12月19日從北京去阿魯科爾沁旗需要隔離嗎？

你好的

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現在來看肯定是不需要隔離的：

國內的話基本是只要攜帶核酸檢測報告就能通行無阻。

同省的話更是不用核酸檢測報告了。

低風險地區，不需要隔離，甚至下周起連核酸檢測報告都免除了！

但是如果是中高風險或者當地沒有發布疫情解除的相關公告的話

去外地還是要被集中隔離或者居家隔離的。

但是國內最近的疫情都是國外流入的，因此并不需要隔離了！

最新公告如下：

2021年1月28日春運開始3月8日截止。

可在務工地的疾控機構或醫療機構主動進行核酸檢測。

3月8日之后，隨著北京地區的最新公告出臺，基本上別的省市也會出臺低風險地區流入人員不需要核酸檢測的相關文件。

特殊人員的話需要提供相關的核酸檢測，包括哪些人群如下：

一是跨國返回人員；

二是醫護人員；

三是本省內的進口冷鏈食品從業人員、口岸直接接觸進口貨物從業人員、隔離場所工作人員、交通運輸工具從業人員等重點人群。

那么核酸檢測陰性證明如何獲得？

返鄉人員可在出發地或目的地的任意一家有核酸檢測資質的醫療機構、疾控機構或第三方檢測機構進行檢測。

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通化市東風縣土地局基準地價表

省，市名稱（已滿）

117個自治縣，34個省，直轄市，自治區（包括香港，澳門和臺灣地區），845個市轄區，374個縣級市，1470個縣，49旗，3自治旗，森林面積？特區。在

省，市，縣名稱：

市政區：東城，西城，崇文，宣武，豐臺區，朝陽區，海淀區，石景山區，門頭溝區，房山區通州區順義區昌平區大興區懷柔區平谷區

縣：密云縣延慶縣

設區的市級天津：天津和平區，河西區，河東區，河北區，南開區，紅橋區，塘沽區，漢沽區，大港區，東麗區，西青區津南區，北辰區，武清區寶坻區

縣：寧河縣靜海縣薊縣

河北

石家莊市新華區：市轄區長安區，裕華區，橋東區井陘礦區正定縣，欒城縣鄧縣，深澤縣，高邑縣，壽縣贊皇縣的精神，平山縣元氏縣趙縣新樂，無極縣，晉州市，辛集市，藁城市，鹿泉市西井陘

魯南地區古冶區，豐潤區唐山市開平市豐南，灤縣，灤南縣音樂嗎？亭

區，遷安市海港區山海關區，秦皇島市，北戴河區青龍滿族自治縣昌黎縣，撫寧縣盧龍

叢臺邯鄲市，邯鄲市，遷西縣，玉田縣唐海縣遵化市，復興區市邯山區峰峰礦區臨漳縣成安縣，涉縣，磁縣飛，大名縣，許廣平縣，永年縣館陶縣，邱縣雞澤縣，魏縣曲周縣武安市

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臺北地 *** 院，望都，保定南市區，清苑縣淶水縣阜平縣，滿城縣設區的市，徐水縣，定興縣淶源縣城郡縣曲陽縣唐縣高陽文登市，榮成市，黟縣順平博野，蠡縣，雄縣，涿州市，定州市，安國市，高碑店市

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建立一個冀州，饒陽，深圳市BR /

陜西

太原市小店區迎澤杏花嶺區尖草坪區，晉源區，萬柏林婁煩縣，清徐縣，陽曲縣，古交市，的

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縣，沁縣，沁源市鹿城區，溫州市轄區，

晉城市沁水縣：市轄區陽城縣靈川縣澤州縣高平 /朔州市：市轄區，右玉縣，山陰縣，朔城區平魯區，懷仁縣，應縣

旗縣市平遙縣，山西省太谷縣昔陽縣，壽陽縣，靈石縣，介休市，晉中市，榆次榆社縣左權縣和順縣

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市轄區離石文水縣交城縣興縣石樓臨縣柳林縣，呂梁市方山縣，交口縣孝義市，汾陽縣，宜蘭縣，內蒙古自治區

