基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

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。     

基于随机森林的高寒草地地上生物量高光谱估算

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。     

青藏高原东部高寒沼泽湿地动态变化及其驱动因素研究

20世纪中后期以来,在全球气候变化和人类活动的影响下,青藏高原湿地生态系统变的极其敏感和脆弱。运用遥感与地理信息系统技术,以Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像为主要数据源,解译了青藏高原东部甘南和川西北地区1991、2000、2010和2016年4个时期的沼泽湿地;利用转移矩阵和湿地动态度,分析了沼泽湿地的空间变化、转移方向和变化速率;采用景观指数,分析了沼泽湿地景观格局变化;结合气象数据和相关统计资料并利用灰色关联度法,分析了沼泽湿地变化的驱动因素。结果表明: 1)研究区沼泽湿地主要分布在东北部,1991-2016年4个时期的面积分别为6739.89、6231.39、5849.59和5649.35 km²,处于持续减少的状态,26年间面积共减少了1090.54 km²。2)26年来,研究区沼泽湿地的动态度从-7.54%减小至-3.42%,面积变化速率持续减慢,高寒草地是沼泽湿地转出和转入的主要类型。3)沼泽湿地的斑块数量先增加后减少,斑块密度持续增大,反映了沼泽湿地的破碎程度增高;最大斑块指数先降低后小幅升高,斑块形状指数先升高后小幅下降,反映了沼泽湿地的优势度降低,景观形状趋于复杂化;分离度指数先增大后小幅减小,聚集度持续降低,反映了沼泽湿地从单独紧凑的状态趋向离散化发展。4)人为因素是影响青藏高原东部沼泽湿地面积变化的首要原因,其次受到气候因素的影响,各因子影响力大小依次是牧业生产总值>国民生产总值(GDP)>人口数量>温度>蒸发量。沼泽湿地面积与各因子呈明显的负相关关系,面积随牧业生产总值、GDP、人口数量、温度和蒸发量的增加而减小。     

甘南和川西北地区草地植被NDVI变化及其驱动因素研究

草地是甘南和川西北地区最主要的植被覆盖类型,约占研究区面积的43.91%。为探明该地区草地的生长状况变化及其驱动因素,基于MOD13A3数据,采用趋势分析、变异系数、偏相关分析和残差分析,对研究区草地归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）时空动态变化和稳定性进行分析,并研究了气象因素和人类活动对草地NDVI变化的影响。结果表明：2000-2018年甘南和川西北地区草地生长期NDVI呈上升趋势的面积占比为74.17%,其中17.15%通过显著性验证;研究区草地NDVI整体较高（均值为0.7096）,在19年间全区和各类型草地NDVI均呈波动上升趋势,生长状况稳定,仅有6.08%的草地波动幅度较大;温度和降水对研究区草地NDVI的变化主要呈正向驱动,且NDVI与温度呈正相关的面积（70.19%）大于降水（62.63%）,人类活动在2000-2005年对草地NDVI呈负向影响,2006-2017年呈正向影响。     

甘肃康县蚕桑产业发展现状与设想

针对目前蚕桑事业发展的现状,提出今后蚕桑产业优化发展的设想与方向,进而为三农增收,财政增税,产业增效发挥重要作用.     

榧树种质资源的收集与种子理化性质的初步分析

为了解重要干果、油料树种榧树Torreya grandis种内变异情况,为进一步选育种提供基础,在榧树产区通过农户访谈掌握当地榧树种质变异的基础上,收集了110个实生单株种质,并测定了种蒲与种核纵横径、质量等物理性状,测定了影响种子口感的蛋白质及脂肪,分析了种子物理性状间的相关性。结果表明,各榧树种质种子物理性状上存在着较大的差异,且在化学成分上也存在差异,有3个单株种质的脂肪质量分数高于香榧Torreya grandis ‘Merrillii’,9个单株种质的蛋白质接近或高于香榧;种形指数与核形指数呈极显著相关,种蒲质量或种核质量与种蒲或种核的纵横径呈极显著正相关,种核的大小随种形大小变化而变化,种子形状尖长一般质量较小,种子外形粗短则质量越大。本研究的开展加深了对榧树自然群体的了解,发现其中部分种质具有栽培推广的潜力,有助于打破香榧栽培“千年一种”的局面,同时说明对具有千年栽培历史的榧树,采用野外实际调查及农户访谈等方法进行选育是一种切实可行的方法。图2表4参10     

