【摘 要】
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传统方法在分析NPP变化时,将区域按照地理位置、植被类型等进行划分,会将先验信息引入结论。针对这一问题,本文采用支持向量聚类(supporting vector clustering, SVC)的方法
【机 构】
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山东科技大学,中国科学院遥感与数字地球研究所
【基金项目】
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国家重点研发项目(2016YFA0600304)
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传统方法在分析NPP变化时,将区域按照地理位置、植被类型等进行划分,会将先验信息引入结论。针对这一问题,本文采用支持向量聚类(supporting vector clustering, SVC)的方法从数据驱动角度分析1990-2014年全球NPP的时空变化特征。对GLOPEM AVHRR年NPP数据产品和MODIS MOD17A3 NPP数据进行聚类,得到12种变化模式,分析不同NPP变化模式的时空变化特征以及与气候类型和土地覆盖类型分布的关系。结果表明,SVC1、SVC2 NPP最低,SVC11、SV
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