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興安盟烏蘭浩特阿爾山科爾沁旗扎賚特旗突泉縣科爾沁右翼前旗

錫林郭勒盟二連浩特市錫林浩特市阿巴嘎旗蘇尼特左旗，蘇尼特右旗東吳珠穆沁旗西烏珠穆沁旗太仆寺旗鑲黃旗正鑲白旗，正藍旗多倫縣

阿拉善盟，阿拉善左旗·考斯比的額濟納旗

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大興安嶺呼瑪縣塔河縣漠河縣

/黃埔：蘭溪市北林區，盧灣區，靜安區，普陀區，徐匯區，長寧區，虹口區楊浦區，閘北區，閔行區，嘉定區，寶山區，浦東新區，金山區松江區，南匯區，奉賢區，上海青浦區 /縣：崇明縣

江蘇

南京：南京市建鄴區，南京市，鼓樓區，玄武區，白下區關雨花臺，棲霞區，秦淮區，浦口區，江寧區，六合區溧水縣高淳

崇安區無錫市南長區，北塘區，錫山區，惠山區，無錫市，宜興市，江陰市在

新沂市，邳州市，縣沛縣銅山縣，鼓樓區，九里遂寧市

徐州市賈汪區天寧區鐘樓區常州市武進區，云龍區，泉山區，常州，金壇，溧陽市戚墅堰北

滄浪區，金閶區虎丘蘇州市平江區，吳中區，蘇州市相城區，張家港市，常熟市，昆山，吳江，太倉市分為區，市

海安縣，區，南通市崇川區港閘區？東，如皋，通州，啟東，海門

連云區，海州區連云港市贛榆縣東海縣灌云縣灌南縣

江蘇省，清河區，淮安市清浦區，淮陰區，楚州區漣水縣洪澤縣??？ ？ ？ ？

鹽城亭鹽湖區，盱眙縣金湖縣，阜寧縣濱海縣響水，射陽縣建湖東站，大豐市分為自治區，直轄市直屬中央 ***

儀征地區，揚州市，江蘇省寶應縣，廣陵區邗江區，高郵，江都郊區

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宿遷市沭陽縣，泗陽縣宿豫泗洪

在杭州江干區，浙江省杭州市蕭山區，濱江區，余杭區，森林，建德市，富陽市，桐廬縣，淳安縣，西湖區，“一城

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安徽

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淮河蚌埠市龍子湖蚌山區，禹會區懷遠縣五河縣固鎮縣區

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淮北：香山區，烈山區遂溪縣潛山縣杜集

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平原縣，慶云縣，德州，武縣，得克薩斯州，在臨邑縣，陵縣寧津縣齊河縣夏津縣樂陵市禹城市被劃分為城市行政區

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河南省

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邵陽市雙長清區，北塔區邵東縣大祥隆回縣步苗族自治縣縣邵：城市縣，邵陽縣，洞口縣綏寧縣新寧縣城舞鋼

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江海區，新會區，江門市，鶴山市市，臺山市，開平市，恩平市轄區

