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以65块云南省普洱地区思茅松人工林圆形样地数据和sentinel-2多光谱影像数据为研究对象,利用林分平均高与林分密度(每公顷株数、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数)估测思茅松人工林林分地上生物量。分析思茅松人工林林分地上生物量与林分密度指标的相关性;采用参数模型(不变参数模型和可变参数模型)和非参数模型(包括支持向量机、随机森林和BP神经网络)探索平均高和林分密度等变量估测林分思茅松人工林地上生物量。结果表明:思茅松人工林林分地上生物量与每公顷株树、林分疏密度、植被覆盖度、叶面积指数呈显著正相关(r>0.5);在构建思茅松人工林地上生物量的所有模型中,每公顷株数-林分平均高构建的可变参数模型(R2=0.966 0,RMSE=10.05 t·hm^-2)效果最优,林分平均高-林分疏密度构建的RF模型(R2=0.901 7,RMSE=19.37 t·hm^-2)次之,林分平均高-植被覆盖度构建的RF模型(R2=0.748 4,RMSE=33.36 t·hm^-2)最差;林分密度-平均高的地上生物量模型与实测地上生物量的相关性较高(R2=0.966 0),反演误差值较低(RMSE=10.05 t·hm^-2);叶面积指数比植被覆盖度对林分地上生物量变动有更好的解释能力,每公顷株数对林分地上生物量变动的解释能力好于林分疏密度。 相似文献
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[目的 ]以2016年9月广西壮族自治区高峰林场实验区获取的机载LiDAR点云数据为基础,通过提取30 m×30 m空间林分尺度下的LiDAR点云特征变量实现对林分平均高的估测。[方法 ]首先将105块实测林分平均高度的样地数据按照3:1的比例随机划分为训练样本(79)和检验样本(26),采用随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)两种机器学习算法对79个训练样本与对应的林分LiDAR点云特征变量回归建模。建模方案包括随机森林模型、支持向量机模型及随机森林+支持向量机组合模型。其次利用26个检验样本数据评价模型预测精度。最后统计3个模型中训练样本和检验样本对应的精度评价指标,以一个预测精度高、泛化能力强的模型作为最终模型进行林分平均高制图。[结果 ]表明:随机森林模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 1和0.837 5,均方根误差(RMSE)分别为1.22和1.56;支持向量机模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 4和0.840 9,均方根误差(RMSE)分别为1.21和1.54;组合模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.859 8和0.853 2,均方根误差(RMSE)分别为1.35和1.48;[结论 ]组合模型的泛化能力及预测精度最好,支持向量机次之,最后为随机森林。利用组合模型可有效完成研究区林分平均高制图。 相似文献
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不同覆盖方式的土壤温,湿度变化及对紫甘蓝早享栽培的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
研究早基四种覆盖方式的土壤温、湿度表明,四种覆盖方式的优劣顺序为:地膜+稻草〉地膜〉露地〉稻草。与之相呼应的紫甘蓝营养生长、产量、外观品质也证明这点,佳方式的地膜+稻草666.7m^2紫甘蓝早期净菜产量达3499.2kg,叶球紧实度为0.059kg/cm。 相似文献
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中国西部作为主要的矿产生产基地,拥有丰富的矿产资源,但由于多年无节制的开采使当地生态环境发生巨大变化,因此深入了解中国西部生态环境变化及驱动因子具有重要的现实意义。以内蒙古乌海市为研究对象,选取坡度、坡向、曲率、地形起伏度、高程、植被覆盖度、到水源的距离、到道路的距离、人口数目、工业总产值、居民人均可支配收入等11个因子,应用层次分析法(AHP)构建生态环境敏感性评价模型分析乌海市生态变化,并结合地理探测器分析影响乌海市生态环境变化的主要影响因子。结果表明:乌海市生态环境经历了初期的生态环境良好-生态破坏-生态修复的过程,不同过程中生态环境的空间分区存在明显差异,虽然整体生态环境有所改善,但改善程度较小。截至2016年海勃湾和乌达区的生态环境得到修复,但修复面积仅为46.790和0.212 km2,分别占分区比例的9.0%和0.1%。乌海市生态环境变化是自然和人为因子共同作用的结果,其中到水源的距离(q=0.782,P < 0.05)、人口数量(q=0.708,P < 0.05)、工业总产值(q=0.499,P < 0.05)、全体居民人均可支配收入(q=0.490,P < 0.05)等是最主要的驱动因子。在今后的生态修复工作中要加大对上述因子的调控,以达到最佳的治理效果。 相似文献
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我国越南安息香的地理分布及其气候特征 总被引:1,自引:0,他引:1
用查阅资料和实地调查相结合的方法,对越南安息香在我国的天然与人工分布及其气候特征进行分析。结果表明:越南安息香零星分布于我国北纬21°28’48”~2939’00”,东经98°39’00”~118°09’36”,生境片段化严重,种群内个体数量少或为孤立木;通过人工引种栽培,目前其分布的最北端为北纬30°11’24”;在云南和贵州分布区,越南安息香多分布于海拔1000~2000m;在中东部分布区,集中分布于200~1000m,偶见于〈200m的低海拔地区。根据天然分布区的气象资料,总结出越南安息香对温度、光照和水分等气候指标的需求特点。在引种栽培基础上,结合分布北缘和特殊分布点的气候特征,推出越南安息香潜在的适宜生长区,井提出引种驯化的首选种质。 相似文献
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