Long‐term habitat loss in a lightly‐disturbed population of the Indo‐Pacific humpback dolphin,Sousa chinensis

1. Coastal and estuarine waters are important ecosystems with high primary and secondary productivity, but they are prone to the impacts of habitat loss caused by anthropogenic activities. For species exclusively inhabiting coastal and estuarine waters, such as the Indo‐Pacific humpback dolphin, Sousa chinensis , irreversible habitat loss can have dramatic implications for population viability.
2. A Landsat image database was used to determine the extent of coastal changes along the northern Beibu Gulf, where a large humpback dolphin population is found. The results were compared with the standardized sighting gradient (SPUF) determined from a questionnaire survey of fishermen and likely core habitats identified by application of a global digital elevation model.
3. Both SPUF and likely core habitat results indicated a continuous distribution of the humpback dolphin along the northern Beibu Gulf. Landsat images revealed that 129.6 km² of coastal waters were permanently lost in the past 40 years, 60 km² within the likely core habitats. Although this may be considered small, the impact of such habitat loss could be substantial in some local habitats.
4. The humpback dolphin population in the northern Beibu Gulf should be regarded as one management unit, with two or more social subunits. Immediate systematic surveys are needed to fill information gaps on true distribution range and habitat‐use patterns.
5. Habitat protection actions for dolphins in the northern Beibu Gulf should include both core and linking habitats, including enacting protected areas in core habitats, mitigating anthropogenic impacts in likely habitats, restoring both coastal waters and surrounding landscape quality, effective treatment of industrial sewage discharge, and comprehensive environmental impact assessments for the planning of coastal development projects.

     

莱芜水资源信息管理系统应用分析与展望

针对莱芜水资源无客水、水资源空间分布不均匀、水资源年际年内变化大以及水资源监测技术、监测方法和设备落后的现状,莱芜适时启用水资源信息管理系统,实现对水量、水位等诸多信息实时监控,为莱芜水资源的综合开发利用、优化调度提供了重要的决策依据。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

佳芦河流域水土保持监测及土壤侵蚀评价

以佳芦河流域分辨率为0.38 m的航摄影像和5 m的DEM等为信息源,基于ArcGIS平台,获取了流域水土保持措施、土地利用、植被覆盖度、坡度、沟壑烈度等土壤侵蚀影响因子,依据《土壤侵蚀分类分级标准》(SL 190—2007),对各因子进行叠加分析,对水蚀、风蚀区等不同侵蚀类型的土壤侵蚀强度进行了分析评价。结果表明,截至2012年9月,佳芦河流域有水土流失面积1068.89 km 2,占流域面积的94.26%,其中轻度、中度、强烈、极强烈、剧烈侵蚀面积分别为118.69、206.35、126.29、75.08、542.48 km 2;强烈及以上侵蚀面积占到水土流失面积的69.59%,其中强烈和极强烈侵蚀多发生在风蚀区,而剧烈侵蚀主要发生在水蚀区的沟道中。     

连续投影算法融合信息熵选择霉变玉米高光谱特征波长

运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级时,因光谱波段数多、数据量大、信息冗余度高,使鉴别工作难度加大。为了减少数据量,获得最有利于鉴别的高光谱信息特征波长,本研究提出了一种连续投影算法(SPA)融合信息熵的特征波长选择方法。首先,对霉变玉米样本高光谱数据运用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理以消除噪声,然后利用SPA对处理过的光谱进行波长初选,得到8个初选特征波长,再通过信息熵原理处理初选特征波长下的图像信息,获得最佳特征波长。结果表明,运用SPA融合信息熵法得到有利于霉变玉米鉴别的最佳波长为819 nm,提取该波长下霉变玉米图像的纹理特征后,采用Fisher判别分析(FDA)进行鉴别,6个等级霉变玉米的鉴别正确率高达98.6%,充分证明所给出的特征波长选择方法是有效的。本研究特征波长选择方法可为更好地运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级提供指导。     

无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势，果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据（Light Detection and Ranging，LiDAR）检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径，并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM）；使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法（Marked-Controlled Watered Segmentation，MCWS）对果树进行单木树冠检测与提取，通过与参考数据的比较，评估了该方法的精度，并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明，该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取，代表果树检测精度的F1得分为94.86%，树冠轮廓提取准确率为86.39%，树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%，树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%，树冠面积和直径不同程度地被高估。此外，冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高，可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓，从而准确提取果树单木树冠信息。     

2000—2015年西南区县域土地利用变化特征及驱动力分析——以重庆市奉节县为例

综合分析重庆市奉节县土地利用格局时空演变及其驱动力,为优化西南区县域尺度的土地利用规划、生态大保护和区域可持续发展提供理论参考和数据支持。基于RS和GIS技术,利用四期（2000、2005、2010和2015年）土地利用基础数据,从土地利用动态模型和地学信息图谱等方面出发,揭示区域2000—2015年的土地利用动态变化特征及时空演变规律。依据主成分分析模型和线性回归分析模型,并基于奉节县社会经济统计数据,探究研究区土地利用驱动机制。研究期内,研究区土地空间格局呈现以林地和耕地为主体,同时交错分布其它土地类型的特点。耕地、草地和未利用地土地面积分别减少 78.84 km²、3.73 km²、2.54 km²,而林地、水域和居民工矿用地面积分别增加23.36 km²、46.67 km²、9.03 km²。受三峡移民影响,区域土地利用分布格局由整体无序向局部有序的方向发展。研究期的前10年间,土地利用类型转移主要发生在林地、草地和耕地之间,林地→耕地和草地的面积总和分别为849.38 km²和425.17 km²;2010—2015年间林地和居民工矿用地新增面积分别为9.93 km²和7.09 km²。从产业结构调整、政策影响和社会发展等方面探究区域城镇化的驱动机制,城镇化因素、政策因素、经济因素、社会发展因素和农业因素是影响奉节县土地利用类型变化的主要驱动力。     

浅谈农业科研项目信息化管理的必要性及存在问题

随着我国农业科研项目立项、推广的进程加快，提升农业科研单位科研项目信息化管理水平 迫在眉睫。因为管理水平低的状况会直接影响科研项目的信息化进程。本文以“农业科研项目信息 化管理”体系为核心，提出相应的信息化管理对策，以期提升农业科研项目信息化的管理水平。     

基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。