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    • 植被干旱遥感监测方法研究进展

    • Remote sensing of vegetation drought： Research progress

    • “在植被干旱遥感监测领域，专家综述了当前研究现状，并展望了未来发展方向。研究表明，监测方法的发展趋势是精细化、综合化和智能化。未来研究方向包括机理模型和学习模型耦合的反演技术，基于两阶段梯形模式的温度异常探测方法，以及植被干旱响应规律指导的深度学习监测模型。”
      • 角色：First author第一作者
      • 机构：

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      • 邮箱：sunhao@cumtb.edu.cn
      • 简介：孙灏，研究方向为热红外遥感、生态水文遥感与矿区应用。E-mail： sunhao@cumtb.edu.cn

      孙灏

      1，
      • 机构：

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      高金华

      1，
      • 机构：

        宁夏回族自治区遥感调查院, 银川 750021

      闫亭廷

      2，
      • 机构：

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      胡可可

      1，
      • 机构：

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      徐振恒

      1，
      • 机构：

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      王蕴佳

      1，
      • 机构：

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      孟健

      1，
      • 机构：

        中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083

      赵智宇

      1
    • 2024年28卷第6期 页码：1395-1411  

    • DOI：10.11834/jrs.20243374    

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中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院
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安徽大学 资源与环境工程学院
安徽大学 信息材料与智能感知安徽省实验室
安徽大学 湿地生态保护与修复安徽省重点实验室