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：在原有的帕尔默旱度模式中嵌套双源蒸散发能力计算模型和混合产流模型,采用老哈河流域内及周边的15个气象站资料修正模型参数,构建可用于变化环境下植被-干旱响应关系分析并适用于我国北方地区的机理性旱度模式,计算研究区域各栅格逐月的帕尔默干旱指标,通过分析和建立归一化植被指数与帕尔默干旱指标的关系来定量评价老哈河流域不同植被类型归一化植被指数对气象干旱的响应.研究结果表明:(a)在植被生长期的开始和结束阶段,干旱对植被的影响较小;在植被生长期的中间月份,干旱对植被影响较大,其中6月份是研究流域植被的水分敏感期.(b)不同的植被类型受干旱影响的程度不同,干旱对灌丛和草地的影响大于对林地的影响.(c)带虚拟变量的回归模型能够合理地描述季节性的影响,模型的模拟精度较高,因此在考虑季节影响的情况下归一化植被指数可以用于干旱监测.
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