顏培東，張蒙蒙，劉曉英

(西南林業(yè)大學(xué)，云南昆明 650224)

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空間尺度變換對(duì)歸一化植被指數(shù)估計(jì)的影響

顏培東，張蒙蒙，劉曉英

(西南林業(yè)大學(xué)，云南昆明 650224)

摘要用地理信息系統(tǒng)(GIS)獲取、描述和表達(dá)柵格地理信息的尺度問(wèn)題，可抽象為在歐氏空間上進(jìn)行最小幾何圖形單元?jiǎng)澐?，以及從劃分的樣本集合中抽取全部或小樣本?duì)總體參量估計(jì)的影響問(wèn)題，以及尺度大小對(duì)真實(shí)世界幾何圖形表達(dá)的逼近問(wèn)題，顯然后面的問(wèn)題是尺度越小越好。由于歐氏空間中的幾何體劃分的復(fù)雜性、最小幾何圖形單元定義的自由性，經(jīng)典的概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論還未能完全闡明自由個(gè)體形狀、尺度、劃分方法等對(duì)地理信息描述的影響。該研究以歸一化植被指數(shù)為研究對(duì)象，借助地理信息系統(tǒng)軟件，利用對(duì)常用的5 m×5 m、10 m×10 m、30 m×30 m柵格尺度表達(dá)的已知總體，分別進(jìn)行了全部自由個(gè)體的統(tǒng)計(jì)估計(jì)和檢驗(yàn)，同時(shí)也進(jìn)行了小樣本抽樣估計(jì)和檢驗(yàn)。結(jié)果表明，地理空間的柵格尺度或地面抽樣調(diào)查的幾何單元大小發(fā)生了改變，但對(duì)總體的總值和均值的估計(jì)或表達(dá)沒(méi)有影響。該研究結(jié)果對(duì)地理信息系統(tǒng)的研發(fā)和建設(shè)，對(duì)野外空間抽樣框的設(shè)計(jì)，具有一定的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞空間尺度；地理信息系統(tǒng)；總值；均值；歸一化植被指數(shù)

GIS中的空間尺度，一般是指最小空間單元的大小、形狀?？臻g尺度是地學(xué)研究的基本問(wèn)題，大量研究表明，隨著空間尺度的改變，對(duì)同一地物的表達(dá)、描述結(jié)果也會(huì)有所差別：遙感監(jiān)測(cè)得到的海岸線長(zhǎng)度是與遙感圖像的空間分辨率密切相關(guān)，采用遙感圖像的空間分辨率越高，得到的海岸線長(zhǎng)度將越長(zhǎng)[1]；不同空間尺度下的海岸線理論長(zhǎng)度變化量表現(xiàn)出隨尺度增加而增大的“邊際效應(yīng)”[2]；河流長(zhǎng)度的提取依賴于空間尺度，一般來(lái)說(shuō)，空間尺度越小，河流長(zhǎng)度越大，可顯示的細(xì)節(jié)也越多[3-5]；Kustas等[6]研究了遙感土地覆蓋類(lèi)型面積估計(jì)誤差與空間分辨率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)土地覆蓋類(lèi)型面積值隨空間分辨率的變化而變化；Arbia[7]提出了經(jīng)典的“可塑性面積單元問(wèn)題(Modifiable areal unit problem MAUP)”對(duì)多光譜遙感影像最大似然分類(lèi)精度的影響，空間分辨率越低，分類(lèi)誤差越大，像元間的空間依賴性可抑制部分誤差的增長(zhǎng)；在尺度較小并且地物景觀比較復(fù)雜的城市地區(qū)，高分辨率的QuickBird影像能夠更好地觀測(cè)到小范圍地區(qū)的NDVI值[8]。

以上研究都是針對(duì)尺度大小對(duì)真實(shí)世界的幾何圖形或細(xì)節(jié)表達(dá)的逼近問(wèn)題，而對(duì)于影像的空間尺度效應(yīng)，從宏觀即總體的總值和均值等方面的研究較少。鑒于此，筆者以歸一化植被指數(shù)(NDVI)為研究對(duì)象，從影像本身的總值和均值出發(fā)來(lái)研究影像的空間尺度效應(yīng)。

1數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源該研究采用的數(shù)據(jù)是2006年12月3日成像的云南省昆明市宜良縣QuickBird數(shù)據(jù)，其多光譜波段空間分辨率為2.44 m，全色波段空間分辨率為0.61 m。

