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不同因子对3种卫星遥感监测产品精度的影响分析
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3种卫星遥感监测产品精度验证结果散点图。虚线为1:1线, 实线为拟合线; 散点图右侧的色带表示数据点的概率密度, 颜色越黄, 点密度越大。GFCH, 全球冠层高度产品; GLASS LAI, 全球叶面积指数产品; GLCF TCC, 全球冠层覆盖度产品。
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不同不确定性水平下无人机激光雷达获取的冠层覆盖度与全球冠层覆盖度产品(GLCF TCC)的散点图。虚线为1:1线, 实线为拟合线; 散点图右侧的色带表示数据点的概率密度, 颜色越黄, 点密度越大。A, 不确定性0-5%。 B, 不确定性5%-10%。C, 不确定性10%-15%。D, 不确定性≥15%。Bias, 偏差; R2, 决定系数; RMSE, 均方根误差。
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无人机激光雷达获取的3个森林结构参数分布直方图。
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卫星遥感监测产品基本信息
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无人机激光雷达系统相关参数
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无人机激光雷达数据采集样地分布以及按高程渲染的三维点云示例图。A, 吉林省塔子沟林场。B, 山东省天麻林场。C, 海南省吊罗山国家森林公园。
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黄土高原2020年不同气候条件下植被恢复区域和原有植被区域的总初级生产力差异(GPPD)。A, 不同温度等级下的林地恢复GPPD。B, 不同温度等级下的草地恢复GPPD。C, 不同土壤湿度等级下的林地恢复GPPD。D, 不同土壤湿度等级下的草地恢复GPPD。
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黄土高原2020年不同植被恢复时间的植被恢复区域和原有植被区域的总初级生产力差异(GPPD)。A, 不同恢复时间下的林地GPPD。B, 不同恢复时间下的草地GPPD。
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黄土高原2020年不同条件下植被恢复区域和原有植被区域的总初级生产力差异(GPPD)。A, 不同土地利用类型转变方式下的林地恢复GPPD。B, 不同土地利用类型转变方式下的草地恢复GPPD。C, 不同Sen斜率等级下的林地恢复GPPD。D, 不同Sen斜率等级下的草地恢复GPPD。
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黄土高原2020年不同叶面积指数(LAI)等级下植被恢复区域和原有植被区域的总初级生产力差异(GPPD)。A, 不同LAI等级下的林地恢复GPPD。B, 不同LAI等级下的草地恢复GPPD。
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黄土高原2020年植被恢复区域与原有植被区域平均冠层顶部日光诱导叶绿素荧光(SIFTOC)、总初级生产力(GPP)对比。A, 林地恢复区域与原有林地区域平均SIFTOC对比。B, 草地恢复区域与原有草地区域平均SIFTOC对比。C, 林地恢复区域与原有林地区域平均GPP对比。D, 草地恢复区域与原有草地区域平均GPP对比。
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基于TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI)日光诱导叶绿素荧光(SIF)计算的总初级生产力(GPP)与实测GPP的比较结果。A, CA-Cbo。B, US-MMS。C, US-MOz。D, US-Ha1。R2, 决定系数; RMSE, 均方根误差; rRMSE, 相对均方根误差。
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2020年黄土高原植被恢复区域和原有植被年平均总初级生产力(GPP)空间分布。A, 恢复林地GPP。B, 恢复草地GPP。C, 原有林地GPP。D, 原有草地GPP。
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黄土高原植被恢复区域和原有植被区域空间分布。A, 林地恢复区域。B, 草地恢复区域。C, 原有林地区域。D, 原有草地区域。
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4个AmeriFlux通量站点的详细信息
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黄土高原地理位置。
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草地地上生物量预测模型及变量相对重要性。蓝色实线代表逐步回归模型(A)的拟合线, 绿色实线代表随机森林模型(B)的拟合线, 灰色虚线为1:1线, 对应模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)在左上角进行标示。模型变量重要性: 逐步回归模型(C), 随机森林模型(D)。条柱旁边的数字代表变量对应的相对重要性, 冒号连接的变量代表变量间的交互作用; 逐步回归模型的变量重要性来源于不同变量对R2的贡献, 随机森林模型的变量重要性来源于均值递减精度的方法。CV, 高度变异系数; FVC, 植被覆盖度; hmean, 植被平均高度; hmax, 植被最大高度; hmin, 植被最小高度; H', 香农-维纳多样性指数; LAI, 叶面积指数。
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草地地上生物量一元回归模型的预测结果。决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)以对应的颜色显示。
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草地地上生物量估算中各变量的相关矩阵。每个方框内的椭圆颜色和尺寸大小代表变量间的相关方向和程度, 蓝色代表正相关, 红色代表负相关, 颜色越深代表相关性越强。AGB, 地上生物量; CV, 高度变异系数; FVC, 植被覆盖度; H', 香农-维纳多样性指数; hmax, 植被最大高度; hmean, 植被平均高度; hmin, 植被最小高度; LAI, 叶面积指数; MC, 含水量; richness, 物种丰富度。*, p < 0.05; ***, p < 0.001。
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