湛江市雷州，吳川市，遂溪縣赤坎區，霞山區，麻章區，坡頭區廉江市徐聞縣

電白縣茂名市，高州市江蘇省新沂市面積;茂南區茂港區區區委區區委區

肇慶市：市轄區端州區鼎湖廣寧縣懷集縣封開縣德慶縣高要市四會市

，惠州市，惠陽區，直轄市，設區的市級博羅縣惠東縣龍門縣/在梅縣，梅州市大埔縣，豐順縣，五華縣平遠縣蕉嶺縣興寧市梅江

海豐縣，陸河縣，汕尾市：城市，區，市，陸豐

廣東省，河源市，紫金城縣市場參與者龍川連平和平東源

陽西縣陽東縣，陽江市陽春區河市

/廣西壯族自治區

海南

重慶

/

。 。 。 。 。

基于MODIS數據的北京西北部地區土地資源監測研究

劉愛霞1 王靜1 劉正軍2

（1.國土資源部土地利用重點實驗室，中國土地勘測規劃院，北京，100035；2.中國測繪科學研究院，北京，100039）

摘要：本文主要討論基于 MODIS 16 天合成的 NDVI 時間序列數據、8 天合成 LST 數據、1∶5 萬DEM數據以及其他輔助數據相結合，進行北京西北部地區土地資源現狀調查和土地利用及植被覆蓋多年變化的研究。首先選取適合于 MODIS 數據分類的土地覆蓋分類系統，用 PCA *** 對NDVI 時間序列數據進行信息增強與壓縮處理，結合LST數據、DEM數據及降雨溫度數據，利用模糊K－均值非監督分類法，進行研究區的土地覆蓋分類，得到土地資源現狀情況。然后利用變化矢量（CVA）分析 *** 對北京西北部地區的土地利用及植被覆蓋的多年變化狀況進行了分析。結果表明，MODIS 數據能很好地應用于大范圍的土地資源監測中，并能得到較好的結果。

關鍵詞：北京西北部；MODIS；土地資源現狀；土地利用及植被覆蓋變化

隨著“人口－資源－環境”之間的矛盾日益尖銳，為了實現可持續發展的戰略目標，世界各國 *** 都在大力加強資源與生態環境監測系統的建設。我國《全國生態環境建設規劃》和《全國生態環境保護綱要》也明確提出要完善生態環境監測和信息服務體系。國土資源部《科技發展“十五”計劃綱要》強調大力推進國土資源管理工作的信息化，強調努力實現國土資源調查評價工作的現代化。其中，土地資源調查與監測是其主要內容之一。

隨著現代遙感技術的迅速發展，適合于不同空間尺度土地資源調查監測的各種遙感數據相繼出現。目前，SPOT5、Landsat TM/ETM＋遙感數據是土地資源調查的主要數據源，適合于鄉級、縣級、區域級等不同尺度，但是應用于較大空間尺度的土地資源調查時，耗費大量人力、物力，且不經濟。近年出現的中空間分辨率、高時間分辨率的 MODIS 數據為大尺度的土地資源調查提供了更好的數據源。Tucker 等人研究表明［1］，歸一化植被指數 NDVI 實際反映了植被生物量、覆蓋度和葉綠素含量三方面的生物物理化學性質，利用不同時相條件下的 NDVI序列，可以比較準確地反映植被的生長季相變化的規律。這成為利用遙感數據進行大區域范圍植被和土地覆蓋制圖的基本思路［2～4］。

本文嘗試以MODIS的NDVI時間序列數據集為主要數據源，結合MODIS LST、DEM、降雨、溫度等輔助數據，首先選取適合的土地覆蓋分類系統，通過 PCA 等數據處理 *** ，使用模糊K－均值非監督分類法，進行北京西北部地區的土地覆蓋自動分類研究；然后利用變化矢量（CVA）分析 *** 對該區的土地利用及植被覆蓋的多年變化狀況進行分析，以便為大尺度土地資源的調查監測提供一種快速便捷的 *** 。

1 研究區概況

北京西北部地區是我國生態環境建設部門重點關注和投資的地區，本研究區主要包括北京市西北部的風沙源區，涉及河北、山西、內蒙古三省 8個市（地、盟）的 51個縣（市、旗），土地總面積為22.83×104 km2。該區范圍西起內蒙古的四子王旗，東至內蒙古的敖漢旗，南起山西的代縣，北至內蒙古的阿魯克爾沁旗，地理坐標為東經 110°20′～121°01′，北緯38°51′～45°25′。

