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1.
以云南省景谷县为研究区,基于Landsat5和Landsat8遥感数据,利用2012年和2017年两期全国森林资源连续清查实地调查数据,建立多元逐步回归和随机森林模型对景谷县森林蓄积量进行遥感估测对比研究。结果显示:综合建模精度来看,随机森林法在相同样地数量条件下具有更好的估测效果;从估测结果与林地保护利用规划和林地变更数据结果相比较,随机森林法估测值接近真实值,估测精度较高。  相似文献   
2.
在生态公共服务视野下,尽管当前我国的城市森林发展较为迅速,但对其森林生态经济系统的协同机理研究仍然还是一个新课题。本文结合海南国际旅游岛建设的相关实践,从治理机制、市场机制、利益分配机制、合作机制、扶持机制5个方面,对海南城市森林进行研究,以促进海南城市森林资源的优化利用和社会经济的可持续发展。  相似文献   
3.
檀香(Santalum album Linn.)+降香黄檀(Dalbergia odorifera T.Chen.)混交林是当前我国南方地区珍贵树种种植的典型模式。为揭示不同抚育措施下其林下植被多样性的变化规律,探索林地环境对这一特殊寄生特性林分的影响。本研究选取8年生檀香+降香黄檀混交林,连续开展了3年铲草(W)、施肥(F)、铲草+施肥(W+F)抚育对其林下植被多样性影响的研究。结果表明,檀香+降香黄檀混交林下出现的植物种类为20科31属32种,其中木本植物6科7属8种,草本植物14科23属24种,抚育管理初期各处理间差异显著(P<0.05),铲草、铲草+施肥处理后相较于对照物种丰富度指数(R)、Simpson多样性指数(D)、Shannon-Wiener多样性指数(H)、Pielou均匀度指数(Jsw)显著下降(P<0.05),施肥处理变化较小。连续抚育管理后,R值对照、施肥处理平稳变化,铲草、铲草+施肥处理呈逐年上升趋势,并最终超越对照;D值、H值、Jsw值对照呈逐年降低趋势,施肥处理逐年上升,铲草、铲草+施肥先增加后减小,最终D值、H值、Jsw值均表现为施肥最高,铲草最低。施肥增加了林下物种多样性并表现出对林下物种多样性降低的一种拮抗作用,铲草则加剧了林下物种多样性降低。因此,从长远来看,施肥可增加檀香+降香黄檀混交林林下物种多样性,有利于其生态稳定性的提高。  相似文献   
4.
综述宽甸地区自然条件和林业资源概况,介绍林业特色产业的规划布局和建设现状。基于生态文明的发展理念,根据林业资源的特点和优势,提出进一步发展特色林业产业的可行性建议,为充分发挥宽甸地区林业资源潜力提供借鉴。  相似文献   
5.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。  相似文献   
6.
林分空间结构会显著影响其林下幼树更新。为明确其影响林下幼树更新的关键因子,以湖南省青羊湖国有林场青冈栎林天然次生林为研究对象,测量幼树株数密度、树高、地径和冠幅,计算混交度、大小比数、开敞度指数以及聚集指数代表林分空间结构,评价林下幼树更新情况,并用灰色关联度分析方法探究两者间的相关关系。结果表明,青羊湖国有林场13块青冈栎林样地林下更新幼树有6种,分属于4科5属,分别是青冈栎、苦槠、多脉青冈、南酸枣、黄檀、马尾松,青冈栎在更新幼树中占明显优势,是优势树种,幼树重要值为63.09%。青冈栎林各林分空间结构指数与林下更新指数均大于0.5,关联度较高,综合所有林分空间结构指数对林下更新指数关联度的均值来看,对林下更新的影响由大到小为大小比数>开敞度>聚集指数>混交度,大小比数对青冈栎林下更新影响最为显著。在促进青冈栎天然次生林林下更新时,应以调整林木大小分化程度为主,综合考虑林木空间分布格局的调整方案。  相似文献   
7.
李莉  蓝天  赵奇慧  孟繁佳 《农业机械学报》2021,52(11):219-225,262
基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达08以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65。覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型。搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网络完成智能手机、图像采集单元、本地计算机之间无线数据传输。智能手机通过Web界面可远程控制采集图像并将图像传输到云平台存储。本地计算机对图像进行预处理提取叶片形状、颜色特征后输入模型进行预测,并输出预测结果。试验结果表明,图像采集系统春季和夏季平均温度在19.7~28.3℃范围内,光照在1.125~9.543lx范围内均可正常使用,采集的图像经预处理分割后降低了环境光线的影响。使用优化后的加权随机森林模型,基于形状特征和颜色特征相结合的叶片氮元素缺乏分级判别准确率可达0.83。  相似文献   
8.
分析茂兰喀斯特森林不同地形条件下,凋落物层现存量和主要养分元素含量、储量及其释放特征,以及与土壤理化性质相关关系,为探讨茂兰喀斯特森林生态系统的养分循环机制提供理论依据。在贵州茂兰国家级喀斯特森林自然保护区内,从坡地、槽谷和漏斗3种典型地形的地表采集各分解层的凋落物和矿质土土壤样品,测定凋落物层的现存量和主要养分元素含量、储量、释放率,使用Pearson相关性分析,探究土壤理化性质与凋落物层现存量、养分元素含量之间的相关性。结果表明:1)不同地形之间以及不同分解层之间,凋落物层现存量差异较大,具体表现为坡地>槽谷>漏斗和已分解层>半分解层>未分解层。2)凋落物各分解层养分元素含量及储量均表现为C>Ca>N>Mg>K>P,不同地形之间凋落物养分总储量存在显著差异,且均以坡地最高,各养分元素因地形和分解层的差异而表现出不同的释放率。3)凋落物现存量与土壤碳、氮含量、含水量、容重、pH之间存在显著相关性。表明地形对喀斯特森林凋落物养分释放分布特征及分解速率具有显著影响,其中坡地森林地表凋落物分解较快,营养元素循环周期较短。  相似文献   
9.
【目的】建立湖南省马尾松次生林单木断面积与材积生长模型,为林木的生长预估提供理论依据。【方法】以湖南省2014年一类清查样地中的20块马尾松次生林为研究对象,选取5个具有生物学意义的生长方程,建立马尾松断面积和材积随年龄变化的基础模型,在此基础上,加入以样地为随机效应的随机参数,构建基于混合效应的湖南马尾松次生林单木断面积和材积生长模型。【结果】断面积生长最优基础模型为Logistic方程,其确定系数(R2=0.746)和预测精度(P=98.13%)最大,残差平方和(SSE=0.025)最小;材积生长最优基础模型为Richards方程,其R2为0.703,预测精度为97.20%,SSE为1.034;混合效应模型模拟结果显示,断面积和材积生长模型的随机参数均为μ1、μ2、μ3。混合效应模型的拟合效果较基础模型有显著提升,其中断面积生长模型的R2由0.746提升到0.974,平均误差Bias由0.000 26降低到0.000 01;材积生长模型的R2由0.703提升到0.984,平均误差Bias由0.001 73降低到0.000 13。两个模型的预测精度较对应的基础模型均有所提升。【结论】含样地效应的混合效应模型拟合效果和预测精度均优于基础模型,具有更高的适用性,可为该林分的可持续经营提供科学指导。  相似文献   
10.
草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha-1),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha-1),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。  相似文献   
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