【摘 要】
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植被变绿现象一般指绿度指标统计上呈现年际增加趋势。大尺度植被变绿现象及其归因与影响研究广泛开展中。其中,量化各种驱动因素的贡献仍然十分困难,特别是土地管理影响的研究尚显不足。本文选择了中国农业分布最广泛的东北农业区,尝试从植被变绿的年际变化和季节特征对土地管理因素的潜在贡献进行了推断分析,并选择增强植被指数EVI作为指标。在2000—2019年期间,EVI在农田和自然植被(林地和草地)的变化趋势分
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植被变绿现象一般指绿度指标统计上呈现年际增加趋势。大尺度植被变绿现象及其归因与影响研究广泛开展中。其中,量化各种驱动因素的贡献仍然十分困难,特别是土地管理影响的研究尚显不足。本文选择了中国农业分布最广泛的东北农业区,尝试从植被变绿的年际变化和季节特征对土地管理因素的潜在贡献进行了推断分析,并选择增强植被指数EVI作为指标。在2000—2019年期间,EVI在农田和自然植被(林地和草地)的变化趋势分别为2.19×10~3/a(P<0.05)和1.86×10~3/a(P<0.05)(1.83×10~3/
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针对现有的引导滤波模糊聚类算法难以有效抑制强噪声干扰的不足,本文将引导滤波与加权核模糊局部信息聚类(KWFLICM)相结合并提出了隶属度和像素值交替引导的加权核模糊局部聚类分割算法,将像素引导隶属度滤波模型和隶属度引导像素滤波模型引入KWFLICM最优化模型,构造一种新的引导滤波约束的多目标核模糊局部聚类最优化模型;然后采用最优化方法获得该模型迭代求解算法。实验结果表明,相比现有的核模糊聚类系列分
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