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【中文期刊】 康濒月 李佳旭 等 《生态学报》 2025年45卷10期 5075-5089页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 科学量化滨海蓝碳生态系统(红树林、盐沼和海草床)碳汇能力是制定基于自然解决方案缓解全球气候变化措施的基础和前提.近年来多源遥感数据与机器学习技术的结合应用领域日益广泛,然而缺乏对滨海蓝碳量化方法和技术体系的比较与系统评述.梳理了近五年多源遥...
- 概要：
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【中文期刊】 周文武 舒清态 等 《应用生态学报》 2023年34卷7期 1806-1816页MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 森林郁闭度(FCC)是评价森林资源和生物多样性的重要参数,利用多源遥感协同手段以较小成本高精度实现区域FCC反演是当前研究热点.本研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS为主要信息源,结合54块实测样地数据,采用贝叶斯优化(BO)算法...
【关键词】 深度学习；ICESat-2/ATLAS；贝叶斯优化算法；
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【中文期刊】 彭志忠 袁飞云 等 《地质灾害与环境保护》 2023年34卷1期 1-7页
【摘要】 我国山区地质灾害频发,其中滑坡占比超过1/3,但传统的、单一的技术手段对于高山地、高植被覆盖的复杂山区滑坡调查来说显得力不从心,这极大影响了滑坡易发性结果的可靠性.本文选取九寨沟部分区域作为研究区,将光学遥感、合成孔径雷达(InSAR)、机...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈元鹏 任佳 等 《生态学报》 2019年39卷23期 8789-8797页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 回顾了山水林田湖草生态保护修复项目的实施背景,针对生态保护修复项目监测监管范围广、技术难等问题,强调了基于多源遥感数据开展项目遥感监测的重要性与必要性.从监测指标拟定、遥感地物信息提取、多源遥感数据融合、动态变化检测等方面评述了基于多源遥感...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 潘光永 王鑫 等 《大地测量与地球动力学》 2021年41卷7期 754-758页
【摘要】 利用多源遥感数据及SBAS-InSAR技术,多尺度多角度开展太阳山断裂带及周边地区的断层遥感解译与对比分析工作.结果表明,研究区共发育6条主要断裂,其中太阳山断裂带构造地貌特征明显,由4条主干断裂组成,即岗市-河洑断裂、太阳山西侧断裂、肖伍...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨明芬 吴旭 《西藏科技》 2018年6期 75-80页
【摘要】 生态环境脆弱性是全球环境变化的重要研究内容.如何快速准确评价生态环境脆弱性,对预测未来环境变化趋势具有非常重要的意义.文章对前人在生态环境进行评价方面的方法进行了分析,建立了采用多源多时相遥感数据为输入参数的生态环境脆弱性定量评价模型.模型...
- 概要：
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【中文期刊】 郭庆华 吴芳芳 等 《生物多样性》 2016年24卷11期 1267-1278页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 近十年,无人机平台由于其灵活机动、成本低等优势在植被生态调查、资源环境监测、生物多样性保护等领域逐渐兴起.本文从生物多样性遥感监测应用角度首先介绍了无人机分类系统,为具体工作开展过程中如何选择合适的载体和传感器提供了参考;继而总结了不同类型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 高林 李长春 等 《应用生态学报》 2016年27卷1期 191-200页MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 近年来遥感技术的革新促使遥感源越来越丰富.为分析多源遥感数据的叶面积指数(LAI)估测精度,本文以大豆为研究对象,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(T...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王蕊 邢艳秋 等 《应用生态学报》 2015年26卷6期 1657-1664页MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 森林郁闭度的空间分布是评价森林生产力和分解率的一个重要指标.本研究以吉林汪清林区为研究区,分别利用星载激光雷达ICESat-GLAS波形数据和多光谱遥感Landsat-TM影像对该区的森林郁闭度进行估测,然后采用多元线性回归和BP神经网络两...
【关键词】 森林郁闭度；ICESat-GLAS；Landsat-TM；
- 概要：
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【中文期刊】 彭建 吕慧玲 等 《生态学杂志》 2015年34卷1期 204-211页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 当前中国快速城市化进程中的生态环境问题日益突出,在国家生态文明建设理念及新型城镇化战略指引下,有必要通过区域生态用地的快速遥感识别为城市群生态环境问题的有效解决提供基础数据支撑.鉴于不同类型遥感数据在表征特定地物类型的精度上各有优劣,综合多...
- 概要：
- 方法：
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