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本试验选取了青海省海北地区的海晏县作为研究区域,按照返青期(4-6月)、盛草期(7-9月)、枯黄期(10-12月)和枯草期(1-3月)4个阶段,试图通过实地测量、实验室分析与高分遥感影像相结合,分别筛选与草地各营养指标含量相关性最优的植被指数,建立草地营养含量月际动态估测模型,旨在将高分卫星影像与地面高光谱数据相结合,初步探寻天然草地各营养指标含量的月际动态规律,对指导冷季补饲及实现草地资源最优配置具有重要意义。结果表明:结合高分遥感数据,针对不同月份分别筛选最佳反演模型,对各营养指标含量进行反演,以此分析草场各营养含量月际动态变化规律是可行的;牧草干物质、粗蛋白、钙和磷含量随着返青期-盛草期-枯黄期-枯草期的变化趋势,基本呈现先增后减型变化。4个阶段中,草场干物质和磷含量最大相差约6倍,粗蛋白含量最大相差约7倍,钙含量最大相差约17倍。 相似文献
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以天山北坡乌鲁木齐县甘沟乡为研究区,利用美国SVC HR-768便携式光谱仪采集25块样方的高光谱数据,并测定对应样方中草地盖度,分析草地盖度与原始光谱、一阶微分光谱和高光谱特征变量之间的相关关系;采用回归统计的方法,基于高光谱位置变量、高光谱面积变量和高光谱植被指数变量构建草地盖度的估测模型,并进行模型精度评价。结果表明,研究区草地盖度与植被冠层光谱反射率相关性较强的波段范围为354-704、1 420-1 481和1 904-2 512nm;基于一阶微分光谱和高光谱植被指数构建的估测模型能更好地反演草地盖度。通过模型检验,确定基于560nm的光谱一阶微分模型y=-384.153x+72.096可作为草地盖度的最优估测模型,模型均方根误差为7.344%,估算精度为90.343%。 相似文献
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依据调查资料 ,对青海天然草地豆科牧草的种类、营养成分、产草量等进行了分析 ,结果表明 :青海天然草地豆科牧草种类有 60余种 ,分布在 1 1 0个草地型中 ,粗蛋白含量一般在 1 8%~2 2 %之间 ,产草量一般可达 5 0 kg/hu~ 70 kg/hu。 相似文献
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青海天然草地牧草营养成分分析 总被引:8,自引:0,他引:8
通过对青海天然草地牧草4大类主要营养成分进行分析,结果表明:青海天然草地牧草具有粗蛋白质、粗脂肪、无氮浸出物含量高,粗纤维含量低,即"三高一低"的特点.与全国同类型草地牧草营养成分相比,粗蛋白质高2.61个百分点,粗脂肪高0.4个百分点,无氮浸出物高4.92个百分点,粗纤维低20.42个百分点. 相似文献
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为探究放牧强度、家畜类型和放牧制度3种放牧因素以及采样时间、草地类型、年均温和年均降水量4种环境因素对中国北方天然草地群落营养品质的影响,本研究通过对35篇中英文文献,共计306组数据进行了基于随机效应和贝叶斯方法的Meta分析,定量研究了放牧对草地群落营养品质(粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、无氮浸出物、粗纤维、酸性和中性洗涤纤维含量)的效应,并结合随机森林方法,研究了7种因素对放牧效应的影响。结果表明,放牧可以增加草地群落粗蛋白含量,减少群落纤维含量,提高草地群落存留部分的营养品质,同时7种因素均对放牧效应存在显著影响,但对于不同营养品质指标,不同因素对放牧效应的影响存在差异。本研究为我国北方天然草地基于牧草品质的管理和研究工作提供了资料和参考。 相似文献
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甘南草地地上生物量的高光谱遥感估算研究 总被引:1,自引:2,他引:1
为了促进高光谱分辨率遥感技术在草地畜牧业动态监测和遥感估产中的应用,选择甘南草原为研究区,通过野外观测,测量了天然牧草的冠层高光谱和地上生物量数据,分析了4种主要草地类型的冠层光谱曲线特征,并分析了地上鲜生物量与冠层反射光谱和一阶微分光谱之间的相关关系,构建了光谱特征参数作为变量,建立了甘南草原牧草地上鲜生物量的高光谱估算模型,并对模型进行检验,结果表明:特征参数D723的对数回归模型,不仅相关系数较高,而且均方根和相对误差都较小,因此,估算精度较高,可作为甘南草地地上鲜生物量的最佳高光谱估算模型。 相似文献
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基于HJ-1A卫星数据的高寒草地氮素评估-以青海省贵南县及玛沁县高寒草地为例 总被引:1,自引:0,他引:1
基于HJ-1A HSI卫星遥感资料,结合2014年青海省玛沁县、贵南县研究区高寒草地野外实测数据,建立了高寒草地氮素含量的估测模型,并对模型进行了精度评价,筛选出最优反演模型,分析了研究区高寒草地氮素的空间分布。结果表明,1)高寒草地HSI的原始光谱反射率、一阶导数光谱反射率及去包络线光谱反射率与地面实测氮素含量有一定的相关性,特别是吸收特征波段1(750.95~791.95 nm)和吸收特征波段3(889.03~921.30 nm)与氮素含量具有显著的相关性;2)基于吸收特征波段1构建的波段深度指数BD767.99可以较好的估测研究区高寒草地氮素含量,利用此变量拟合的线性回归模型可以解释研究区高寒草地氮素含量变化的44%,模型估测精度可达81.6%;3)贵南研究区氮素含量的空间变异较大,整体而言,西北部和西南部地区氮素含量较高,东北部地区氮素含量较低;玛沁研究区氮素含量的空间变异较小,草地氮素含量水平整体较低。 相似文献
