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:植被具有截留降雨、减缓径流、保土固土等功能,对水土流失起着决定性的作用,植被盖度的大小直接影响着水土流失程度的强弱。植被因子是通用水土流失方程(USLE)中的重要影响因素。选择相适应的卫星遥感时间和空间分辨率ETM数据可以提取植被盖度参数。一般说来,归一化植被指数Ic比较真实地表现了影像数据上植被的分布,但是Ic仅仅定性地反映了植被盖度的相对大小,要想量化植被盖度还必须进行野外采样,样方与影像Ic作回归统计分析,建立经验公式,最终反演植被覆盖度。这种方法不仅耗费大量的人力物力,而且不利于大区域土壤侵蚀的监控和预测。针对这个问题提出利用线性混合像元分解的方法对影像逐个像元中的植被盖度进行计算和提取,提高了模型中植被盖度因子的精度,降低研究成本,进而可以快速地进行土壤侵蚀量变化动态监测。
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