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:应用线性光谱混合模型研究城市环境生物物理组成,端元的确定是其关键。城市地表同物异谱现象显著,光谱变异强烈,对于高反照率地物尤其突出。端元的光谱变异对线性光谱混合模型拟合结果产生重要影响。以同种纯净地物光谱曲线形状具有相似性为出发点,提出了一种端元优化选取方法,在此基础上计算了北京城市地表不透水层覆盖度。研究结果表明,该方法能够在一定程度上减小端元光谱变异性对线性光谱混合模型拟合结果的影响,进而提高城市不透水层覆盖度的估算精度。
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