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本研究旨在探索一种基于多源遥感数据的提高山地森林识别精度的方法。以祁连山国家公园肃南县段为实验区,结合ICESat/GLAS(geoscience laser altimeter system )星载激光雷达数据、Landsat OLI影像、Google Earth高分辨率影像、DEM数据以及样地调查数据,综合利用各数据提供的垂直结构、光谱、季相和地形特征探索基于多源遥感数据的山地森林识别精度提升方法。结果表明:1)将经过地形校正后的GLAS数据提取的垂直结构信息与光谱信息结合能够提高山区复杂地形条件下森林范围识别的精度,相比仅依据光谱特征进行分类,依据光谱及垂直结构综合特征分类时其总体分类精度提高了10.67%。2)地形信息的加入能够尽量全面的考虑到不同地形特征上各森林类型的不同光谱特征,从而提升森林类型的识别精度,且就本研究区域而言,加入坡向信息比海拔信息更能够提高森林类型的分类精度。3)多源多时相遥感影像提供的季相特征能够对不同森林类型的分类提供帮助,而不同的波段组合对分类精度几乎没有影响。 研究对探索低成本、高时效、操作方便并具有一定精度保证的山地森林识别方法具有一定的借鉴意义。 相似文献
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粪便由于容易辨识来源,方便收集并且可以提供动物食性分析、肠道寄生虫、种群数量、群体遗传学方面的信息而成为野生动物非损伤性采样的主要方式而被广泛采用。在食性分析方面,使用粪便残渣,同位素分析,植物表皮烷类蜡质,近红外以及DNA条码技术,能够获得不易观察的动物的食性数据;利用粪便中的寄生虫幼虫或虫卵可以调查野生动物肠道寄生虫侵染情况;在种群数量统计方面,粪堆计数法由于简便而广被使用,另一种粪便种群研究方法是非损伤标记重捕法,该法虽然会受到DNA质量的困扰,但是由于可以获得家域、性别比信息而成为今后的发展方向;在群体遗传学方面,通过对粪便DNA反复扩增,能够保证遗传信息的准确性。 相似文献
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在动物疫病监测采样中,技术方法和样品质量决定着监测结果的准确性。因此,采样必须遵循一般的原则,对采样技术人员、方法及操作程序都有特定的要求。本文从采样原则、样品种类、采样技术方法及注意事项等方面进行总结,确保样品质量和检测结果的准确性,为重大动物疫病诊断和防控提供技术支持和科学依据。 相似文献
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我国大规模开展奶牛生产性能测定(DHI)工作已有十多年的时间,目前已形成了一套完整的工作流程,包括奶样采集与资料上报、样品检测、仪器校准与保养、质量控制、数据处理、报告分析及应用等内容。奶样采集作为DHI工作的关键环节,其工作好坏影响着DHI技术在牛场应用的效果。山东省农业科学院奶牛研究中心在传统DHI奶样采集方法的基础上,初步研发了一套基于奶牛电子耳标和采样瓶条形码识别的系统,并利用互联网+现代信息技术,提高DHI采样工作效率和准确性,实现了DHI奶样采集的信息化。现将信息化采样系统进行介绍,并就其在DHI中的应用前景进行分析。 相似文献
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基于无人机平台的牛体点云重构及体尺测量系统研究 《畜牧与饲料科学》2022,43(4):93-103
目的 在现有动物体尺检测技术基础上,根据散养牛活动范围大、对环境不敏感、行动迟缓等特点,提出一种基于无人机离线三维重建获取牛体点云数据对其实现体尺非接触式测量的方法,实现可使用覆盖面广、精准、高效的牛体尺测量方案。方法 首先,利用四轴无人机进行图片采集,借助中值滤波降噪、图像三通道直方图均衡化等图像处理方法,对图像进行预处理,提高重建点云密度及测量精度;然后,根据图片自带POS(position and orientation system)信息进行空中三角计算,获取平差确定点云的初始坐标数据之后进行三维重建;最后,通过PCL(point cloud library)点云处理中的随机采样一致性算法RANSAC,提取每头牛的点云,之后进行交互式测量。结果 共采集4个牛群以及1头单体牛图像,重建可用点云共计21头牛体数据,测得的体高、体长、胸围与人工测量相比平均相对误差分别为3.87%、4.16%、5.06%。结论 该方法可应用于内蒙古地区散养中低密度牛群的体尺测量,且误差在可接受范围内。 相似文献
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