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Quantitative estimation of the shrub canopy LAI from atmosphere-corrected HJ-1 CCD data in Mu Us Sandland

Science china Earth sciences 2010年第S1期53卷 26-33页

作者： CHEN Wei1,2.CAO ChunXiang1,HE QiSheng1,2.GUO HuaDong3,ZHANG Hao1,2.LI RenQiang4,ZHENG Sheng1,2.XU Min1,2.GAO MengXu1,2.ZHAO Jian1,2.LI Sha1,NI XiLiang1,2.JIA HuiCong1,JI Wei1,TIAN Rong1,2.LIU Cheng1,2.ZHAO YuXing5 & LI JingLu6 1 State key laboratory of Remote Sensing Science,Jointly Sponsored by the {2. of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of sciences and Beijing Normal University,Beijing 100101,china 2.Graduate University of Chinese Academy of sciences,Beijing 100049,china 3 Center for Earth observation and Digital Earth,Chinese Academy of sciences,Beijing 100190,china 4 china key laboratory of ecological network observation and modeling,{2. of {12. sciences and natural resources Research,Chinese Academy of sciences,Beijing 100101,china 5 Ordos Forestry Sand Control Science {2.,Dongsheng 017000,china 6 Inner Mongolia Biomass Thermoelectricity Limited Company,Wushen 017300,china 1. State key laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by the Institute of Remote Sensing Applications of Chinese Academy of Sciences and Beijing Normal University Beijing 100101 China 2. Graduate University of Chinese Academy of sciences Beijing 100049 China 3. Center for Earth observation and Digital Earth Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China 4. china key {2. of ecological network observation and modeling Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research Chinese Academy of Sciences Beijing 100101 China 5. Ordos Forestry Sand Control Science institute Dongsheng 017000 China 6. Inner Mongolia Biomass Thermoelectricity Limited Company Wushen 017300 China

The leaf area index(LAI) is an important ecological parameter that characterizes the interface between vegetation canopy and the *** addition,it is used by most process-oriented ecosystem *** paper investigates the potential of HJ-1 CCD data combined with linear spectral unmixing and an inverted geometric-optical model for the retrieval of the shrub LAI in Wushen Banner of Inner Mongolia in the Mu Us ***(Moderate Resolution Atmospheric Radiance and Transmittance Model) was used for atmospheric *** was extracted using the threshold of the normalized difference vegetation index,with which water bodies and farmland were separated,in combination with a vegetation map of the People's Republic of china(1:1000000).Using the geometric-optical model,we derive the per-pixel reflectance as a simple linear combination of two components,namely sunlit background and *** fraction of sunlit background is related to the shrub *** the support of HJ-1 CCD data,we employ linear spectral unmixing to obtain the fraction of sunlit background in an atmospherically corrected HJ *** addition,we use the measured shrub canopy structural parameters for shrub communities to invert the geometric-optical model and retrieve the pixel-based shrub *** total,18 sample plots collected in Wushen Banner of Inner Mongolia are used for *** results of the shrub LAI show good agreement with R2.of 0.817 and a root-mean-squared error of 0.173.

关键词： shrub leaf area index inversion HJ-1 data geometric-optical model MODTRAN Mu Us Sandland

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GIS and ANN model for landslide susceptibility mapping

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Journal of geographical sciences 2001年第3期11卷 374-381页

作者： XU Zeng-wang (State key laboratory of {2. and Environment Information System, institute of Geographic sciences and natural {2. Research, CAS, Beijing 100101, china) State key laboratory of {2. and Environment Information System Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research CAS

Landslide hazard is as the probability of occurrence of a potentially damaging landslide phenomenon within specified period of time and within a given area. The susceptibility map provides the relative spatial probability of landslides occurrence. A study is presented of the application of GIS and artificial neural network model to landslide susceptibility mapping, with particular reference to landslides on natural terrain in this paper. The method has been applied to Lantau Island, the largest outlying island within the territory of Hong Kong. A three-level neural network model was constructed and trained by the back-propagate algorithm in the geographical database of the study area. The data in the database includes digital elevation modal and its derivatives, landslides distribution and their attributes, superficial geological maps, vegetation cover, the raingauges distribution and their 14 years 5-minute observation. Based on field inspection and analysis of correlation between terrain variables and landslides frequency, lithology, vegetation cover, slope gradient, slope aspect, slope curvature, elevation, the characteristic value, the rainstorms corresponding to the landslide, and distance to drainage Une are considered to be related to landslide susceptibility in this study. The artificial neural network is then coupled with the ArcView3.2.GIS software to produce the landslide susceptibility map, which classifies the susceptibility into three levels: low, moderate, and high. The results from this study indicate that GIS coupled with artificial neural network model is a flexible and powerful approach to identify the spatial probability of hazards.

