以MODIS NDVI和SPOT NDVI数据为基准对2000-2015年重叠时段的GIMMSNDVI数据进行评价.在全国尺度以及水田,旱地,林地,草地4种土地类型上对比分析3种数据的数值差异,动态一致性,变化趋势差异和两两间相关性.结果表明:GIMMS NDVI在数值上整体高于MODIS NDVI和SPOT NDVI,3种数据在反映植被月动态方面能力相当;研究期内3种...
以MODIS NDVI和SPOT NDVI数据为基准对2000-2015年重叠时段的GIMMSNDVI数据进行评价.在全国尺度以及水田,旱地,林地,草地4种土地类型上对比分析3种数据的数值差异,动态一致性,变化趋势差异和两两间相关性.结果表明:GIMMS NDVI在数值上整体高于MODIS NDVI和SPOT NDVI,3种数据在反映植被月动态方面能力相当;研究期内3种ND...
但GIMMS NDVIg倾向于检测到更多的显著变化区域;夏季和秋季的结果与生长季类似,但春季GIMMS NDVI3g则检测到了更大范围的NDVI显著增加,与NDVIg结果的差异主要集中在青藏高原腹地.NDVI数据集是众多生态模型的基础数据,NDVI数据集之间的差异可能会导致模拟结果出现偏差.在使用NDVI数据之前,对NDVI数据的适用性进行评估,是...
2、目前ndvi数据产品主要包括spot ndvi,modis ndvi和gimms ndvi3g。其中spotndvi是由spot-4卫星搭载的vegetation传感器获取,空间分辨率1km,时间分辨率10天,时间周期1998至今;modis ndvi是由美国nasa定期发布的modis数据系列,空间分辨率包含250m,500m,1000m等,时间分辨率16天等,时间周期2000年至今;gimms ndvi3g是由美国航...
摘 要：以黄河源区高寒草地为研究对象，采用无人机航拍技术获取了样地实测的植被覆盖度；结合2001－2018年MOD13A1数据提取常用植被指数，分别采用像元二分模型法和回归模型法对研究区植被覆盖度进行了反演，并对其精度进行了验证；采用最小二乘法分析了黄河源区2001年以来植被覆盖度的变化趋势。结果表明，修正的土壤...
影像的重叠时间段的数据,采用最大值合成法进行最大值合成处理,获得两种数据的月分辨率数据集三;S4:建立融合模型,根据数据集三,利用点扩散函数模拟与时间序列回归,确定融合模型的未知参数,从而获得最终的融合模型;S5:利用最终的融合模型处理2015年以后的MOD13A2NDVI数据集,从而获得时间周期延长后的GIMMSNDVI 3g 数据集...
因此,定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提,卫星遥感数据衍生的生态参量产品为研究长时间序列全球及区域植被时空变化提供了重要数据源。目前已经从卫星获取的遥感数据反演了许多长时序生物物理参量产品,如GIMMS3g NDVI/LAI/FAPAR、MODIS NDVI/LAI/FAPAR/ GPP、GLASS LAI/...
本发明公开了一种基于点扩散函数模拟与时间序列回归的GIMMS‑MODISNDVI数据融合方法,包括以下步骤:S1:选择数据源,获得遥感影像的数据集一;所述数据集一包括GIMMSNDVI3g数据集和MOD13A2NDVI数据集;S2:对数据集一进行滤波预处理,获得滤波预处理后的数据集二;S3:对