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The integration of geophysical and enhanced Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Normalized Difference Vegetation Index data into a rule-based, piecewise regression-tree model to estimate cheatgrass beginning of spring growth

引用

International Journal of Digital Earth 2015年第2期8卷 118-132页

作者： Stephen P.Boyte Bruce K.Wylie Donald J.Major jesslyn f.brown Stinger Ghaffarian Technologies Inc.Contractor to the USGS Earth Resources Observation and Science(EROS)CenterSioux FallsSDUSA USGS Earth Resources Observation and Science(EROS)Center Sioux FallsSDUSA U.S.Bureau of Land Management-Great Basin Restoration Initiative BoiseIDUSA

Cheatgrass exhibits spatial and temporal phenological variability across the Great Basin as described by ecological models formed using remote sensing and other spatial *** developed a rule-based,piecewise regression-tree model trained on 99 points that used three data-setslatitude,elevation,and start of season time based on remote sensing input datato estimate cheatgrass beginning of spring growth(BOSG)in the northern Great *** model was then applied to map the location and timing of cheatgrass spring growth for the entire *** model was strong(R^(2)=0.85)and predicted an average cheatgrass BOSG across the study area of 29 March–4 *** early cheatgrass BOSG areas,65% occurred at elevations below 1452 *** highest proportion of cheatgrass BOSG occurred between mid-April and late *** cheatgrass BOSG in this study matched well with previous Great Basin cheatgrass green-up studies.

关键词： remote sensing invasive species ecological model Great Basin phenology

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