研究區地處內蒙古高原中部、黃土高原的北端，位于內蒙古、山西和河北三省交界處，區內地表形態主要由高原、山地、丘陵和盆地幾大部分組成，地勢呈中間高、南北低趨勢。研究區跨中溫帶和寒溫帶，屬干旱、半干旱大陸性季風性氣候，氣候變化較為明顯。冬春季節受西伯利亞和蒙古冷高壓控制，氣候干燥少雨，主導風向為西北風，風力強勁，風蝕型外營力地質作用極為強烈，研究區北部的渾善達克沙地和科爾沁沙地，生態環境極為脆弱，是北京西北部地區的主要風沙源區。區域夏秋季節受太平洋副熱帶高壓控制，多東南風，風力較弱，水汽補給較少，氣候炎熱少雨。區域年均氣溫 12.6℃以下，年降雨量為200～750mm，但降雨集中，降雨強度大，外加區域地勢比降大，土質疏松，水蝕型外應力地質作用和重力侵蝕作用強烈，水土流失嚴重，而且容易發生滑坡和泥石流。

2 數據及預處理

2.1 遙感數據

本文所用遙感數據是美國EROS數據中心提供的MODIS影像。NDVI數據是2001～2004年16日合成的時間序列數據，共23個時相，空間分辨率為250m。陸面溫度（LST）是2002年的8日合成時間序列數據，共46個時相，空間分辨率為1 km。

在 MODIS 數據處理中，用 MRT 幾何糾正與鑲嵌軟件完成了圖像的幾何糾正和鑲嵌。然后用更大合成法（MVC）對同一區域內植被指數、陸面溫度等多時相的數據進行合成預處理，即圖像中每一像元用j天中的更大像元值來代替，該處理的目的是為了減少大氣的云、顆粒、陰影、視角以及太陽高度角的影響（Brent，N.H.，1986）。雖然更大合成過程（MVC）減少了大氣的云、顆粒等的影響，但是云污染仍存在，接著采用改進的 BISE （the best index slope extraction） *** 進行 NDVI 的多時相去云處理。盡管所用 MODIS 的LST 數據都是8 天合成數據，但 Ts 數據質量非常差，為了解決數據殘缺的問題，我們利用線形回歸來模擬這些數據。地表溫度是高度空間相關的，相鄰時相同一區域內的 Ts 在空間上存在某種相同的相關性，用線性關系來擬和這種關系；用相同大小的模板同時在被修復圖像和參考圖像上滑動，如果處于被修復圖像模板中心值是零值或異常值，則用最小二乘法求出兩個模板內有效數據間的線性回歸系數，然后用該系數和參考圖像模板中心值求出新值替代原來的零值或異常值。

2.2 其他輔助數據

輔助數據主要有通過 ETM＋數據目視解譯得到的 2002年北京西北部地區土地利用現狀圖，北京西北部地區 1∶50000 DEM 數據，北京西北部地區的降水、溫度數據。利用北京西北部地區各氣象站點資料先計算各站點的年平均積溫、年平均降水量，然后利用Kriging 插值 *** 獲得北京西北部地區柵格的年平均氣溫、年平均降水量分布圖。

3 研究 ***

3.1 土地覆蓋分類

（1）選取適合于 MODIS 數據分類的土地覆蓋分類系統，本研究采用《基于遙感數據的土地利用/土地覆被分類體系》［5］。該分類體系最重要的特色在于，針對不同空間尺度和所對應的遙感數據源，都具有其相應的分類，而且分類類型逐漸細化。對于一級分類和二級分類，側重于土地覆被的分類，即對于中、低空間分辨率遙感數據，以土地覆被分類為主。

（2）用 PCA *** 對 NDVI 時間序列數據進行信息增強與壓縮處理，以排除各種干擾因素，提高分類精度。采用 PCA變換可以將原有的12個月中有用的NDVI信息中的絕大部分壓縮到少量的前幾個主分量中，同時排除了部分由于數據質量等原因引起的噪聲。因此，利用 PCA變換可以有效保證分類精度不受損失。實際結果的研究也表明，PCA 在對于抑制噪聲影響和保證分類精度起到了重要的作用［6］。

（3）結合 LST 數據、DEM 數據及降雨溫度數據，利用模糊K－均值非監督分類法，進行研究區的土地覆蓋分類［7］，經過分類后處理，對分類發生明顯錯誤的圖斑進行更正，得到北京西北部地區的土地覆蓋分類圖。

