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1.
2.
以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。 相似文献
3.
4.
基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。 相似文献
5.
基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。 相似文献
6.
利用重庆市南川区马尾松解析木数据,选择合适的导向曲线方程,建立基于导向曲线的立地指数和立地形模型,并对立地形的适用性进行说明。根据散点图和三倍标准差对解析木数据进行了选择,排除了不符合要求的圆盘记录对。采用5种常用的经验生长方程对年龄-树高、胸径-树高进行拟合,根据决定系数R2,均方根误差RMES、 AIC、方程的参数变动系数以及拟合曲线对方程进行选择;根据选定的方程,求出其连续生长量方程和平均生长量方程,并采用matlab绘制出其曲线方程,根据连续生长量和平均生长量次相交后的下一个龄(径)阶,选择出基准年龄(胸径);利用标准差调整法进行编表,编表后采用成对T检验方法对立地指数表和立地形表进行验证。结果表明,立地指数和立地形的表达精度在95%水平下显著,平均总相对误差和相对总误差都<5%,而预估精度分别达到了99.18%和99.22%,说明所编立地指数表和立地形表精度较高,能够满足编表需要。根据导向曲线绘制生长量曲线方程的方法确定基准年龄和基准胸径的方法准确可行;由于龄阶和径阶的选择差异,导致立地指数级不同,同时影响了立地形与立地指数的编表质量;由于树木的生长特性,立地形在表示立地质量时,在林木的早期将会低于立地指数,在树木生长的中后期将会高于立地指数;立地形的适用性取决于胸径与树高的相关性,相关性越强,立地形就越准确,在选择合适的优势木的情况下,立地形可以取代立地指数来表示林地质量。 相似文献
7.
随着近年来我国经济的高速发展,各地生态环境污染和破坏形势日益严重,特别是涉及土壤环境的污染和破坏事件日益增加,需要对发生土壤污染的场地进行损害鉴定评估工作。根据生态环境部《生态环境损害鉴定评估技术指南总纲和关键环节第1部分:总纲》(GB/T39791.1-2020)等技术规范,规定了4种基线确定方法:即历史数据法、对照数据法、标准基准和专项研究等方法。通过相关案例,主要分析了土壤生态环境损害鉴定评估工作中对照数据法中基线值确定方法,为后续开展相关土壤环境损害鉴定评估工作提供一定的参考。 相似文献
8.
Tracking escaped Atlantic cod (Gadus morhua L.) aggregated around Norwegian farms: Considerations for management strategies 下载免费PDF全文
R. D. Hedger R. M. Serra‐Llinares P. Arechavala‐Lopez R. Nilsen P. A. Bjørn I. Uglem 《Fisheries Management and Ecology》2017,24(4):265-273
To examine site fidelity and potential for ecosystem impacts, 20 escapee cod (Gadus morhua L.) from fjord‐based cod farms were tagged with acoustic transmitters, released in the vicinity of the same farm, and their subsequent behaviour and survival monitored using a fixed array of acoustic receivers. Most individuals demonstrated high fidelity to their farm where tagged, and this increased during the polar night. Only five individuals (25%) were occasionally detected at another farm (4 km distance), and only three cod (15%) migrated out of the fjord during the 6‐month study period. Vertical movements were consistently greater in the hours around noon than at night, a behaviour inconsistent with that observed for wild fish. A high mortality rate (40%) was observed during the first 4 months post‐release, and actual mortality may have been even higher, limiting the potential for negative ecosystem effects from cod escapees. Findings from this study are used to discuss the development of recapture strategies for minimising potential impacts from cod escapees to ensure sustainable farming activity. 相似文献
9.
贝母属植物是中国中药材的宝库,由于形态上难以区分,在民间应用、临床应用和中药市场中还存在混淆应用、以次充好的现象,急需开发基于新型分子标记位点的精准检测方法。本研究应用多重序列比对、SNP筛选等生物信息学分析手段,对贝母属15种植物28条叶绿体基因组序列进行分析。结果发现,贝母属叶绿体基因组DNA同源性达97.22%,通过分析共发现SNP位点5879个,其中川贝母类鉴别候选位点71个,川贝母鉴别候选位点4个,瓦布贝母鉴别候选位点37个,太白贝母鉴别候选位点147个,浙贝母鉴别候选位点91个,湖北贝母鉴别候选位点271个,平贝母鉴别候选位点1393个,伊贝母鉴别候选位点89个。本研究还对SNP位点在精准鉴定、精确定量应用方面进行了讨论,可为川贝母中药资源鉴定提供技术支撑。 相似文献
10.