1.2原理和方法假定一個(gè)二維歐氏空間上的永遠(yuǎn)柵格數(shù)據(jù)模型表達(dá)的已知總體，利用重采樣技術(shù)進(jìn)行幾種尺度不同的柵格自由個(gè)體劃分，以及野外抽樣模擬試驗(yàn)，利用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，研究了規(guī)則格網(wǎng)幾何單元尺度、隨機(jī)抽樣技術(shù)對(duì)總體總值和均值估測(cè)的影響。

1.2.1歸一化植被指數(shù)(NDVI)。歸一化植被指數(shù)(NDVI)被定義為近紅外波段與可見(jiàn)光波段數(shù)值之差和這2個(gè)波段數(shù)據(jù)之和的比值[9]。即：

(1)

其中，在QuickBird影像中第4波段(0.76～0.90μm)對(duì)應(yīng)于近紅外波段NIR，第3波段(0.63～0.69μm)對(duì)應(yīng)于紅波段R。

1.2.2空間數(shù)據(jù)的重采樣。重采樣方法是獲取不同空間分辨率遙感影像的主要手段之一。對(duì)遙感影像進(jìn)行重采樣的主要方法有：最鄰近法(NearestNeighbor)、雙線性內(nèi)插法(BilinearInterpolation)、三次卷積法(CubicConvolution)。該研究采用最鄰近法，因最鄰近法直接將與某像元位置最鄰近的像元值作為該像元的新值。該方法具有簡(jiǎn)單、處理速度快且不會(huì)改變?cè)紪鸥裰档膬?yōu)點(diǎn)，適用于離散型數(shù)據(jù)( 如土地利用數(shù)據(jù)、土壤類(lèi)型數(shù)據(jù)等) 的尺度轉(zhuǎn)換[10]。

1.2.3自由個(gè)體劃分方法。歐氏空間中自由個(gè)體的幾何形狀、面積，個(gè)體間的重疊、分離、相切都是人為確定的。如圖1所示，圓形為個(gè)體，點(diǎn)為個(gè)體顆粒—離散化的現(xiàn)實(shí)世界的點(diǎn)。個(gè)體形狀和大小的自由裁量和選定，是地理空間抽樣中的特殊性問(wèn)題，它直接影響調(diào)查的精度和成本，影響調(diào)查的有效性和可靠性，但相關(guān)廣泛性和共性的理論較少，特別是結(jié)合GIS手段，在歐氏空間模擬、逼近和管理的定量化研究較少。鑒于此，該研究借助GIS軟件對(duì)NDVI進(jìn)行不同的自由個(gè)體劃分，并研究其對(duì)總體總值和均值的影響。

圖1　歐氏空間中圓形個(gè)體概念

以空間分辨率5 m的NDVI為例，借助GIS軟件，把分析窗口設(shè)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32，315 539.257 839 7，2 758 837.453 32)通過(guò)以下公式：

(2)

式中，Xmin為起始點(diǎn)坐標(biāo)移動(dòng)后的X值；Ymin為起始點(diǎn)坐標(biāo)移動(dòng)后的Y值。

對(duì)起始坐標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行移動(dòng)，Xmax、Ymax相應(yīng)地加上Xmin、Ymin移動(dòng)的距離，在此基礎(chǔ)上采用最鄰近重采樣法對(duì)原始空間分辨率為2.44 m的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣。由于起始坐標(biāo)點(diǎn)移動(dòng)，使自由個(gè)體產(chǎn)生新的劃分。

1.2.4統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)是先對(duì)總體的分布規(guī)律做出某種假說(shuō)，然后根據(jù)樣本提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，根據(jù)運(yùn)算結(jié)果，對(duì)假說(shuō)做出肯定或否定的決策[11]。因該研究對(duì)NDVI的描述都集中于總值和均值，故主要檢驗(yàn)試驗(yàn)組和對(duì)照組的NDVI值(μ1和μ2)的差異性，其步驟為：

(1)建立虛無(wú)假設(shè)，即先認(rèn)為兩者沒(méi)有差異，用“H0：μ1=μ2”表示。

(2)通過(guò)統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，確定假設(shè)H0成立的概率P。

(3)根據(jù)P的大小，判斷假設(shè)H0是否成立。P值與H0的關(guān)系見(jiàn)表1。

常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法有Z檢驗(yàn)(u-檢驗(yàn))、T檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、F-檢驗(yàn)法、秩和檢驗(yàn)等。該研究主要采用Z檢驗(yàn)法對(duì)全部總體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)，用T檢驗(yàn)法對(duì)抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)。

