生态资源环境具有重要意义.本研究选取福州地区为研究区,利用HJ-1B CCD/IRS遥感影像建立基于不同植被指数(NDVI和EVI)的地表温度-植被指数特征空间,分析和比较了2种特征空间差异,并计算得到2种地表温度-植被干旱指数TVDI.将TVDI与同期野外采集的实测土壤湿度数据进行线性回归分析,结果表明这2种植被指数计算得到的TVDI在研究区进行表层土壤湿度监测具有一定的可行性,且T s/EVI的监测精度更高,其能很好地反映区域表层土壤湿度状况,是一种有效的表层土壤湿度监测方法.
刘玉琴沙晋明王德生
关键词:土壤湿度HJ-1BCCDIRS
基于HTML5和WebGL的3D WebGIS构建与实现被引量:10
2013年
提出了一套基于HTML5与网络图形库WebGL的三维WebGIS构建方案,该方案采用JSON格式对数据进行组织,通过AJAX技术进行数据传输,利用HTML5、WebGL技术进行三维数据展现,并构建了演示系统进行实现。结果表明:该方案具有免插件、跨平台、开放性、基于硬件加速等优点,能够在Web页面中提供良好的可交互的三维体验。
王德生
关键词:HTML5WEBGLWEBGIS交互设计
基于HTML5和WebGL的三维WebGIS系统构建及应用
三维WebGIS是GIS行业的一个重要的研究方向,它可以满足人们对三维地理信息需求,目前已广泛运用于旅游、规划、电子商务等领域。传统的三维WebGIS的客户端实现技术不能充分满足开放性、跨平台性、插件依赖性、渲染速度等方...
王德生
关键词:HTML5地形建模
文献传递
基于AE的拉市海保护区NPP估算及影响因子分析被引量:2
2014年
利用CASA模型,基于.Net开发环境和ArcEngine开发平台,实现拉市海自然保护区2010年植被净初级生产力估算,对估算结果作时间、空间分布规律分析以及对影响NPP的气象因子做回归分析.得到2010年拉市海保护区各植被类型的年均NPP为:林地2 540.61 gC·m-2·a-1,耕地1 198.08gC·m-2·a-1,草地1 232.77 gC·m-2·a-1,建设用地379.819 gC·m-2·a-1,园地1 521.62 gC·m-2·a-1,水域285.24 gC·m-2·a-1;全年林地NPP总量为43.131×104t,耕地4.797×104t,草地1.904×104t,建设用地0.394×104t,园地1.143×104t,水域0.542×104t;分析结果表明:NPP时间分布规律和降水、气温数据变化基本一致,空间分布上和植被类型分布一致,该年内对NPP影响最大的气象因子为降水,其次是温度,日照百分率对其影响不大.
朱水勋李新通王德生
关键词:CASA模型NPPARCENGINE
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