【摘 要】
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【目的】为减少因林地旱灾带来的森林资源损失,运用粒子群优化算法(PSO-BP)建立林地旱灾风险预警模型对湖南省林地旱灾风险进行实时预警,为提前采取预防措施、合理配置应急资源提供技术支撑。【方法】以中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据提取到的地表温度(LST)和归一化植被指数(NDVI)、热带降雨测量任务(TRMM)数据提取到的降水量(JYL)和连续无雨日(CDWR)、高程(GC)、坡度(PD)、坡向(PX)、植被类型空间分布(ZB)等8个因子为自变量,以LST与NDVI反演得到的温度植被干旱指数(TVDI
【基金项目】
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湖南省科技创新平台与人才计划项目(2017TP1022),湖南省科技计划项目(2016SK2026),湖南省教育厅科研项目(18C1462)。
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【目的】为减少因林地旱灾带来的森林资源损失,运用粒子群优化算法(PSO-BP)建立林地旱灾风险预警模型对湖南省林地旱灾风险进行实时预警,为提前采取预防措施、合理配置应急资源提供技术支撑。【方法】以中分辨率成像光谱仪(MODIS)数据提取到的地表温度(LST)和归一化植被指数(NDVI)、热带降雨测量任务(TRMM)数据提取到的降水量(JYL)和连续无雨日(CDWR)、高程(GC)、坡度(PD)、坡向(PX)、植被类型空间分布(ZB)等8个因子为自变量,以LST与NDVI反演得到的温度植被干旱指数(TVDI
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