关键词： GIS artificial neural network model landslide susceptibility mapping

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Saline-alkali land in the Yellow River Delta: amelioration zonation based on GIS

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Journal of geographical sciences 2001年第3期11卷 313-320页

作者： GUAN Yuan-xiu, LIU Gao-huan, WANG Jin-feng (State key laboratory of {2. and Environment Information System, institute of Geographic sciences and natural {2. Research, CAS, Beijing 100101, china) State key laboratory of {2. and Environment Information System Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research CAS

Soil salinization is one of the major land degradation types and has greatly influenced sustainable agricultural development. Zonation of saline-alkali land is the precondition for effective amelioration. The present situation of saline-alkali land is monitored by remote sensing image processing. Causes for land salinization are analyzed, especially the two key factors, ground water depth and its mineralization degree, are analyzed by using long-term observation data. Previously, zonation of saline-alkali soil was made descriptively and artificially. Based on the present situation of saline-alkali land, ground water depth and ground water mineralization degree, the zonation of saline-alkali land for amelioration in the Yellow River Delta was completed quantitatively. Four different types of saline-alkali land amelioration zones are delineated, namely, easy ameliorated zone, relatively difficult ameliorated zone, difficult ameliorated zone and unfavorable ameliorated zone. Countermeasures for ameliorating saline-alkali soils are put forward according to {2. conditions of different saline-alkali land zones.

关键词： GIS the Yellow River Delta saline-alkali land zonation

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Impacts of climate change and grazing intensity on soil organic carbon in alpine meadow

Impacts of climate change and grazing intensity on soil orga...

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2.11 International Conference on Business Management and Electronic Information(BMEI 2.11)

作者： Xiaojia Li 1 2.Xianzhou Zhang 1 Hongtao Jiang 3 Qinglong Ma 4 Zhenxi Shen 1 Yuzhi Fan 1 2.Wei Yan 1 2.1 key laboratory of Ecosystem {2. observation and modeling institute of Geographic sciences and natural resources Research Chinese Academy of sciences Beijing china 2.Graduate University of Chinese Academy of Science Beijing china 3 School of Geography Beijing Normal University Beijing china 4 NO.2.Middle School of Xilingol League Xilinhot Inner Mongolia china

In this paper,soil organic carbon was simulated in the next 50 years with CENTURY model in different climate scenarios at Damxung alpine meadow *** result shows that temperature and precipitation are the main contributor to the changes of soil organic *** in temperature and precipitation can reduce the accumulation of soil organic carbon resulting in the release of soil *** results are consistent in three climate change scenarios （temperature and precipitation increasing,temperature increasing and precipitation unchangeable,temperature unchangeable and precipitation increasing）.The content of soil organic carbon decreased,only slightly difference in extent in the three *** intensity was also a main factor to affect soil organic carbon and the influence on soil organic fractions was different.

关键词： soil organic carbon climate change CENTURY model alpine meadow

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中国科学院生态系统网络观测与模拟重点实验室CERN综合研究中心研究成果与发展

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自然资源学报 2010年第9期25卷 1458-1467页

作者： Synthesis Research Center of Chinese Ecosystem Research network,CAS(institute of Geographic {2. and natural resources Research,CAS,Beijing 100101,china) 中国科学院地理科学与资源研究所北京100101

介绍了中国生态系统研究网络(CERN)综合研究中心成立以来的发展历程和主要研究成果,以及未来研究方向及预期发展。取得的代表性研究成果主要有:CERN动态监测数据与生态系统空间信息数据管理和共享系统的开发、陆地生态系统碳和水热通量... 详细信息

