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
全国夜间灯光指数数据服务 全国GDP公里格网数据服务 全国建筑物总面积公里格网数据服务 全国人口密度数据服务 全国县级医院分布数据服务 人口调查空间分布数据服务 收入统计空间分布数据服务 矿山面积统计及分布数据服务 载畜量及空间分布数据服务 农作物种植面积统计数据服务 农田分类面积统计数据服务 农作物长势遥感监测数据服务 医疗资源统计数据服务 教育资源统计数据服务 行政辖区信息数据服务
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: 植被覆盖与自然演变和人类活动存在着复杂的响应关系，建立这种复杂关系的多元统计模型并找出影响植被覆盖的主要驱动力，对植被的种植和保护具有重要意义． 本文在 ＲS 和 GIS 平台支持下，把数量化理论Ⅰ模型用于吉林东部植被覆盖驱动力研究，分别选取自然因素数据( 高程、坡度、坡向、温度、降水量和河湖分布数据) 和人为因素数据( 人口密度和城镇变化强度) 共 8 个因子，建立植被覆盖与各驱动因子相关关系的数量化理论Ⅰ模型，分别从全区和流域划分的角度分析影响植被覆盖变化的主要驱动力，结果表明，全区和各流域建模精度均较高，而且各流域分析和全区分析得出的结果基本一致: 在研究区内地形因子中的高程和坡度对植被覆盖的影响较大，是影响植被覆盖的主要驱动力．
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