表1　P值與H0的關(guān)系

2結(jié)果與分析

2.1全個(gè)體統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法Z檢驗(yàn)屬于統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的一種，它適用于大樣本(樣本容量大于30)的2個(gè)平均數(shù)之間的差異顯著性檢驗(yàn)。它是通過(guò)計(jì)算2個(gè)平均數(shù)之間差的Z分?jǐn)?shù)與規(guī)定的理論Z值的對(duì)比分析結(jié)果，判定2個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著的一種差異顯著性檢驗(yàn)方法。

表2　P值與|Z|值的關(guān)系

該研究采用的Z檢驗(yàn)方法是：通過(guò)檢驗(yàn)來(lái)自2組樣本平均數(shù)的差異性，判斷它們各自代表的總體的差異是否顯著。其Z值計(jì)算公式為：

(3)

該研究Z檢驗(yàn)的樣本來(lái)自12幅NDVI影像，其中，空間分辨率為5m、10m、30m各4幅。以空間分辨率為5m的NDVI為例，通過(guò)不同自由個(gè)體劃分技術(shù)和重采樣技術(shù)相結(jié)合的方法，得到4幅影像。其中第一幅是原始NDVI即起始坐標(biāo)點(diǎn)不動(dòng)重采樣得到的，其余3幅則是用起始點(diǎn)坐標(biāo)加上random函數(shù)產(chǎn)生的隨機(jī)值即起始坐標(biāo)點(diǎn)改變后再進(jìn)行重采樣而得到的。借助GIS工具，通過(guò)describe函數(shù)可得到總體的均值，該研究所采取的總值的計(jì)算公式為：

總值=均值×行數(shù)×列數(shù)×單元大小

(4)

試驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3～5。

表3　5m分辨率的NDVI起始坐標(biāo)點(diǎn)及總值和均值

先對(duì)5 m分辨率的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，根據(jù)公式(3)對(duì)起始點(diǎn)坐標(biāo)不動(dòng)的總體和起始點(diǎn)坐標(biāo)移動(dòng)后的總體進(jìn)行Z檢驗(yàn)，結(jié)果表明：起始點(diǎn)坐標(biāo)為(303 440.257 839 7，2 745 641.453 32)、(303 444.257 839 7，2 745 642.453 32)和(303 443.257 839 7，2 745 641.453 32)的總體與起始坐標(biāo)點(diǎn)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32)的總體Z檢驗(yàn)得到的|Z|值分別為0.029 552、0.045 462、0.034 098，明顯低于1.96，表明它們各自代表的總體的差異不顯著。由此可以得出起始坐標(biāo)點(diǎn)的移動(dòng)即不同的自由個(gè)體劃分方法對(duì)總體無(wú)影響。

對(duì)起始坐標(biāo)點(diǎn)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32)的空間分辨率為5 m、10 m、30 m的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行Z檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表6。

表4　10 m分辨率的NDVI起始坐標(biāo)點(diǎn)及總值和均值

表5　30 m分辨率的NDVI起始坐標(biāo)點(diǎn)及總值和均值

表6　不同空間分辨率的NDVI數(shù)據(jù)的Z檢驗(yàn)結(jié)果

由表6可知，起始坐標(biāo)點(diǎn)相同、空間分辨率不同的NDVI之間的|Z|值明顯低于1.96，表明它們各自代表的總體的差異不顯著。由此可以得出空間分辨率的不同對(duì)總體無(wú)影響。

在此基礎(chǔ)上對(duì)不同空間分辨率不同自由個(gè)體劃分的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行Z檢驗(yàn)，其結(jié)果都低于1.96。

綜上，NDVI數(shù)據(jù)總體的總值和均值不受空間分辨率的影響，同樣也不受不同自由個(gè)體劃分方法的影響。

2.2隨機(jī)小樣本估計(jì)方法T檢驗(yàn)是適用于小樣本(樣本容量小于30時(shí))2個(gè)平均值差異程度的檢驗(yàn)方法。它是用T分布理論來(lái)推斷差異發(fā)生的概率，判定2個(gè)平均數(shù)的差異是否顯著。T檢驗(yàn)分為3類(lèi)：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)、兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)以及兩配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。該研究采用兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)來(lái)自2個(gè)總體樣本平均數(shù)的差異性，并以此判斷它們各自代表的總體的差異是否顯著。

借助GIS軟件，采用放回隨機(jī)抽樣[12]的方法對(duì)不同空間分辨率不同自由個(gè)體劃分的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)抽樣。以空間分辨率為5 m、起點(diǎn)坐標(biāo)為(30 3439.257 839 7，2 745 637.453 32)的NDVI數(shù)據(jù)為例，研究區(qū)共有2 640行，2 420列，用random函數(shù)隨機(jī)產(chǎn)生30對(duì)行列值，用以下公式計(jì)算出隨機(jī)抽取的第m行第n列的左下角坐標(biāo)：