介绍了中国生态系统研究网络(CERN)综合研究中心成立以来的发展历程和主要研究成果,以及未来研究方向及预期发展。取得的代表性研究成果主要有:CERN动态监测数据与生态系统空间信息数据管理和共享系统的开发、陆地生态系统碳和水热通量观测研究、陆地生态系统碳储量的时空格局特征研究、陆地生态系统多尺度模拟综合集成研究和青藏高原生态系统格局与全球变化相互作用关系研究等。未来的研究方向主要集中在陆地生态系统碳氮水循环及其耦合,区域碳汇功能动态,生态敏感区、脆弱区和过渡区对全球气候变化的响应与适应,生态监测、模拟与生态信息应用以及全球气候变化主要因子对生态系统关键过程的影响。未来除了履行CERN综合研究中心的基本职能外,争取在以上研究方向取得有国际影响的开拓性研究成果。

关键词： CERN 综合研究中心研究成果陆地生态系统

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耦合生态服务的区域生态安全格局研究框架

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地理科学 2018年第3期38卷 361-367页

作者：彭保发郑俞刘宇湖南文理学院洞庭湖生态经济区建设与发展湖南省协同创新中心湖南常德415000 中国科学院地理科学与资源研究所/中国科学院生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101

在深入阐明生态系统服务与区域生态安全格局之间内在联系的基础上,根据人类社会与生态系统之间以生态服务流为纽带形成的反馈机制,提出基于驱动（Driver）-压力（Pressure）-状态（State）-影响（Impact）-响应（Response）区域生态安... 详细信息

在深入阐明生态系统服务与区域生态安全格局之间内在联系的基础上,根据人类社会与生态系统之间以生态服务流为纽带形成的反馈机制,提出基于驱动（Driver）-压力（Pressure）-状态（State）-影响（Impact）-响应（Response）区域生态安全格局研究框架。该框架有助于深入理解区域生态安全维持和区域生态安全问题形成的机制,拓展区域生态安全评估、生态安全格局维持和提升的视野。当前,耦合生态服务的区域生态安全格局研究有3个关键的前沿议题：（1）生态服务需求和生态服务供给的空间耦合及其对人类活动的响应;（2.维持生态系统服务流网络结构完整性和稳定性的人类活动阈值;（3）耦合人类生态服务供给和需求的区域生态安全评估模型。

关键词：生态系统服务生态系统服务流区域生态安全格局 DPSIR框架

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基于参照基准的湿地生物多样性保护成效区域对比评估

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湿地科学 2018年第2期16卷 120-129页

作者：徐丹丹侯光雷董凯凯何洪林刘兆礼中国科学院湿地生态与环境重点实验室、中国科学院东北地理与农业生态研究所吉林长春130102 中国科学院大学北京100049 中国科学院地理科学与资源研究所、生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101

针对湿地生物多样性保护评估缺乏区域可比性和评估结果难以被管理部门应用的实际问题,以三江平原与伊犁—天山山地西段作为研究区,将InVEST模型的生境质量指数用于表征湿地生物多样性保护功能,采用基于参照基准的生境质量指数相对量方式... 详细信息

针对湿地生物多样性保护评估缺乏区域可比性和评估结果难以被管理部门应用的实际问题,以三江平原与伊犁—天山山地西段作为研究区,将InVEST模型的生境质量指数用于表征湿地生物多样性保护功能,采用基于参照基准的生境质量指数相对量方式,将研究区内湿地自然保护区生境质量指数的时间序列最大值用作生成评估指标相对量的参照基准,通过计算相对于参照基准的生境质量指数相对量,形成湿地生物多样性保护成效区域之间对比的评估指标,对1990-2.10年期间研究区域生物多样性保护的具体成效进行动态对比评估。研究结果表明,三江平原和伊犁—天山山地西段的参照基准数值分别为0.83和0.36,它们能够有效反映两区域之间生物多样性保护功能的本底差异;三江平原生境质量指数相对量由-0.142.减小为-0.1683,总体呈现距参照基准较远且逐步远离趋势,而伊犁—天山山地西段生境质量指数相对量由-0.042.增大至-0.02.5,它们更接近参照基准,并具有不断接近趋势,由此说明伊犁—天山山地西段湿地生物多样性的保护效果要优于三江平原。

关键词：湿地生物多样性保护 InVEST模型参照基准生境质量指数区域对比评估

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Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究

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地球信息科学学报 2018年第3期20卷 396-404页

作者：徐晗泽宇刘冲王军邦齐述华江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室地理与环境学院南昌330022 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟重点实验室北京100101

赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2.40景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、199... 详细信息

赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2.40景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2.00、2.05、2.10和2.16年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明:利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km2.大为2.16年2.00.34 km2.2.05年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。

关键词：赣南柑橘果园 Google Earth Engine 最小云量影像重构分类

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