“3S”技术在草地鼠虫害监测与预测中的应用

日益严重的草地鼠虫害,己成为引发草原退化、沙化、水土流失的重要因素之一,并威胁我国草地畜牧业的可持续发展。"3S"技术作为一种综合性技术手段,具有探测范围广、信息量大、成本低、受地面条件限制和人为因素影响小等特点,可实现对各种空间信息和环境信息的快速、机动、准确、可靠的收集、处理与更新。这一技术与地面调查资料的结合,不仅加快了对草地资源的宏观监测速度,而且能够快速、准确地反映草地鼠虫害的变化动态。结合鼠虫害发生的特点,重点概述了运用"3S"技术对草地鼠虫害进行监测的原理、方法及存在的问题,并分析了该领域未来的研究重点和"3S"技术的应用前景。     

甘南牧区草畜供求动态变化与调控——以阿孜畜牧试验场为例

甘南牧区不仅是我国重要的畜牧业生产基地,而且是黄河上游的重要水源涵养地.过牧超载导致天然草地退化,严重影响牧区的可持续发展.以甘南州玛曲县的阿孜畜牧试验场为例,分析了2008和2009年天然草地的可食牧草产量、放牧家畜承载量等方面的动态变化.研究结果表明,2009年阿孜畜牧试验场产草量有所增加,月均产草量较2008年提...     

基于3S技术的草原鼠害监测方法研究

草原鼠害严重威胁我国草地畜牧业的可持续发展,基于“3S”技术的草原鼠害监测方法的研究在草原害鼠防治与管理方面具有重要意义。本研究以青海省为例,将“3S”技术与地面实地调查数据相结合,考虑影响草原鼠害的主要因素,建立了基于“3S”技术的草原鼠害监测模型。研究结果表明,1)草原鼠害监测模型模拟出鼠害分布的阈值主要集中在0.344 1~0.378 2,不同鼠种在不同鼠害程度的阈值均不相同;2)模拟结果总体面积为实地调查面积的1.80倍,覆盖了实地调查区域的99.95%,两者反映的整体鼠害区域基本一致。该方法为有效治理鼠害提供决策支持,对有效保护草地生产力和实现草地畜牧业的可持续发展具有重要的研究价值。     

基于CSCS方法的甘南自然植被NDVI时空分布特征研究

基于综合顺序分类系统(CSCS)模型,利用地理信息系统技术手段,模拟出甘南潜在自然植被类型图,并且结合国际地圈生物圈计划(IGBP)土地覆盖数据集,制作出甘南残存潜在自然植被分布图和残存潜在自然植被典型区分布图。在此基础上,利用2001-2010年MODIS数据分别研究了残存潜在自然植被分布区及其典型区的NDVI年度和月度变化特征。研究结果表明,1) 甘南残存潜在自然植被分布区面积达33 940 km²,占甘南总土地面积的92.53%;2) 残存潜在自然植被典型区主要分布在玛曲县、碌曲县及迭部县部分地区和夏河县北部,在舟曲、卓尼和临潭县分布较少;3) 甘南地区NDVI在2001-2010年期间都呈现出上升趋势,7种植被类型的月最大值出现在7-9月。     

黄河源区高寒草甸群落高度遥感模拟与评价

草层高度是反映草地生长状况的重要指标之一,与草地地上生物量的监测及载畜力的评估具有紧密联系。目前,对我国天然草地群落高度的监测尚缺乏精确的遥感方法。本研究以黄河源区高寒草甸为研究区,分别基于MODIS植被指数、冠层高度模型以及草地冠层高光谱反射率,构建了高寒草甸草地群落高度的估算模型,并对模型精度进行了评价。结果表明,1)12种MODIS植被指数中,NDVI对草层高度的变化最为敏感,其4种回归模型的R~2均较低,介于0.203~0.241,NDVI指数模型(y=0.789e~(3.186x),R~2=0.241)的拟合效果最好,但反演误差较大(RMSE=4.2cm,CVRMSE=45.7%);2)冠层高度模型在黄河源地区高寒草甸试验区的反演精度较低(RMSE=5.8cm,CVRMSE=62.1%),实际应用误差较大;3)高寒草甸群落高度与519.4-583.17nm波段之间的冠层光谱反射率存在显著负相关关系(P0.05),基于光谱位置变量R′510.59的线性模型(y=~(-1)56.375x+20.384)相对最优(R~2=0.489,RMSE=3.5cm),较适合反演高寒草甸群落的草层高度。     

