甘肃省康乐县近10年植被覆盖度变化研究?，陈绪志，王晔立，国家政策支持下的西部县域生态环境质量动态监测具有现实意义。应用像元二分法对康乐县2006年和2015年的TM影像进行了处理，得到植被�

像元二分法反演植被覆盖度的NDVI max 和NDVI min取值问题初步研究，陈绪志，林长伟，快速而较准确地获得NDVI max和NDVI min参数，是像元二分法提取植被覆盖度的关键。借鉴NDVI max 和NDVI min经验值，掩膜NDVI图中像元值大于1和�

使用matlab写的prospect植被模型，具有很大的参考价值。reflect反射率求解，写成了函数的形式。

matlab归一化艺人指数代码MATLABNDVI MATLAB 程序，可获取使用近红外 (NIR) 转换相机获取的图像并生成修改后的归一化差分植被指数 (NDVI)。 有 2 个版本：JPEG 文件的独立版本和 DNG (RAW) 文件格式的 2 个代码（主要和功能文件）版本。 这些版本对于 NIR Drone Imaging 生成 NDVI 很有用。 本文中展示的代码利用：

matlab归一化重组指数代码具有表示量化的Tensor词典学习，用于遥感观测压缩 该存储库包含基于一种新的张量字典学习方法（用于使用CANDECOMP / PARAFAC（CP）分解）的张量数据压缩而设计的用于张量数据压缩的MATLAB代码和脚本，如论文“具有表示量化的张量字典学习用于遥感技术”中所述观察压缩”（A. Aidini，G。Tsagkatakis，P。Tsakalides）。 在提出的方法中，使用交替方向乘数法（ADMM）方法估计特殊结构张量的字典，并从训练样本中学习符号编码字典。 给定学习模型，首先通过一组稀疏系数来表示一个新样本，该稀疏系数对应于学习字典元素的线性组合。 然后，对所导出的系数进行量化和编码以便进行传输，从而显着减少了表示数据的有用信息所需的位数。 要求 数据集 在卫星衍生观测的时间序列上，更具体地说是归一化差异植被指数（NDVI）的时间序列上，对所提出的压缩算法的有效性进行了评估。 更详细地，文件training_data.mat和testing_data.mat包含50个训练和40个测试时间序列，大小为200 x 200 x 7（我们的实验），其中最

中国生长季1KM植被指数（NDVI）空间分布数据集是基于SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据，在月数据基础上采用最大值合成法生成的1998年以来的生长季植被指数数据集。该数据集有效反映了全国各地区在空间和时间尺度上的植被覆盖分布和变化状况，对植被变化状况监测、植被资源合理利用和其它生态环境相关领域的研究有十分重要的参考意义。     生长季NDVI数据为3-11 月份（春、夏、秋三季）NDVI数据数值的最大值，数据空间覆盖范围为全国，数据获取时间为1998年—2019年。

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