(5)

式中，Xmin為隨機(jī)抽取的第m行第n列所對(duì)應(yīng)像元的左下角X坐標(biāo)值；Ymin為隨機(jī)抽取的第m行第n列所對(duì)應(yīng)像元的左下角Y坐標(biāo)值。

用sample函數(shù)得到隨機(jī)抽取的30對(duì)行列號(hào)對(duì)應(yīng)像元的像元值。對(duì)不同空間分辨率、不同自由個(gè)體劃分的NDVI數(shù)據(jù)分別進(jìn)行隨機(jī)抽樣。

用SPSS 20.0軟件進(jìn)行獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)。以10 m分辨率的NDVI數(shù)據(jù)為例，在SPSS 20.0軟件中對(duì)起始點(diǎn)坐標(biāo)為(303 442.257 839 7，2 745 647.453 32)和起始坐標(biāo)點(diǎn)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32)的采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表7。

表7　 空間分辨率相同、起始坐標(biāo)點(diǎn)不同的兩獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)結(jié)果

由表7可知，對(duì)于NDVI來(lái)說(shuō)，F(xiàn)值為0.311，相伴概率為(P值)0.579，大于顯著性水平0.05，不能拒絕方差相等的假設(shè)，認(rèn)為空間分辨率為10 m、起始點(diǎn)坐標(biāo)為(303 442.257 839 7，2 745 647.453 32)的NDVI數(shù)據(jù)和空間分辨率為10 m、起始坐標(biāo)點(diǎn)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32)的NDVI數(shù)據(jù)方差無(wú)顯著差異；方差相等時(shí)T檢驗(yàn)的結(jié)果中t統(tǒng)計(jì)量的相伴概率為0.594，大于顯著性水平0.05，不能拒絕T檢驗(yàn)的零假設(shè)。也就是說(shuō)，被檢驗(yàn)的兩個(gè)總體的平均值不存在顯著差異。此外從樣本均值差的95%置信區(qū)間看，區(qū)間跨0，也說(shuō)明被檢驗(yàn)的2個(gè)總體的平均值無(wú)顯著差異。

由以上分析可知，被檢驗(yàn)的2個(gè)總體無(wú)顯著差異，即對(duì)于空間分辨率相同的NDVI數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，其總體不受自由個(gè)體劃分方法的影響。

按照以上分析方法對(duì)起始點(diǎn)坐標(biāo)為(303 441.257 839 7，2 745 642.453 32)和(303 448.257 839 7，2 745 641.453 32)樣本數(shù)據(jù)與起始坐標(biāo)點(diǎn)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)，其相伴概率分別為0.446、0.266，大于顯著性水平0.05，表明起始坐標(biāo)點(diǎn)移動(dòng)對(duì)總體無(wú)影響。

對(duì)起始坐標(biāo)點(diǎn)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32)

的空間分辨率為5 m、10 m的NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行兩獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表8。

表8　空間分辨率不同、起始坐標(biāo)點(diǎn)相同的兩獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)結(jié)果

按照分析表7同樣的方法分析可知，表8中被檢驗(yàn)的2個(gè)總體沒(méi)有顯著差異。說(shuō)明起始坐標(biāo)點(diǎn)不變或分析窗口不變，僅改變空間分辨率對(duì)總體無(wú)影響。

在以上研究的基礎(chǔ)上，對(duì)起始坐標(biāo)點(diǎn)為(303 439.257 839 7，2 745 637.453 32)的空間分辨率為5 m、10 m、30 m的NDVI數(shù)據(jù)兩兩組合并進(jìn)行獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)，結(jié)果表明5 m與10 m、10 m與30 m分辨率的總體的相伴概率分別為0.113、0.578，其相伴概率明顯高于顯著性水平0.05，表明了起始坐標(biāo)點(diǎn)相同或分析窗口相同的NDVI總體不受空間分辨率的影響。

對(duì)不同空間分辨率，不同起始點(diǎn)坐標(biāo)的NDVI數(shù)據(jù)分別進(jìn)行獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)，其相伴概率都要高于顯著性水平，表明空間分辨率及起始坐標(biāo)點(diǎn)的不同對(duì)總體無(wú)影響。因總體不變，故可得出空間尺度的差異對(duì)總體總值、均值估計(jì)無(wú)影響。