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Grassland is an important resource bank for regional economic development and a crucial ecological reservoir for the security of China’s land-based ecological environment. Remote sensing technology is rapid,efficient,and low-cost,and therefore provides the mainstream technical means for large-scale grassland monitoring. The use of remote sensing technology to discriminate grassland species is an important way to monitor the population dynamics and botanical community succession in grassland. Such information is conducive to the timely and accurate detection of changes in the grassland ecological environment and provides an important reference for the scientific management of grassland ecosystems and the construction of an ecologically aware civilization. This study focuses on the problem of remote sensing discrimination of grassland species,clarifies the technical process of grassland species discrimination and introduces the latest research progress. Technical difficulties are covered from three perspectives:The characteristics of the main remote sensing data sources for grassland species discrimination and their acquisition techniques,important grassland species discrimination features and their mining techniques and the current commonly used grassland species discrimination methods and models. This study concludes that hyperspectral and LiDAR remote sensing and their fusion technologies have application prospects in the remote sensing discrimination of grassland species, and that the deep mining of multidimensional features and the effective combination of complementary features can improve the accuracy of grassland species discrimination. This study identifies the main problems of the current remote sensing discrimination technology for grassland species,and opens the prospect of the future precise discrimination of grassland species through remote sensing technology and thereby provides a theoretical reference for a thorough understanding of the field of remote sensing identification of grassland species and in-depth research on grassland species discrimination. © 2023 Editorial Office of Acta Prataculturae Sinica. All rights reserved. 相似文献
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草地遥感估产的原理与方法 总被引:3,自引:2,他引:3
在介绍草地遥感估产的原理和方法的基础上,分析了单纯的遥感模型、遥感模型与地学模型相结合等不同估产方法及草地面积动态监测的特点和存在问题,并对草地遥感估产方法发展趋势做了总结。随着遥感技术的发展,草地遥感估产技术和方法也将继续发展,基于遥感数据和方法的草地估产模型更加趋于成熟,其应用也将向草原生态系统、草地退化监测、草地植被生长监测等领域扩展。 相似文献
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土壤肥力下降和杂类草入侵,是导致高寒草甸产草量和饲草品质降低的主要原因,为探究施肥时间和施肥水平对高寒草甸草产量和草品质的影响,在以老芒麦(Elymus sibiricus)为优势种的高寒草甸上,采用完全随机区组设计进行施肥试验。结果表明,春季和春秋分季施肥有助于提高草地群落和禾本科产量,并抑制杂类草生长,尤其是春季施肥225kg·hm-2抑制作用最显著(P0.05),而秋季施肥对草地群落和禾本科饲草产量影响不显著(P0.05)。同时,春秋分季和秋季施肥,可以维持高寒改良草地较高饲草品质。因此,欲获得较高饲草产量和品质,以春秋分季施肥75kg·hm-2为宜。 相似文献
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