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张熙

作品数:5 被引量:19H指数:2
供职机构:中国科学院遥感与数字地球研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术天文地球农业科学更多>>

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篇天文地球
  • 1篇农业科学

主题

  • 2篇遥感
  • 2篇植被
  • 2篇植被指数
  • 1篇地籍
  • 1篇地籍学
  • 1篇多尺度分割
  • 1篇遥感分析
  • 1篇遥感技术
  • 1篇植被覆盖
  • 1篇植被覆盖变化
  • 1篇生态
  • 1篇生态系统
  • 1篇生态系统服务
  • 1篇时间序列
  • 1篇土地覆盖分类
  • 1篇土地利用
  • 1篇资源一号
  • 1篇卫星数据
  • 1篇物候
  • 1篇锡林

机构

  • 5篇山东科技大学
  • 4篇中国科学院遥...
  • 2篇中华人民共和...

作者

  • 5篇张熙
  • 4篇鹿琳琳
  • 2篇李庆亭
  • 2篇王萍
  • 2篇周春艳
  • 2篇隋悦
  • 1篇杨锋杰
  • 1篇冀婷婷

传媒

  • 1篇遥感信息
  • 1篇测绘科学
  • 1篇测绘与空间地...
  • 1篇气象与环境科...

年份

  • 2篇2016
  • 3篇2015
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
遥感土地分类及生态系统服务价值研究——以漓江流域为例
随着人口的增长和经济发展的需求,人类对土地大规模的开发利用导致了一系列生态环境问题。漓江流域是我国典型的亚热带生态区域,但是随着人口的增加和旅游业的发展,流域内部的生态环境问题日益凸显,因此,采用合理的手段对漓江流域进行...
张熙
关键词:地籍学生态系统遥感技术
文献传递
2000—2013年新疆植被覆盖变化多尺度遥感分析被引量:11
2016年
基于中等分辨率成像光谱仪(MODIS)8 d 500 m分辨率地表反射率数据生成归一化植被指数(NDVI)时间序列,利用线性回归、转折点检测和Mann-Kendall趋势分析方法,分析2000—2013年新疆地区植被覆盖时空变化格局,并结合Landsat数据分析典型区域植被变化。研究结果表明:近14 a来,新疆地区植被覆盖整体呈波动型上升的趋势,植被改善区面积占全区的34.02%,恶劣区的占3.20%,其中2000—2003年植被明显增长、2003—2009年的波动下降及2009—2013年的逐渐回升,植被增长显著的区域主要分布在准噶尔盆地南部和塔里木盆地北部绿洲;大多数植被类型NDVI呈增长趋势,其中增长率最高的是作物、开放灌丛和混交林,6种主要植被类型常绿针叶林、混交林、开放灌丛、多树草原、草原、作物呈现出相似的NDVI变化趋势;在植被覆盖变化显著的4个典型区,NDVI变化受土地覆盖类型变化的影响,荒漠、草地被开垦成农田导致NDVI增加,城市建成区扩张导致NDVI降低。
隋悦鹿琳琳张熙李庆亭杨锋杰
关键词:MODIS归一化植被指数时间序列植被覆盖变化
锡林格勒典型植被类型光谱特征被引量:2
2015年
内蒙古草原是全球变化研究的热点区域。遥感是进行大尺度草地动态监测最为有效的工具。为基于遥感数据的草地分类识别和动态变化监测提供依据,该文以锡林格勒盟的典型植被类型为研究对象,采集冠层反射率光谱数据,分析其波形和植被指数光谱特征。研究结果表明:红边面积、红边斜率以及680nm附近的叶绿素吸收谷特征参量,能够有效区分不同密度的草地和农业植被。归一化植被指数NDVI、绿度归一化植被指数GNDVI和优化调节植被指数OSAVI的变化趋势一致,能够反映植被绿度信息,适宜于监测植被长势。
鹿琳琳李庆亭张熙张熙隋悦
关键词:遥感光谱特征植被指数草地
基于资源一号02C卫星数据的面向对象的森林植被分类被引量:2
2015年
资源一号02C卫星是我国自主研发的高分辨率卫星。利用面向对象的信息提取技术,开展基于资源一号02C高分辨率数据的林区植被分类,具体分为三个步骤:1)对影像进行多尺度分割,获取最优尺度;2)根据各类地物特点及相互间关系,建立地物类型层次;3)结合光谱、纹理、形状多种对象特征,进行地物分类。以广西猫儿山自然保护区为例,根据区内地物特点,将地物分为针叶林、阔叶林、竹林、灌丛、耕地、非植被、阴影等7种类型,经检验表明该方法总体分类精度达到82.24%,kappa系数为0.77,优于面向对象的最邻近法和基于像元的最大似然分类。
张熙鹿琳琳王萍隋悦周春艳
关键词:面向对象多尺度分割
基于决策树的漓江上游土地覆盖分类被引量:4
2016年
针对山区植被分类受地形复杂、植被类型多样、验证数据获取困难等因素限制基于多光谱数据的亚热带山区土地利用/覆盖分类存在困难,探究利用物候信息对亚热带山区植被实施分类的效果。综合运用归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、归一化水指数(NDWI),同时考虑到海拔高度对植被类型的影响,建立决策树模型。该模型基于多时相Landsat TM影像,利用了不同地物类型的物候特征和光谱差异,将漓江上游地区分为8种土地覆盖类型。实验结果表明,分类结果总体精度达到86.40%,Kappa系数为0.83。
张熙鹿琳琳王萍周春艳冀婷婷
关键词:决策树物候
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