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包刚: 作品数：76 被引量：645H指数：15; 供职机构：内蒙古师范大学地理科学学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金内蒙古自治区自然科学基金内蒙古自治区科技计划项目更多>>; 相关领域：生物学天文地球自动化与计算机技术农业科学更多>>

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土地利用/土地覆盖变化模型的研究: 2012年; 根据实际情况对研究区进行实验操作,对比结果为:在本研究区范围内CLUE-S模型的分类精度比BP人工神经网络分类精度高,CLUE-S模拟出来的耕地、林地、草地、水域、沙地和居民点的模拟精度百分比分别为0.032%、0.225%、53.895%、20.797%、24.683%、0.368%,总体精度可达92.08%,Kappa指数为0.9012。; 杨玉霞包玉海包刚

1982—2006年蒙古高原植被覆盖时空变化分析被引量：45: 2013年; 在利用HANTS方法对GIMMS NDVI数据进行时间序列平滑处理的基础上,对蒙古高原1982—2006年植被覆盖时空动态变化进行了分析。结果表明:蒙古高原植被覆盖年平均上升趋势为0.0004.a-1,其中蒙古国的上升趋势(0.0005.a-1)比中国内蒙古(0.0003.a-1)更加显著,而内蒙古多年平均NDVI比蒙古国高0.0433;从不同类型植被NDVI变化趋势看,除森林和戈壁荒漠的NDVI变化趋势较平稳外,草地、农田和灌丛均呈显著的上升趋势;从空间分布趋势看,在过去的25年内植被覆盖呈增加趋势的地区主要分布在高原南部——内蒙古农牧交错区和蒙古国中、西和北部的山脉及其环抱的大湖盆地地区,而植被覆盖呈下降趋势的地区主要集中在高原中部的干旱地带和东部呼伦贝尔地区;从时间推移规律看,蒙古高原植被覆盖在4个不同研究时间段内(20世纪80年代、90年代、21世纪初和过去25年间)呈增加(包括显著增加)趋势的面积均大于呈下降趋势的面积,且其面积按20世纪80年代<90年代<21世纪初的顺序依次增加。; 包刚覃志豪包玉海周义; 关键词：NDVI 植被覆盖

基于附加文件的空间矢量数据存储方法及坐标系转换系统: 本发明提供一种基于附加文件的空间矢量数据存储方法及系统，方法为：每个空间矢量数据，均采用对应的一个Shapefile文件存储；在所述Shapefile文件中添加后缀名为.tra的文本文件，所述文本文件中记录以下信息：坐标...; 金胡格吉乐吐金额尔德木吐常国荣来全包刚; 文献传递

基于CASA模型模拟锡林郭勒草原净初级生产力被引量：8: 2021年; 随着气候变暖,生态环境发生了巨大的变化,植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)作为反映生态质量的重要指标被广泛应用于生态监测。为探究2001—2018年锡林郭勒草原生长季NPP对气候变化的响应,利用CASA模型对锡林郭勒草原NPP进行模拟。结果表明:过去18年,锡林郭勒草甸草原NPP显著性增加,4种植被类型的NPP年际变化较大;NPP东西差异明显,从东向西递减,与区域的植被类型高度吻合。温度和降水是导致NPP时空变化的主要因素,整体上NPP与温度呈显性著负相关(r=-0.629,p=0.05,N=18),与降水呈显著性正相关关系(r=0.913,p<0.001,N=18);对不同植被类型而言,降水和温度对NPP的影响也存在差异:草甸草原、荒漠草原受温度和降水量共同作用,而典型草原、沙地植被主要受降水量的影响,与温度的相关性较低,且不显著。从空间上看,研究区大部分地区受降水的影响,受温度影响的区域主要集中在研究区西部、中间北部以及东北地区,植被类型主要为荒漠草原、小部分典型草原及部分草甸草原。; 杜波波阿拉腾图娅包刚王宁林克剑; 关键词：CASA模型锡林郭勒草原植被净初级生产力

1982～2011年蒙古高原植被物候时空动态变化被引量：30: 2017年; 基于1982~2011年第三代GIMMS NDVI数据,利用累计NDVI的Logistic曲线曲率极值法、Logistic曲线曲率变化率法和NDVI变化率法等方法,识别了蒙古高原植被生长季开始日期(Start of Growing Season,SOS)、生长季结束日期(End of Growing Season,EOS)和生长季长度(Length of Growing Season,LOS)等物候参数,并分析了其时空变化特征。结果表明:累计NDVI的Logistic曲线曲率极值法和NDVI变化率法在蒙古高原植被区具有较好的物候识别能力,对两种方法识别的物候参数求平均一定程度上可提高研究区物候参数的识别精度。蒙古高原植被SOS一般从4月中旬到5月下旬开始,到9月下旬至10月中旬结束,生长季长度主要集中在125~175d之间。在空间上,蒙古高原湿润半湿润地区的SOS较早、EOS较晚和LOS更长,而干旱半干旱地区的SOS较晚、EOS更早和LOS更短。时间变化分析表明,在30a的观测尺度,约占研究区51.6%和33.9%地区的SOS分别呈提前和推迟趋势,其中21.2%和12.4%地区的变化为显著;约占研究区35.6%和49.8%的地区EOS分别呈推迟和提前趋势,其中8.2%和12.0%地区的变化为显著。受SOS和EOS的影响,40.3%的地区(17.8%为显著)主要以缩短为主,44.8%的地区(18.9%为显著)主要以延长为主。; 包刚包玉龙阿拉腾图娅包玉海覃志豪王牧兰周义; 关键词：物候