3.2 土地利用及植被覆蓋多年變化分析

變化向量（CVA）分析是一種非常有潛力的植被比較分析 *** ，根據變化矢量的強度和方向判定變化的區域和類型［8］。變化矢量分析技術用指示參數年時序中的每個數據值作為時序空間的一點，時序空間連續幾年的點連接成變化矢量。變化矢量的方向確定了變化的推進，矢量的大小表征了變化的強度。

例如，用連續多年12個月的數據來進行變化矢量分析，則變化矢量空間由每年的12個變化監測指示因子圖像構成，故全年指示因子對應于一個12 維的時間矢量：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

P （i，x）表示像元i對應于x年的矢量，x （t）為像元i在時間t1到tn的指示因子值，n表示時間維數。矢量的模‖P‖ 代表了全年指示因子累積，矢量的方向為全年指示因子的時間曲線形狀的綜合反映。

任意兩年間指示因子的任何變化都會表現在這12維空間中，這種變化可用變化矢量描述如下式：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

ΔP （i）是像元i從x年到y年的變化矢量。ΔP （i）包含了（y－x）年間，像元i在每一時間維上的變化信息。變化矢量的模‖ΔP （i）‖，由歐氏距離（Enclidean distance）決定，表示了指示因子變化的強度。

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

當‖ΔP （i）‖超過某一閾值時，往往對應著植被覆蓋類型從一種類型轉變成另一種類型。ΔP （i）的方向由一系列的角度定義，決定了指示因子的變化過程。

對計算出變化矢量強度，依據圖像的直方圖特征和地面資料可以采用閾值分割的 *** 劃分不同的矢量變化強度等級。

借助于指示因子累計值的變化率來判斷矢量變化類型。變化率的定義如下：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

4 結論與討論

4.1 土地資源現狀調查

通過對研究區2002年12個月的NDVI時間序列數據進行主成分分析得到的前四個主分量，基于1 km 分辨率的 MODIS 8 天合成 LST 數據得到的研究區年均 LST 數據，1∶5 萬DEM數據，然后結合降雨溫度數據，采用模糊K－均值非監督分類法，得到北京西北部地區的土地覆蓋分類結果。然后，對分類結果進行分類后處理，對分類發生明顯錯誤的圖斑進行更正，最后得到2002年北京西北部地區的土地覆蓋分類圖（圖1）。

圖1 2002年北京西北部地區土地覆蓋分類圖

通過圖1和圖2可以看出，北京西北部地區土地覆蓋類型中草地的覆蓋面積所占比例更大，約占總面積的53%，內蒙古高原的渾善達克沙地和丘陵區及研究區東部的科爾沁草原南緣地帶呈集中連片分布；中西部壩上高原地區的低洼處和河湖灘地的周邊、陰山山脈東部及周邊地區的丘陵地區也比較集中。牧草地總面積的60%以上分布在沙質甚至沙礫質干旱草原區。農用地占研究區總面積的21%，主要分布在研究區西南部高原和盆地中，多呈條帶狀沿河谷和河流沖積平原分布。林地占研究區土地總面積的13%，主要分布在大興安嶺、燕山、恒山、陰山山脈地區，在研究區的東部和西南部山區是林地集中分布地區，且大多分布在山體的上部。裸地占研究區總面積的8%，主要分布在北部渾善達克沙地和東部的科爾沁沙地。研究區中，濕地、水域和建設用地所占面積比例最小。

圖2 2002年北京西北部地區各土地覆蓋類型所占比例

4.2 土地利用與植被覆蓋多年變化

用變化矢量分析法對北京西北部地區2001～2004年NDVI 的變化進行監測。所用數據是北京西北部地區2001～2004年的每月的更大 NDVI 時間序列值，首先計算 NDVI的變化矢量模，然后采用對變化矢量模進行圖像分割的技術來生成 NDVI 的變化強度。圖像分割滿足：①相似性原則，即同一區域內像元應相似；②非連續原則，即從一個區域向另一個區域搜索，像元一定有某些變量特征（梯度等特征）發生突變，從而確定邊界。