3結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論該研究借助GIS軟件，以5 m×5 m、10 m×10 m、30 m×30 m為空間柵格單元，以不同的坐標(biāo)原點(diǎn)、不同坐標(biāo)系統(tǒng)剖分出多種不同柵格數(shù)據(jù)集合表達(dá)同一已知總體；對(duì)不同數(shù)據(jù)模型下形成的總體分別進(jìn)行了全部自由個(gè)體的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，抽取部分樣品進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，結(jié)果表明，這些樣本的總值、均值都來(lái)自同一總體，即地理空間的柵格尺度、建立柵格數(shù)據(jù)的坐標(biāo)原點(diǎn)、或野外調(diào)查的樣地大小發(fā)生了改變，對(duì)總體的總值和均值的估計(jì)沒(méi)有影響。

顯然，利用不同空間尺度、不同坐標(biāo)系統(tǒng)建立地圖的柵格數(shù)據(jù)表達(dá)模型，對(duì)其表達(dá)的地學(xué)指標(biāo)的均值、總值估計(jì)沒(méi)有影響，但前提是該指標(biāo)與柵格形狀、柵格的尺度無(wú)關(guān)，這對(duì)于描述與幾何形狀或尺度無(wú)關(guān)的地學(xué)指標(biāo)、或指導(dǎo)野外抽樣調(diào)查是有意義的。

由于空間尺度即柵格大小的改變，影響了地學(xué)指標(biāo)表達(dá)的圖像的精細(xì)程度，影響了其在空間中的連續(xù)分布格局的現(xiàn)實(shí)逼近及地圖的可視化表達(dá)和理解應(yīng)用，但這與地學(xué)指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)估計(jì)不是同一問(wèn)題。換言之，該研究建立的幾個(gè)數(shù)據(jù)模型是為了估計(jì)地學(xué)指標(biāo)，而在不需要強(qiáng)調(diào)地面格局精確化表達(dá)時(shí)，不見(jiàn)得需要柵格分辨率越細(xì)越好。

3.2 討論

(1)該研究中因起始坐標(biāo)點(diǎn)移動(dòng)而使研究區(qū)有小部分變動(dòng)，對(duì)空間分辨率為5 m、10 m、30 m的NDVI數(shù)據(jù)而言，因random函數(shù)產(chǎn)生的在隨機(jī)值分別為0～10、0～30、0～100，故由于起始坐標(biāo)的移動(dòng)而產(chǎn)生的誤差在1個(gè)像元之內(nèi)。

(2)數(shù)據(jù)重采樣產(chǎn)生的誤差。最鄰近重采樣法最大會(huì)產(chǎn)生0.5個(gè)像元大小的位移。因NDVI是植被生長(zhǎng)狀態(tài)及植被覆蓋度的最佳指示因子，且在有植被覆蓋的情況下，NDVI為正值，并隨植被覆蓋度的增大而增大；對(duì)于云、雪、水等而言，因其在可見(jiàn)光波段比近紅外波段有較高的反射作用，故其N(xiāo)DVI為負(fù)值；巖石，裸土在兩波段有相似的反射作用，因而其N(xiāo)DVI值接近于0[9]。故從研究意義上講，該研究在隨機(jī)采樣的過(guò)程中只取了正值，而忽略了0值和負(fù)值。

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The Impact of Spatial Scale on the Estimation of NDVI

YAN Pei-dong, ZHANG Meng-meng, LIU Xiao-ying (Southwest Forestry University, Kunming, Yunnan 650224)

AbstractThe issue of using geographic information system (GIS) to obtain, describe and express the spatial scale of raster geographic information can be abstracted as the division of minimum geometric figure in the Euclidean space, the impact of all or small sample extracted from the sample set on the estimation of parameters, the approximation of size of spatial scale to the geometric figure in the real word. Obviously, to the last problem, the smaller, the better. Owing to the complexity of geometry division in the Euclidean space and the freedom definition of the minimum geometric graphics unit, classic theories of probability and mathematical statistics have not yet fully illuminated the influence of the shape, spatial scale, partitioning method, etc. of free individual on the description of geographic information. In this paper, with the help of geographic information system software, taking the NDVI as the research object, we separately statistically estimate and test the freedom individual as well as sampling estimate and test the small sample, for commonly used known population expressed by 5m×5m, 10m×10m, 30m×30m. The results show that, the totals and means of the population are not changed. That is to say, the change of grid scale of geographical space or the change of the ground sampling geometry unit size does not affect the estimation and expression of the totals and means of the population. The results of the study have some guiding significance to the geographic information system development and the design of the sampling frame in the wild.

Key wordsSpatial scale; GIS; Totals; Means; NDVI

收稿日期2015-11-20

作者簡(jiǎn)介顏培東(1990-)，男，山東濟(jì)寧人，碩士研究生，研究方向：資源環(huán)境遙感。

中圖分類(lèi)號(hào)S 127;TP 79

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào)0517-6611(2015)36-371-03