牛急性瘤胃臌气的简易治疗方法

急性瘤胃臌气是牛的常见病.本病多因管理不当使牛采饲大量容易发酵的饲料,尤其是开花前的豆科植物,最易导致此病.     

结合Landsat 8与PALSAR-2影像的龙南县针叶林蓄积量遥感估测研究

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。     

基于高分二号的旺业甸林场蓄积量估测模型研究

【目的】为了探究国产高分二号(GF-2)影像在林分蓄积量估测中的潜力,并找到最佳的蓄积量估测模型。【方法】本次实验以内蒙古旺业甸林场为研究区,以高分二号卫星影像为信息源,结合2017年10月份调查的75块样地以及同时期的GF-2影像数据,提取波段特征、植被指数和纹理特征等43个遥感因子作为候选变量,利用Pearson相关系数选择出与蓄积量显著相关的6个变量,采用多元线性回归模型(MLR)、BP-神经网络模型(BP-ANN)、随机森林模型(RF)、支持向量机模型(SVM)和K邻近模型(KNN)进行蓄积量的估测。以决定系数(R^2)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RRMSE%)作为5种模型的评价指标,选择出旺业甸林场的最佳蓄积量估测模型,并绘制了研究区的森林蓄积量分布图。【结果】4种机器学习模型的结果明显优于传统的线性模型,其中随机森林(RF)模型和K邻近模型(KNN)均得到了较高的精度,其中RF模型的R^2为0.66,均方根误差为55.2 m^3/hm^2,相对均方根误差为28.1%,KNN模型的R^2为0.64,均方根误差为57.6 m^3/hm^2相对均方根误差为29.3%。【结论】在利用高分二号数据进行旺业甸林场蓄积量估测时,RF和KNN模型在估测针叶林蓄积量时相比于其他模型可以取得更好的结果。     

基于方差优化k最近邻法的森林蓄积量估测

森林资源调查是数字森林资源监测的基础,遥感技术可以克服传统方法如抽样调查的局限性,有效地缩短作业时间,提高效率。虽然目前森林蓄积量遥感估测方法很多,但随着样本数量的增加,这些方法无法保证估算的准确性。本研究拟提出一种基于方差速率优化的k最近邻法(k NN),以2017年10月Planet Labs影像为数据源,结合赤峰市旺业甸林场蓄积量实测数据建立反演模型,并与地理加权回归(GWR)模型、随机森林(RF)模型、普通k NN模型和距离加权k NN模型进行对比分析。在建立的森林蓄积量反演模型中,方差优化k NN模型得到最优精度[决定系数(R^2)为0.69,均方根误差(RMSE)为67.6 m^3·hm^-2,相对均方根误差(RRMSE)为32.04%],显著优于其他模型。结果表明,方差优化k NN模型相比其他模型更适用于森林蓄积量遥感估测,森林蓄积量遥感反演空间分布符合实际分布情况,可以满足建立反演模型的需求。同时,由于Planet Labs影像的鲜明特征(即具有高时间分辨率),该数据的时间序列数据对于森林季节变化有丰富的记录,在反演森林蓄积量方面有着很大潜力。     

基于GVB模型改进算法的PolInSAR林分高度反演

P波段极化数据提高了雷达数据对林分冠层的穿透能力,基于RVoG模型的传统三阶段算法对林分均匀同质的假设前提不再满足实际情况。在符合林分异质性的GVB模型的基础上,利用林分高度、散射中心高度及其标准差进行三维搜索,改进传统三阶段算法中林分高度的反演过程,并分别采用仿真数据和机载E-SAR全极化数据进行算法验证。结果表明:与传统三阶段算法相比,改进算法的成功估计像元数提高了19.7%,林分高度估计精度提高了22.5%,说明改进算法能有效提高纯体相干估计的准确性,提高林分高度反演精度。     

铊（TI）—一个可忽视的土壤污染元素

系统地介绍了ＴＩ的地球化学性质以及自然界ＴＩ的元素组合和矿物组合，综合当今国内外矿床地球化学理论的迅速进展和矿产资源的大力开发的现状，分析了ＴＩ这一分散剧毒元素的环境效应，提出了ＴＩ是一个不可忽视的潜在的环境污染元素。     

基于LiDAR的亚热带次生林林窗对幼树更新影响分析

以湖南亚热带次生林为研究对象,利用多时相机载激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)和野外调查数据对林窗及幼树进行监测,分析比较林窗对幼树密度分布和树高生长变化的影响。结果表明,林窗大小和位置对幼树密度分布都有显著影响,喜光树种幼树主要集中在小林窗的中心区或大林窗的过渡区,在大林窗中密度最大(647株/hm2),耐荫树种幼树主要集中在林窗的边缘区,在中等林窗中密度最大(941株/hm~2)。林窗大小对幼树树高生长有显著影响,喜光树种和耐荫树种幼树分别在大林窗和中等林窗中树高生长量最大(69.3 cm/a、57.7 cm/a),喜光树种幼树在中心区的树高生长量明显大于其他位置,耐荫树种幼树的树高生长量在位置上的差异不显著。线性混合模型分析显示林窗大小是促进幼树树高生长的最主要因素,幼树树高生长变化在不同林窗中呈聚集性。从幼树密度树高生长情况来看,50~150 m~2林窗较适合促进亚热带次生林的群落演替。     

不同经营目标下的芦头林场杉木人工林经济效益分析

国有林场在森林经营中发挥重要的作用，通过考虑森林生态系统的多目标功能，研究不同经营目标对林场的森林碳汇价值的影响因素，能够充分发挥森林的多种功能和多重价值，有助于完善森林的精准经营理论，体现森林的生态、经济和社会效益。本文以湖南省芦头国有林场杉木人工林为研究对象，基于林地期望价值法、杉木生长模型及木材价格数据，分别以理想核算模式与年核算模式两种碳汇效益核算模式，估算单一木材经营目标、碳汇与木材复合经营目标下的杉木人工林的最佳轮伐期、碳汇成本以及林地期望价值，并分析不同碳价格和贴现率变动的敏感性变化。结果显示：针对芦头林场的杉木人工林的营林条件，在碳汇与木材复合经营目标下，杉木人工林的最佳轮伐期为21 a。仅估算木材收益，年林地期望价值为139 690.04元·hm^-2;复合收益的理想核算模式期望值为143 034.33元·hm^-2,年核算模式的期望值为155 937.80元·hm^-2。与单一木材经营相比，考虑碳汇收益后林地期望价值显著提升，两种核算模式下的最优轮伐期随着碳汇价格的增加而呈延长趋势，与贴现率呈负相关；两种碳...