全国高分辨率土地利用数据服务 土地利用数据服务 土地覆盖数据服务 坡度数据服务 土壤侵蚀数据服务 全国各省市DEM数据服务 耕地资源空间分布数据服务 草地资源空间分布数据服务 林地资源空间分布数据服务 水域资源空间分布数据服务 建设用地空间分布数据服务 地形、地貌、土壤数据服务 分坡度耕地数据服务 全国大宗农作物种植范围空间分布数据服务
多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
摘 要：通用土壤流失方程( USLE) 及其后续修正方程( RUSLE) 是区域土壤侵蚀风险评估和水土保持规划的有效工具． 植被覆盖管理因子作为 USLE 和 RUSLE 的重要参数之一，其合理估算对土壤侵蚀的准确预测尤为重要． 基于野外实地调查和测量的传统估算法费时、费力且费用高，无法满足宏观尺度上植被覆盖管理因子的快速提取． 近年来，遥感技术的发展为大尺度植被覆盖管理因子获取提供了丰富的数据和方法． 本文基于国内外相关研究成果，综述了植被覆盖管理因子遥感定量估算方法的研究进展，评述了各类方法的优劣，以期为进一步开展大尺度植被覆盖管理因子的定量估算及拓展现有研究思路提供借鉴．
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