草地地上生物量高光谱遥感估算研究被引量：4: 2015年; 以锡林郭勒草原为试验区,采集草地冠层高光谱反射率数据和对应样方的地上生物量数据,综合分析了高光谱主要变换形式(高光谱特征变量、小波能量系数和植被指数)与草地地上生物量间的相关关系.研究结果表明:在选取的13个高光谱特征变量中,草地地上生物量与红谷的吸收深度Rd、红边区一阶微分总和与蓝边区一阶微分总的比值SDr/SDb的相关系数最高(0.86);在11个小波能量系数中,第四小波能量系数与草地地上生物量的相关性最强,相关系数为0.85;在选用的8种常用植被指数中,ARVI与生物量之间的相关性最强(R=0.874),而DVI的相关性最差(R=0.578).在对不同近红外、红光和蓝光波段进行组合而获得的植被指数中,ARVI(R945,R620,R430)模型对草地地上生物量的预测具有最好的准确性,训练样本和验证样本的拟合方程R值分别为0.882和0.865.; 乌兰吐雅包刚乌云德吉黄明祥杭玉玲包玉海; 关键词：高光谱遥感小波变换植被指数

GPX数据处理成面数据时的坐标方向识别方法及系统: 本发明提供一种GPX数据处理成面数据时的坐标方向识别方法及系统，包括：面数据转换模块、存储模块、第一查找模块、判断模块、第二查找模块、标记模块、定位模块、夹角计算模块、多边形坐标方向识别模块和面数据坐标方向识别模块。本发...; 包玉龙金额尔德木吐金胡格吉乐吐苏都毕力格包刚咏梅

内蒙古植被春季返青期和秋季枯黄期的气候敏感性研究: 2023年; 春季返青期和秋季枯黄期是植被生长过程中两个重要的物候指标,其变化对气候,尤其对温度敏感性的大小及其差异十分不清楚。利用2001-2019年MODIS NDVI和气象数据,在气象台站和像元尺度上分别计算内蒙古植被春季返青期和秋季枯黄期,并以生长度日(GDD)和冷却度日(CDD)为影响返青期和枯黄期的温度指标,研究两个物候指标对气候敏感性的空间格局及其大小。结果表明,2001-2019年内蒙古植被返青期主要集中在第110~135 d,整体呈提前趋势(2.6 d·10 a^(-1));枯黄期主要集中在第260~280 d,整体呈微弱的推迟趋势(0.7 d·10a^(-1))。返青期对GDD和枯黄期对CDD的敏感性主要以负敏感性为主,分别占研究区总面积的68.1%和56%。从两个物候指标对降水的敏感性看,植被物候对降水敏感性主要以正敏感为主。气象台站尺度的研究结果总体与像元尺度的研究结果基本一致。在气象台站尺度上对比显示有65%的站点枯黄期对温度的敏感性大于返青期,94%的站点返青期对降水的敏感性大于枯黄期,在气候不断变化的条件下,敏感性的研究可促进生态系统可持续管理的能力,对物候模拟以及生态系统气候的评估具有重要参考价值。; 王凯锋包刚元志辉佟斯琴叶志刚黄晓君黄晓君; 关键词：返青期生长度日敏感性

内蒙古植被枯黄期变化及其与气候和植被生产力的关系被引量：11: 2020年; 基于2001—2018年MODIS NDVI数据,采用累计归一化植被指数(NDVI)的Logistic曲线曲率极值法,识别内蒙古植被枯黄期及其时空变化特征,并在生态区尺度上分析枯黄期对气候因子和NDVI的响应特征。结果表明:研究期间,内蒙古植被平均枯黄期主要集中在第260~280天。森林生态区枯黄期为第270~280天,从南向北推迟;草原生态区枯黄期最早,介于第257~273天,从东北向西南逐渐推迟;荒漠生态区枯黄期为第270~283天,东北向西南呈推迟态势。2001—2018年间,3个生态区植被枯黄期均呈不显著推迟趋势。植被生产力从东北向西南逐渐降低,在时间上呈增加趋势的面积大于呈减小趋势的面积。全内蒙古和各生态区植被枯黄期受季前2~3个月降水量的正面影响较大,与季前平均温度、最高温度和最低温度均呈正相关关系。全内蒙古和各生态区,8和9月植被生产力的增加(或减少)将推迟(或提前)植被枯黄期,而6和7月植被生产力的增加(或减少)将提前(或推迟)草原和荒漠生态区植被枯黄期。; 萨日盖包刚包玉海胡日查姜康; 关键词：生态区气候因子归一化植被指数

近10年新疆积雪面积时空变化研究被引量：10: 2013年; 区域尺度积雪信息的时空监测对确定雪灾的影响范围及灾情等级划分具有重要意义。本文利用近10年的MODIS积雪产品,按月最大面积的规则合成;分析了新疆积雪覆盖面积的时空变化特征,结果表明:时间上,新疆积雪面积有减少的趋势。空间上,近10年新疆积雪季节内永久性积雪覆盖区域主要分布在阿勒泰山脉、天山北麓及沿昆仑山脉西南部。其中天山及阿尔泰山之间的河谷及盆地的草原积雪面积波动主导了新疆整体积雪总面积的波动。; 萨楚拉刘桂香包刚包玉海王牧兰道日那

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