栽培苜蓿草地智能感知系统关键生物物理指标实时监测及分析算法研究

苜蓿作为重要的优质牧草,其产量和品质的监测对草牧业发展具有十分重要的作用。传统大范围栽培苜蓿盖度和产量的地面调查以及卫星遥感反演易受天气、人力和财力等因素的影响,在时空动态监测方面具有一定局限性。近年来随着传感器和人工智能（AI）的快速发展及其在作物监测和分析方面的普遍应用,为栽培苜蓿盖度及产量的精准实时估测提供了新的契机。本研究以新疆、内蒙古、甘肃、宁夏等北方四省区栽培苜蓿为研究对象,结合地面实测资料,利用深度学习算法（DL）、多元线性回归（MLR）和随机森林（RF）方法建立了栽培苜蓿盖度和产量估测模型;并对模型精度进行了评价。研究结果表明：1）总体而言,我国新疆、甘肃河西等地区的栽培苜蓿以灌溉为主,地块集中连片、地势平坦,一年刈割3～4次,苜蓿草地在盛草期的平均产量和盖度达5362.81 kg·hm-2、96.29%;以旱作生产方式为主的甘肃陇东、宁夏南部等地区的栽培苜蓿草地大多种植在山区水平梯田,一年刈割2～3次,其盛草期的平均产量和盖度达3987.57 kg·hm-2、91.55%;2）基于无人机可见光遥感数据的苜蓿草地盖度深度学习模型的R2达0.99,均方根误差（RMSE）为...     

基于机器学习的青藏高原天然草地盖度时空变化特征研究

草地盖度是评价草地生长状况的重要指标,构建高精度的盖度估测模型是开展天然草地动态监测的关键。本文利用2003—2018年实测数据和地形、土壤等55个指标,建立了4种草地盖度遥感估测模型,通过比较得到研究区草地盖度遥感估测最优模型,并分析了2001—2019年研究区草地盖度时空动态变化。结果表明：由最小绝对压缩变量筛选方法选出10个有较高重要性的变量。其中,比值植被指数与草地植被盖度间的相关性优于其他单因素模型与草地植被盖度间的相关性。在3种机器学习模型中,随机森林优于人工神经网络与支持向量机模型,其R²和均方根误差分别为0.68和12.75%。机器学习方法构建的草地盖度模型优于单因素模型,其R²可提高0.09～0.16,RMSE降低1.52%～2.81%;2001—2019年,研究区草地盖度整体上呈现出自西向东、自北向南增加的趋势,呈增加趋势的面积占比为55.4%,呈减少趋势的面积占比为44.6%。     

基于GIS的甘南地区草原综合顺序分类研究

草原是畜牧业生产的根本,科学合理的分类是草原开发利用、培育保护和经营管理的基础.本研究根据甘南及周边地区55个气象台站30年的气象资料,采用地统计学及回归方法对甘南地区的积温和湿润度进行插值,建立了>0℃年积温和湿润度空间数据库.依据草原综合顺序分类法的分类原则,绘制了甘南地区的潜在草地类型图.结果表明,甘南草地共分为...     

基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种_(ADC)植被指数(NDVI_(ADC)、SAVI_(ADC)和GNDVI_(ADC))与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的_(ADC)植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMOD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD),获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型。结果表明,1)基于_(ADC)获取的3种植被指数中,NDVI_(ADC)与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVI_(ADC),拟合效果最差的是GNDVI_(ADC);2)基于NDVI_(ADC)建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55~393.18kg DW/hm2;r范围为0.65~0.66)远高于NDVI_(MOD)的模型精度(RMSEP介于421.08~427.00kg DW/hm~2;r范围为0.55~0.58),NDVI_(ADC)反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVI_(ADC),NDVI_(MOD)的样本值整体偏高;3)在NDVI_(ADC)构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVI_(ADC)-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm~2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVI_(ADC)与NDVIMOD相关性较高,利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD)可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVI_(MOD)-301.69。该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度。     

甘南高寒草甸主要毒杂草光谱特征分析

草地植物的光谱特征对于物种的识别具有重要意义。本研究利用2013年9月采集的甘南州夏河县桑科草原5种典型毒杂草青藏狗娃花(Heteropappus bowerii)、箭叶橐吾(Ligularia sagitta)、披针叶黄华(Thermopsis lanceolata)、乳白香青(Anaphalis lactea)和鹅绒委陵菜(Potentilla anserina)的实测高光谱数据,通过对其冠层光谱进行特征分析和参量化等处理,找出了5种毒杂草之间的光谱差异。结果表明,5种毒杂草的原始光谱曲线趋势大致相同,经过一阶微分变换、光谱重排等处理,利用"红谷"、"绿峰"、"红边"、水分吸收、光谱指数和光谱重排等指标,可较好地将这5种毒杂草区分开来。因此,基于光谱分析的植被分类对于研究甘南州高寒草甸植被的遥感反演、调查和分类等具有重要的意义。