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文档简介
1、Using Landsat images to map habitat availability for waterbirds in rice fields,遥感影像对监测稻田中水鸟的适合栖息地的应用,大纲,背景 威胁数据建立 威胁排名 中美对比 差异和原因 总结,背景,在世界范围内，由于人类活动，自然湿地已经失去了很多。但是，在许多地区人工湿地面积增加了，这位水鸟提供了替代生境，这可以缓解当前自然湿地栖息地的丧失。有数据表明，对于水鸟来说，水稻是世界上最重要的农作物 由于作物的循环，且稻田要接受一系列的管理过程，还有雨水的变化等使得稻田的生境结构在一年中会发生变化 卫星遥感可协助生境评价、栖
2、息地造型和监测计划，是栖息地可用性评估的好方案,研究方法,这是在涉及具体的稻田情况下第一次直接将遥感技术与鸟类栖息地偏好的分类结合在一起。（创新） 实地调查：西班牙的多尼亚纳国家公园 多尼亚纳是地中海水鸟迁移中最重要的越冬地和东大西洋航线上的迁徙水鸟的主要停留点 水鸟普查：时间2005.9-2006.1,2006.9-2007.1和 2007.9-2007.12 地点水稻种植区的四个地点，运用ArcGIS9.2计算接受调查的稻田面积，再转化为密度（鸟类/公顷）,遥感 采集七个陆地资源卫星的照片的模型：陆地卫星5号和陆地卫星7号在不同日期拍摄的照片 筛选数据:由于由于陆地卫星7号扫描校正器的技术问题对一些小像素的照片缺乏足够信息，一些稻田水源短缺反射的图像有问题，就被排除在分析之外了；对于定期记录的每个培养阶段的114个稻田的观察，由于只在观察期间作出了4天的7个卫星图像，能够使用的可构建模型的共有443个观察 五个阶段：种植水稻期、收获季、水泥滩、淹没的稻田、干稻田,统计分析：主成分分析（PCA)和冗余分类分析(RDA) 为了可应用其他水稻种植区采用多变量的方法 （数据中存在双零的问题） 分类遥感数据的统计工具是判别分析法 （归一化问题） 已得模型用刀切法进行测试：七个图像中的每 个图像都用其他六个图像的模型进行分类,结果,水
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