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1.
林分植被覆盖在很大程度上能够反映林分生态系统的健康与否,其时空变化是林分生态系统发展方向的判断依据。对玉溪市2010—2019年林分植被覆盖的时空格局变化进行了分析,并利用单因素和多元回归分析方法分别建立回归模型探索了林分植被覆盖改善与退化的驱动因素。结果表明:林分植被覆盖整体呈向好趋势,各驱动因素与斜率均不是简单线性关系;道路和居民区与林分植被覆盖改善速度呈负相关、与退化速度呈正相关;DEM、坡度、大型水体、公益林管护与林分植被覆盖改善速度呈正相关、与退化速度呈负相关;坡向与林分植被覆盖改善速度呈正相关,地形起伏度与林分植被覆盖退化速度呈负相关。林分植被覆盖改善与退化的驱动力不尽相同,影响机制也存在差异,这为更好制定生态保护相关政策提供了有力的科学依据。  相似文献   
2.
植被盖度是刻画陆地生态系统植被覆盖的重要生态参量。以当雄县Landsat-8OLI为数据源,从10种常用植被指数中筛选出适合反演高寒草地生长季/非生长季草地植被盖度的植被指数,引入像元三分法确定端元特征值,通过不同植被指数基于像元二分模型反演植被盖度的对比分析,确定适合生长季/非生长季植被盖度最优植被指数,根据反演结果分析了研究区草地生长季/非生长季植被盖度的时空变化特征。结果表明:1)由可见光-近红外波段构建的植被指数适用生长季植被盖度反演,由短波红外构建的植被指数适用于非生长季植被盖度反演。2)基于MSACRI的像元二分模型适合非生长季植被盖度反演,基于NDVI的像元二分模型则最适用于生长季植被盖度的反演。3)研究区草地植被盖度随海拔增加呈现先增加后减少的单峰变化格局,草地集中分布于海拔4300~5100 m处。生长季植被盖度主要集中于20%~80%,非生长季绝大部分的草地盖度小于40%。研究结果可为草地生态系统碳存储、植被生产力、土壤侵蚀、生态水文等研究提供参考依据。  相似文献   
3.
遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。  相似文献   
4.
植物油脂不仅是人类可食用油的主要来源,也是人类生产生活中重要的可再生原料。本文概述了植物油脂的生物合成途径,从母体效应、QTL、GWAS等多个方面总结了油料作物油脂合成的遗传学研究进展,同时探讨了已知的油脂合成调控相关基因的功能。本文综述了该领域的研究现状,为深入了解油料作物油脂合成调控网络提供了参考,也为油料作物的分子改良和遗传育种提供了理论基础。  相似文献   
5.
植被覆盖和降雨因子变化及对东北黑土区土壤侵蚀的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的] 研究东北黑土区植被覆盖和降雨侵蚀力因子对土壤侵蚀时空变化的影响程度,为该区水土流失治理和可持续发展提供科学依据。[方法] 运用修正后的通用土壤流失方程(RUSLE)得到了2000—2018年东北黑土区土壤侵蚀分布特征,并探究土壤侵蚀模数与因子时空分布变化规律,得出侵蚀模数对于植被覆盖和降雨侵蚀力因子变化的敏感性。[结果] 黑土区土壤侵蚀变化与植被覆盖与管理因子和降雨侵蚀力因子的变化相关。研究期间侵蚀模数从1 175.20 t/(km2·a)下降至822.07 t/(km2·a),并且全区主要以微度侵蚀和轻度侵蚀为主,空间上呈现西南向东北逐渐降低的空间分布特点。[结论] 东北黑土区东南部和西南部的植被覆盖与管理因子(C)敏感系数分别为0.95和1.00,是强度敏感区域,提高植被覆盖度将成为有效治理手段;西北与西南降雨侵蚀力因子(R)敏感系数分别为0.45和1.00,为中度敏感和强度敏感的区域,降低降雨的影响对治理侵蚀最为有效。  相似文献   
6.
7.
基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别   总被引:4,自引:3,他引:1  
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。  相似文献   
8.
为了降低极端气候事件对农作物产量与经济的损失,本文基于灾害学理论,运用数理统计的趋势分析等方法,分析了1978—2017年旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾4种极端气候事件对广西区农作物成灾、受灾面积的影响。并用极端气候事件的气候因素响应频率来近似代替一定区域极端气候发生的概率,结合1978—2017年4种极端气候事件灾损评估,对广西区旱灾、水灾、风雹灾与低温成灾进行时空分析,揭示其时空变化趋势。结果表明:(1)研究期内,广西区农作物因灾致损程度为:旱灾>水灾>低温成灾>风雹灾;(2)广西区由旱灾引起的农作物受灾面积与成灾面积呈下降趋势,因灾致损严重区域由中部与西部逐步变化至西南部与东北部;(3)广西区由水灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域由南部向中西部逐渐变化;(4)广西区由风雹灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈下降趋势,因灾致损严重区域由北部与南部向中部与南部逐渐变化;(5)广西区由低温成灾引起的农作物受灾面积与成灾面积变化呈上升趋势,因灾致损严重区域主要集中在北部。  相似文献   
9.
10.
HE Qian 《干旱区科学》2020,12(5):865-886
Soil erosion in the Three-River Headwaters Region (TRHR) of the Qinghai-Tibet Plateau in China has a significant impact on local economic development and ecological environment. Vegetation and precipitation are considered to be the main factors for the variation in soil erosion. However, it is a big challenge to analyze the impacts of precipitation and vegetation respectively as well as their combined effects on soil erosion from the pixel scale. To assess the influences of vegetation and precipitation on the variation of soil erosion from 2005 to 2015, we employed the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) model to evaluate soil erosion in the TRHR, and then developed a method using the Logarithmic Mean Divisia Index model (LMDI) which can exponentially decompose the influencing factors, to calculate the contribution values of the vegetation cover factor (C factor) and the rainfall erosivity factor (R factor) to the variation of soil erosion from the pixel scale. In general, soil erosion in the TRHR was alleviated from 2005 to 2015, of which about 54.95% of the area where soil erosion decreased was caused by the combined effects of the C factor and the R factor, and 41.31% was caused by the change in the R factor. There were relatively few areas with increased soil erosion modulus, of which 64.10% of the area where soil erosion increased was caused by the change in the C factor, and 23.88% was caused by the combined effects of the C factor and the R factor. Therefore, the combined effects of the C factor and the R factor were regarded as the main driving force for the decrease of soil erosion, while the C factor was the dominant factor for the increase of soil erosion. The area with decreased soil erosion caused by the C factor (12.10×103 km2) was larger than the area with increased soil erosion caused by the C factor (8.30×103 km2), which indicated that vegetation had a positive effect on soil erosion. This study generally put forward a new method for quantitative assessment of the impacts of the influencing factors on soil erosion, and also provided a scientific basis for the regional control of soil erosion.  相似文献   
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