4.2.1 變化強度

NDVI 變化強度反映了植被覆蓋的變化情況。綜合考慮植被覆蓋度變化矢量模的直方圖、均值和方差來確定每個分割點，對變化矢量模進行分割得到變化強度。

表1 矢量變化強度不同等級閾值

從圖3和圖4中可以看出，2001～2004年4年間，北京西北部絕大部分地區土地利用/植被覆蓋狀況沒有發生大的變化，生態系統基本維持平衡。無變化和低變化地區占北京西北部地區總面積的92.3%。

無變化區面積更大，占總面積的53.7%，主要分布于北京西北部地區的赤峰市、敖漢旗、翁牛特旗、巴林右旗和阿魯科爾沁旗，北部的錫林郭勒盟和四王子旗等地，表明5年間三峽庫區的植被覆蓋在水平方向上很少變化。

低變化區面積占總面積的 38.6%，主要分布在北京西北部地區的察哈爾右翼中旗、察哈爾右翼前旗、克什克騰旗、正鑲白旗、正藍旗和太仆寺旗的交界處等地區。

中變化區的面積比較小，主要集中在北京西北部地區的涼城地區。

劇烈變化區，主要集中在北京西北部地區的西部地區、渾善達克沙地周圍、克什克騰旗北部和四王子旗等地。

圖3 北京西北部地區 2001～2004年植被指數 （NDVI） 變化強度

圖4 植被覆蓋度矢量變化強度面積比例

4.2.2 變化類型

以上計算了北京西北部地區4年間NDVI矢量變化強度。矢量變化強度反映了2001～2004年4年間北京西北部地區NDVI的變化程度，但無法判斷這4年間植被覆蓋度到底是增加還是減少了。因此可以同時借助 NDVI 變化強度和 NDVI 累計值的變化率來判斷ND-VI 矢量變化類型［9］。

取變化強度的無變化和低變化的界值作為閾值 M，變化強度小于 M 的像元，被認為其變化為平穩型，當變化強度大于 M 時，再根據累計變化率來確定其變化類型。具體參數如下：

土地信息技術的創新與土地科學技術發展：2006年中國土地學會學術年會論文集

根據計算出NDVI的累積變化率，再考慮公式（5）可以得到NDVI矢量變化類型圖。

從圖5和圖6可以看出，2001～2004年北京西北部地區的植被覆蓋總體上表現為穩中增加的趨勢。歸納起來的變化特征為：

圖5 北京西北部地區 2001～2004年植被覆指數 （NDVI）

圖6 植被覆蓋度矢量變化強度面積比例

（1）植被覆蓋變化類型中以平穩型為主，占整體面積的56.9%，主要分布于北京西北部地區的東北、西北等地區。

（2）增加型占的比重也比較大，占北京西北部地區面積的30.2%，主要分布在北京西北部地區中南部地區。

（3）減少型代表植被覆蓋度有一定的減少，所占比重很小，主要分布在北京西北部地區的北部零散地區。

（4）波動型占北京西北部地區面積的10.9%，主要分布在北京西北部地區的東北部地區。植被覆蓋的波動是正常的自然現象，它是植被正常生長、長期的氣候變化等自然作用和各種人類經濟活動共同作用的結果。

參考文獻

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［3］Townshend J.R.G，et al.Global Land Cover Classification by Remote Sensing：Present Capabilities and Future Possibilities ［J］.Remote Sensing of Environment，1991 （35）：243～255

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［5］J.Wang，T.He.Developing a land use/cover classification system based on remote sensing data in China.Proceedings of SPIE－Remote sensing for environmental monitoring，GIS applications and Geology IV，2004，（5574）：52～60

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［7］劉愛霞，王靜等.基于MODIS數據的北京西北部地區土地覆蓋分類研究.地理科學進展，2006，25 （2）：96～102

［8］陳云浩，李曉兵，陳晉，史培軍.1983～1992年中國陸地植被NDVI演變特征的變化矢量分析.遙感學報，2002，6 （1）：12～18

［9］中國測繪科學研究院.三峽庫區相關生態環境監測技術研究.項目驗收總結報告.2005，10