植被反射波譜 的英文怎麼說

中文拼音 [zhíbèifǎnshèbōpǔ]
植被反射波譜 英文
reflectance spectra of vegetation
  • 植 : Ⅰ動詞1. （栽種） plant; grow; cultivate 2. （樹立） establish; set up Ⅱ名詞（姓氏） a surname
  • 被 : Ⅰ名詞1 （被子） quilt 2 （姓氏） a surname Ⅱ動詞[書面語]1 （復蓋） cover; spread 2 （遭受） suffe...
  • 反 : Ⅰ名詞1 （方向相背） reverse side 2 （造反） rebellion 3 （指反革命、反動派） counterrevolutionari...
  • 射 : Ⅰ動詞1 （用推力或彈力送出） shoot; fire 2 （液體受到壓力迅速擠出） discharge in a jet 3 （放出） ...
  • 波 : Ⅰ名詞1 （波浪） wave 2 [物理學] （振動傳播的過程） wave 3 （意外變化） an unexpected turn of even...
  • 譜 : Ⅰ名詞[書面語]1 （按類別或系統編成的書或冊子等） table; chart; register 2 （指導練習的格式或圖形）...
  • 植被 : vegetation; vegetative cover植被層 vegetable layer; 植被帶 [植物學] zone of vegetation; 植被類型 vegetation form
  1. And understanding and studying the spectral features and variation rules of geo - targets in the experimental area, raising that it is the basis of geo - targets information collection with imaging spectrometer data to understand spectral features and variation rules of geo - targets, realizing that in a great extent spectral - integrated - form - based classification method can remove the phenomenon of " different spectrum with same objects " resulted from reflection ratio curve translation because of the angle change among sensor, targets and observation direction, and the average and variance images can be introduced to solve the problem of two kinds of geo - target with similar spectral forms and much different values of whole reflection ratio. it is suggested that " red edge " range bands of vegetation, which has close relationship with vegetation cover and biomass, is the main characteristic bands and important basis for careful vegetation classification and quantitative retrieval, and pixel - based derivative spectral analysis is very useful for removing the effects of soil background values and quantitatively retrieving vegetation biomass and cover. the remote sense quantitative retrieval model is developed for main appraisable factors of desertification monitoring assessment with imaging spectrometer data and then the applicability of model is analyzed

    研究結果如下：首先針對荒漠化地區的地物特徵，對高光譜數據不同波段的數據質量、波段組合進行了評價，提出了適用於荒漠化監測的基本波段選擇集；初步了解和掌握了研究地區的地物光譜特性及變異規律，進一步明確了掌握地物光譜特徵和變異規律是用成像光譜儀數據提取地物信息的基礎；發現了基於光譜整體形狀的分類方法在很大程度上能夠消除由於傳感器、地物目標觀測方向之間的角度變化引起的反射率曲線整體平移的「同物異譜」現象，對于譜形相似而整體反射率的值相差較大的兩類地物，通過引入均值和方差圖像參與分類得到解決；研究還表明在植被「紅邊」范圍內的波段是進行荒漠化監測的主要特徵波段，這些波段與植被生物量和蓋度都有密切的關系，是開展精細植被分類研究和植被定量反演的重要基礎；像元的導數光譜分析可以消除土壤背景的影響，是進行植被生物量和蓋度定量反演的有力工具；建立了荒漠化監測主要評價因子的定量反演模型，並分析了模型的適用性。
  2. The analysis and discrimination of spectral reflectance for grassland vegetation on different spatial scales

    內蒙古草原不同空間尺度的植被反射波譜特徵分析與鑒別
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