【摘 要】
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基于2001—2014年的MODIS数据和Landsat数据,利用温度植被干旱指数对黄土高原土壤湿度进行了反演,并应用Theil-Sen趋势和Hurst指数,通过分析土壤湿度与植被覆盖的时空变化特
【机 构】
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陕西师范大学地理科学与旅游学院,宝鸡文理学院陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室
【基金项目】
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科技基础性工作专项“黄土高原生态系统与环境变化考察”(2014FY210100),中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201803051),陕西省自然科学基础研究计划项目“基于深度机器学习的土壤水分高光谱遥感反演技术研究”(2018JQ4039).
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基于2001—2014年的MODIS数据和Landsat数据,利用温度植被干旱指数对黄土高原土壤湿度进行了反演,并应用Theil-Sen趋势和Hurst指数,通过分析土壤湿度与植被覆盖的时空变化特征及其相互关系,得到了未来不同土壤湿度情境下植被覆盖的变化特征,经过筛选和分析划分出了黄土高原生态恢复项目适宜性区域。结果表明:(1)黄土高原TVDI的Hurst指数均值为0.49,其中持续性和反持续性面积分别占42.54%,57.46%。根据TVDI未来变化特征来看,未来土壤湿度减小的区域面积占54.08%且遍
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