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
多年平均气温空间分布数据服务 多年平均降水量空间分布数据服务 湿润指数数据服务 大于0℃积温空间分布数据服务 光合有效辐射分量数据服务 显热/潜热信息数据服务 波文比信息数据服务 地表净辐射通量数据服务 光合有效辐射数据服务 温度带分区数据服务 山区小气候因子精细数据服务
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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：利用混合像元线性分解方法(LSMM),对澳门ETM +图像(2003/1/10)进行像元分解提取植被信息.同时利用同一图像的归一化植被指数(NDVI)、缨帽变换的“绿度”分量(KT2)对提取的植被信息进行对比分析,发现用LSMM方法提取的植被信息与NDVI的相关系数达到0.93与KT2的相关系数达到了0.74.同时发现用LSMM方法提取的植被面积(4.19km 2)比NDVI阈值法、KT2阈值法提取的植被面积(分别为8.26km 2、8.68km 2)更接近真实植被面积(5.79km 2).结果表明混合像元线性分解方法能有效地提取植被信息,比以像元为单位的常规遥感提取方法精度更高,为快速、准确、高效的植被监测提供了新思路.
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