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申请/专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
摘要：一种沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累变化的预测方法，本发明涉及一种沼泽湿地碳积累变化的预测方法。本发明提供了一种沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累变化的预测方法，旨在利用遥感数据高效、精确以及快速的计算沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累变化。方法：获取并处理遥感数据；提取未变化的沼泽湿地植被分布范围；计算未变化的沼泽湿地植被分布范围内所有像元对应年最大叶面积指数；提取物候开始期前一个月的叶面积指数；计算逐像元的年最大叶面积指数和物候开始期前一个月的叶面积指数的差值，得到沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累；计算沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累的趋势。本发明为预测沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累的变化提供了新的方法。
主权项：1.一种沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累变化的预测方法，其特征在于沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累变化的预测方法按照以下步骤进行：步骤一、获取覆盖研究区域的LAI数据集和植被SOS数据集、两期沼泽湿地分布数据，并对数据进行预处理；步骤二、利用最大值合成法将LAI数据集合成为逐月的LAI数据集，并计算出逐像元逐年的LAImax；步骤三、根据两期沼泽湿地分布数据，提取未变化的沼泽湿地分布范围；步骤四、在未变化的沼泽湿地分布范围内，提取逐年的LAImax大于0.5的像元分布，得到未变化的沼泽湿地植被分布范围；步骤五、在未变化的沼泽湿地植被分布范围内，利用植被SOS数据集提取逐像元逐年的植被SOS值，并根据SOS值确定对应的前一个月的月份；步骤六、根据步骤五确定的月份，利用LAI数据集提取该月份对应的逐像元逐年的LAISOS；步骤七、利用逐像元逐年的LAImax减去逐像元逐年的LAISOS，得到逐像元逐年的沼泽湿地植被ΔLAI；步骤八、利用逐像元逐年的沼泽湿地植被ΔLAI，计算出沼泽湿地植被ΔLAI的变化趋势；即实现了沼泽湿地植被叶片绿化期碳积累变化的预测。
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