检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刁思萌 费龙[1] 杨拂晓 DIAO Simeng;FEI Long;YANG Fuxiao(Changchun Normal University,Changchun 130032,China)
机构地区:[1]长春师范大学,长春130032
出 处:《计算机应用文摘》2025年第3期78-80,共3页
基 金:吉林省科技发展计划项目:耦合多源遥感数据的秸秆焚烧人工智能识别算法研究(YDZJ202301ZYTS221)。
摘 要:植被物候已被证明是全球环境变化的重要指标,地表物候事件的发生时间是生态系统碳循环过程中碳吸收开始和停止的重要信号,捕获植物生长的关键时间节点需要在整个生长季进行持续的观测,致使物候观测的新方法成为重要研究事件。随着传统观测、遥感观测、无人机采集等新型观测手段的不断出现,植被物候提取方法成为热点话题。研究证明,在面对不同地区、不同物种时,使用适宜的观测数据和提取方法对于地表植被物候研究具有重要意义。Vegetation phenology has been proved to be an important indicator of global environmental change,and the occurrence time of surface phenological events is an important signal of the start and stop of carbon uptake in the carbon cycle of ecosystems.Capturing the key time nodes of plant growth requires continuous observation throughout the growing season,making new methods of phenological observation an important research event.With the continuous emergence of new observation methods such as traditional observation,remote sensing observation and UAV acquisition,vegetation phenology extraction has become a hot topic.It is proved that the use of appropriate observation data and extraction methods is of great significance for the study of surface vegetation phenology in different regions and species.
分 类 号:S126[农业科学—农业基础科学]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.56