不同种源黄精块茎的营养成分分析

为研究不同产地黄精块茎食用相关营养成分的差异情况,选取河南信阳、江西九华山、浙江宁波等地区的多花黄精和长梗黄精块茎,分别测定黄酮、游离氨基酸、可溶性淀粉、可溶性蛋白、总糖、可溶性总糖、多糖、粗脂肪、粗纤维和含水量等10个指标。结果表明,不同种源多花黄精间以及长梗黄精与多花黄精间存在显著差异;宁海种源的多花黄精块茎的游离氨基酸、总糖、多糖等营养指标含量较另2个种源多花黄精高;宁海种源的长梗黄精有6个指标要优于多花黄精。     

水泥粉尘污染对作物生育和产量的影响

汪清庙岭水泥厂位于吉林省东部山区嘎呀河上游低山丘陵区河谷盆地,该厂生产年产3万吨水泥。工厂排放的总悬浮物超标率夏季为8.3％,冬季为25.8％(州环保监测站监测资料1989年)。水泥厂东南测分布350公顷耕地和3.5公顷果园。经一年来生物试验和定位观测结果该厂排放出的水泥粉尘复盖作物叶表影响作物的光合作用同时落到土壤表层影响耕层土壤酸碱度。其影响程度与水泥厂距离,粉尘降尘量呈正相关。离水泥厂在1000米以内影响最大,从1000米以上开始逐渐减轻,到2000采距离时影响很少。因此,该厂水泥粉尘污染区暂定为水泥厂方园2000米以内。在污染区内农田分布面积为110公顷减产粮食达23500kg。各类作物减产率分别为玉米5.4～13.5％;大豆10.3～14.8％,水稻7.4～10.8％,果树15％。     

山核桃SRAP体系的建立及与RAPD和ISSR标记的比较

以山核桃Carya cathayensis基因组DNA为模板,对聚合酶链式反应（PCR）体系各组分进行了梯度实验,优化出条带清晰、重复性好的相关序列扩增多态性聚合酶链式反应（SRAP-PCR）扩增体系,并筛选了引物。该体系（25.00 μL）为：1 × 缓冲液0.20 mmol·L^－1,脱氧核糖核苷酸（dNTPs）,0.20 μmol·L^－1 引物,2.00 mmol·L^－1镁离子（Mg²⁺）,33.34 nkat Taq DNA 聚合酶,0.80 mg·L^－1基因组DNA（以上均为终浓度）。反应条件为94 ℃预变性5 min;94 ℃变性30 s,35 ℃退火30 s,72 ℃延伸2 min,5个循环;94 ℃变性30 s,50 ℃退火30 s,72 ℃延伸2 min,30个循环;72 ℃延伸8 min,4 ℃保存,反应时间比其他体系缩短了一半。从100对引物中筛选出了适用于山核桃的引物15对。在山核桃中,随机扩增多态性DNA（RAPD）,简单序列重复区间（ISSR）,SRAP等3种标记,以SRAP标记每对引物扩增的位点数及每对引物扩增的多态性位点数为多,但SRAP多态性引物的比例、多态性位点比例居于另2种标记之间。在山核桃研究中可以考虑使用SRAP及RAPD标记。图6表4参28     

基于CCI-LC数据的甘南和川西北地区土地覆盖类型时空动态分布及草地面积变化驱动力研究

土地覆盖变化是评价生态系统健康的关键,并对可持续发展有重要意义。遥感技术是实现快速动态监测大面积土地覆盖变化的有效方法。结合野外实测土地类型数据和Landsat 8 OLI影像,对欧空局全球土地覆盖产品(CCI-LC)在甘南和川西北地区分类精度评价的基础上,分析了研究区1992-2015年土地覆盖类型的时空动态变化特征,并从自然和人为两方面因素出发,研究了该地区草地面积变化的驱动力。结果表明:1)CCI-LC产品在甘南和川西北地区的总体精度为76.79%,在六大土地覆盖类型中(草地、林地、裸地、水体、永久冰雪和人类占用地),草地的用户精度最高(94.88%)。2)在1992-2015年,草地面积整体上呈减少趋势,且在1994-2001年发生了较大的变化,减少了6760.53 km²,动态度为-0.53%·年^-1。3)1992-2000年研究区主要发生草地、林地和人类占用地三者之间的相互转化,其中草地以转出为主;2000-2010年研究区土地覆盖类型的变化多样,草地仍以转出为主,但转出面积较上一时间段大幅度减少;2010-2015年间研究区地物类型的转换关系更加复杂,其中草地以转入为主,转入来源仅为林地和人类占用地。4)农业GDP和牧业GDP是甘南和川西北地区草地面积变化的主要驱动因素,且两者均与草地面积呈负相关关系。提供了一种宏观、快速、低成本分析长时间序列土地覆盖类型动态变化的遥感监测方法。