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搜索结果: 1-4 共查到农学总论 AMSR-E相关记录4条 . 查询时间(0.093 秒)
利用青南牧区2007-2010年的AMSRE亮温数据计算了相应的微波植被指数(Microwave Vegetation Index,MVI),对MVI的月季动态变化特征进行了分析,同时结合相同时间序列的MODIS NDVI和EVI数据,对比分析了MVI和MODIS植被指数之间的相关关系,筛选出NDVI反演模型,并对模型的精度进行了评价。结果表明,MVI值随着植被的生长而降低;MVI与NDVI、E...
以黑龙江流域气象站数据作为"真值",检验了2002~2007年黑龙江流域MODIS积雪产品和AMSR-E数据识别积雪的精度,分析了云以及海拔高度对积雪识别的影响.结果表明,MOD10A2、MOD10C2、AMSR-E识别积雪的平均精度分别为75.4%、88.7%和88.9%,云仍然是影响积雪识别精度的主要原因,MOD10C2的积雪识别结果接近于气象站的真实值,AMSR-E高估积雪覆盖面积.此外通过...
利用北疆地区2002,2003和2004年11月-次年3月3个积雪季AMSRE445个时相的亮温数字图像和20个气象台站实测雪深数据,系统分析了雪深模型的影响因子和研究区样本筛选方法。通过对18和36GHz波段的水平、垂直极化方式的亮温差和实测雪深值回归分析比较,建立了北疆地区基于AMSRE 亮温数据的雪深反演模型,并对模型的精度进行了评价。结果表明,1)AMSRE 亮温差受气温、融雪、降水...
准确监测牧区积雪覆盖范围,对有效防灾减灾和牧区畜牧业持续发展具有特别重要的意义。利用积雪产品和气象台站的观测资料,对比分析了北疆地区2002年11月1日-2005年3月31日三个积雪季的AMSR-E 每日雪水当量产品及其与MOD10A1每日积雪分类产品合成的图像MODAE1的积雪识别精度。结果表明,1)AMSR-E每日雪水当量产品的积雪识别率为66.59%,总精度为69.49%;2)利用用户自定义...

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