昭通地震震中地区已恢复供电

8月3日云南省昭通市鲁甸县龙头山镇发生6．5级地震后,当天下午,云南电网公司组织366人的应急队伍,调集77台柴油发电机发往震中地区,有效保障了应急指挥部、医疗救治、灾民安置及救援现场等重要部门的供电。     

无线射频信号在植被中传播特性的研究综述

随着无线通信技术、射频技术、嵌入式等技术的飞速发展,无线通讯设备和系统凭借其灵活性强的优势越来越多地应用到农业中。无线信号在传播过程中会由于障碍物的存在而发生反射、散射、被吸收等物理现象,造成信号能量损耗。农田环境复杂多变,植被本身是影响信号传播的主要原因,无线信号传播特性的研究能为无线通信系统在农业中的应用提供必不可少的支持。无线信号在农田中的传播特性已经受到了众多国内外研究者的广泛关注。为此,分析了无线信号在植被中传播特性的研究现状,将已有的研究成果进行分类比较,从研究方法、传播环境、传播尺度,传播方式和极化方式等多个角度进行分析讨论。同时,对无线信号在植被中的传播特性的研究进行了总结和展望。     

基于双变量同化和交叉小波变换的冬小麦单产估测

为进一步提高陕西省关中平原冬小麦产量估测的精度,利用集合卡尔曼滤波算法(EnKF)将CERES-Wheat模型模拟的0～20 cm土壤含水率和叶面积指数(LAI)与遥感观测的条件植被温度指数(VTCI)和LAI进行同化,同时利用交叉小波变换分析冬小麦各生育时期同化VTCI和LAI与产量之间的共振周期,通过计算小波互相关度获得各生育时期同化VTCI和LAI的权重,进而构建基于加权VTCI和LAI的冬小麦单产估测模型。结果表明,在样点尺度,经过EnKF同化的VTCI和LAI能够综合表达模型模拟值和遥感观测值的变化趋势;在区域尺度,无论是否同化,经过交叉小波变换的各生育时期VTCI和LAI分别与产量之间存在特定的共振周期,同时发现,同化有助于对关键生育时期的特征提取;相较于未同化构建的估产模型,经过同化构建的估产模型的归一化均方根误差为13.23%,决定系数为0.50,平均相对误差为10.58%,精度略有提升,且估测产量的分布与统计产量的分布更为一致,因此认为将同化与交叉小波相结合构建的双变量单产估测模型精度更高,可为进一步实现高精度的区域产量估测提供研究基础。     

含植被坡面水动力学特性的实验研究

基于水槽试验,系统的研究了在5种流量、3种植被组合和3种覆盖密度情况下的坡面流的水力参数、水力因子间的关系和阻力规律.结果表明,坡面流一般为湍流,植被的存在增强了坡面流的湍流强度.平均流速与单宽流量幂函数相关,且拟合结果良好.柔性植被对流速的减缓作用大于刚性植被.柔性植被坡面和刚性植被坡面的阻力系数均随雷诺数的增加呈幂...     

山区河流生态河道治理工程扰动区植被群落恢复的影响研究

工程扰动严重破坏原有地形地貌和生态植被,加剧生态环境的恶化与生态系统的退化,为减少水土流失和浅层滑坡,加速植被恢复和生态修复,对工程扰动区植被群落恢复进行研究是比较有意义的课题.研究选择生态治理后处于自然恢复期的石葵河作为研究对象,对工程扰动区不同水位的植被恢复进行季节性监测和实地调查,统计河道边坡植被恢复种类及数量、...     

基于MSRCR-YOLOv4-tiny的田间玉米杂草检测模型

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较,结果表明：Prune-YOLOv4-tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3...     

基于遥感的疏勒县植被覆盖时空变化研究

[目的]评价疏勒县生态环境质量及生态环境演变过程.[方法]基于Landsat遥感影像数据,利用归一化植被指数NDVI、像元二分模型、中心迁移模型等方法分析了 1996-2017年疏勒县植被覆盖时空演化.[结果]①疏勒县植被覆盖分布总体以高植被覆盖为主成大面积片状分布,中、低植被覆盖主要以盖孜河和克孜河为轴线,相对围绕高...     

黄土高原中部典型流域植被恢复对径流的影响

针对黄土高原植被恢复后水文要素变化和水文要素之间关系不明确的问题,以黄土高原中部半湿润型气候的延河流域为研究对象,利用通用陆面模型CLM5.0,模拟1980—2018年土地覆盖变化对流域关键水文要素和水文要素之间关系的影响。结果表明：延河流域耕地面积从1980年的3277km2减少到2018年的2400km2,减少了26.76%,而林地和草地面积分别增加了244km2和528km2。土地覆盖变化导致延河流域年径流量和年径流系数明显减小,减幅分别为12.34%和11.46%。土地覆盖变化导致延河流域多年平均月径流量和多年平均月径流系数明显减小,其对丰水季径流量影响较小,对枯水季径流量影响较大,并使年内径流分配趋于集中化。本研究可为黄土高原水资源开发利用及科学管理提供参考。     

基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。     

红河州老阴山天然林下植被组成及生物多样性

通过对云南省红河州老阴山5种在天然林栽培条件影响下产生的次生植被树种的森林种类、盖度、密度分布等方面进行作了全面调查,采用Shannon-Wiener指数、Simpson指数、Pielou指数等森林生物多样性指数,将结合植被物种资源总丰度来研究现有5种植被类型和天然林植被群落类型模式下的植被物种数量分布组成、演化方式规律和森林种群植物资源分布多样性。研究发现线柏林的林下植被生物种群及其多样性物种含量分布最为全面丰富;草本植物的物种类型中则以禾本科植物种类最多,其次的类型为蔷薇科;林下生物多样性指数的主要因子为地表干扰;通过回归分析和生长痕迹发现同一水热条件下,灌木层生长周期有区别于乔木层、草本层。