绿汁江下段天然灌草丛群落分布格局及环境关系分析

  目的  研究绿汁江下游区域天然灌草丛群落在同一地理单元中的分布格局与环境变化规律,探索群落分布形成机制,找到干热河谷地区生态系统整体性修复的重要挟点,提出系统修复和综合治理办法。  方法  运用双向指示种分析法(TWINSPAN)和主成分分析(PCA),以峨山县绿汁江下段灌草丛群落森林资源调查数据为依据,研究植被分类并分析环境关系。  结果  TWINSPAN数量分类方法显示:854个图斑可划分为19个群丛组65个群丛。PCA排序结果显示:第1轴呈现了土层厚度、雨水截留量、保水能力的变化,第2轴呈现了干热方向的变化。垂直气候梯度灌草丛的丰富度从大到小依次为高原面亚热带、干热河谷带、中山南温带。各垂直气候带中都具有典型指示类型。干扰强度大的地区形成了以华西小石积Osteomeles schwerinae、山矾Symplocos sumuntia、萌生栎Quercus spp.、杜鹃Rhododendron simsii灌草丛为主的分布格局。  结论  生境过滤和人为干扰是灌草丛群落分布格局的主要形成机制。通过分析同一地理单元的天然灌草丛群落分布,可了解种群生态幅度和最适生存区。参照群丛组与环境关联关系可判断生态系统中物种所受到的主要生态胁迫。图3表5参34     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

不同光照条件下农作物图像Contourlet域融合方法

为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。     

基于矩阵变换的车载玉米叶绿素含量快速预测系统偏差分析

为了对车载玉米叶绿素含量快速预测系统偏差进行分析,优化车载系统测量结果,该文提出一种空间插值和多维矩阵分析相结合的思想,阐述了基于矩阵变换和GIS空间分析手段的预测偏差分析策略,提高了车载系统快速预测空间分布的预测效果。研究结果表明：使用BP神经网络模型和RBF神经网络模型对车载系统动态预测单点位置叶绿素含量具有一定预测效果,平均决定系数R2约为0.8,2类模型的预测效果相近。RBF神经网络预测结果矩阵经反距离加权法插值后,其空间分布预测偏差度小于10%的数据量占总数据量的85%。表明该方法具有较好的空间预测效果,可以为车载系统动态测量平台预测玉米冠层叶片叶绿素含量的提供决策支持。     

不同母质发育土壤的中红外吸收光谱特征

选取湘东丘陵区四种典型母质发育土壤(酸性紫色土、花岗岩红壤、板岩红壤和第四纪红土红壤),采集剖面(深至母岩/母质层)样品,应用傅里叶变换红外光谱仪研究灼烧去除有机质处理、土层深度和母质类型对土壤中红外吸收光谱特征的影响,分析吸收光谱与土壤理化性质的关系。结果表明,去除有机质后,特征区的中红外吸收值升高,反映矿物质对红外吸收谱线的强烈影响。在剖面上,底土(60~80 cm或100~120 cm)的中红外吸收值高于表土(0~20 cm),与土壤有机质含量的剖面分布相反。四种土壤的中红外光谱均属典型的高岭石图谱。砂粒、粘粒含量与红外吸收值的相关性最好,砂粒含量的最大相关系数(0.51)出现在3700、913和720~540 cm~(-1)附近,粘粒含量的最大相关系数(0.54)出现在1100~694 cm~(-1);本研究表明,原土的中红外吸收光谱特征主要受矿物质的支配,可以很好地反映土壤质地的状况,指示土壤质量变化。     

新安江流域降水、径流演变特征分析

为了掌握新安江流域降水、径流的演变特征,采用Mann-Kendall检验法、Morlet小波分析法对新安江流域近57年的降水、径流数据的月、年际变化,年序列的突变和周期特征进行了统计和分析。结果表明:春夏季的4—7月是新安江流域降雨和径流最为集中的时段,新安江流域年降雨、径流的年际变化均呈明显增多的趋势,新安江流域年径流、降雨的突变异常时间基本吻合,两组序列的第1主周期均为17 a,第2,3周期分别是7 a,3 a,目前正处于不同周期中的丰水年中。两组序列高度相关,且具有极其吻合的同步变化特征。可见新安江流域属于雨水补给型河流,降雨是影响该流域径流最主要的因子。新安江流域可利用径流和降雨两组序列建立了线性回归模型,其拟合和预报效果较好,在流域长期径流量预报业务中有一定的应用价值。     

权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough圆变换瞳孔智能测量

针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。     

基于离散小波分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法与评估

为提高土壤含水量格点数据的区域适用性、准确性，该研究提出了基于离散小波多尺度分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法，利用2016-2018年6-9月ESA-CCI、SMAP、ERA5-Land数据集以及地面站点观测的土壤含水量数据，在以黄河流域为主体的主要农业气候区开展了融合方法可行性和适用性研究。结果表明，融合方法能有效捕获融合数据源的多尺度特征信息，通过多源多尺度逐层特征信息权重融合与重构，能有效改进单一数据源在不同农业气候区域的适用性、时空结构和波动特征的准确性。融合结果总体评估的均方根误差、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.053 m³/m³、0.001 m³/m³和0.721，时空分解评估的综合表现均优于单一融合数据源的评估指标，多尺度时空波动频谱结构特征与观测时空序列更吻合，特别在25 d时间尺度以内时空波动吻合度改进最为明显。该研究获得了较理想的区域土壤含水量改进预期，可为区域生态环境监测、农业可持续发展、水土保持、防灾减灾等科学研究和业务应用提供可行有效的方法参考。     

生物炭对黑土区土壤水分扩散与溶质弥散持续效应研究

为探究施用生物炭对黑土区坡耕地土壤水分扩散和溶质弥散的持续效应,于2016—2019年在1.5°、3°、5°的径流小区开展了生物炭持续效应试验,分析了单次施加生物炭对土壤容重、孔隙度、有机质含量、Boltzmann变换参数ξ、非饱和土壤水分扩散率D(θ)、非饱和土壤水动力弥散系数Dsh(θ)的持续作用。结果表明：土壤中单次添加生物炭后的4年内均可显著降低土壤容重、提高土壤孔隙度、增加土壤中有机质含量,且各指标变化率均随坡度增大、施炭年限延长而减小;坡度、年份、是否施用生物炭3个因素中,对土壤容重、孔隙度、有机质含量影响程度最大的均为是否施用生物炭;施用生物炭增大了ξ,且ξ随坡度增加、施炭后年限延长逐年减小。2016—2019年D(θ)与Dsh(θ)均随土壤含水率的增加而迅速增加。当土壤含水率小于等于042cm3/cm3时,生物炭抑制土壤水分扩散;当土壤含水率大于0.42cm3/cm3时,生物炭促进土壤水分扩散。当土壤含水率小于等于0.36cm3/cm3时,生物炭抑制土壤中NaCl溶液的弥散;当土壤含水率大于0.36cm3/cm3时,生物炭可以促进土壤中NaCl溶液的弥散。试验区θ处于0.20~0.35cm3/cm3,故施用生物炭对水分扩散、NaCl溶液弥散均具有抑制效果,且生物炭对水分扩散和溶液弥散抑制效果均随坡度增加、施炭后年限延长而减弱。     

基于小波变换和BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演

自然农田生态系统中,农作物的各种生化参数受重金属污染胁迫后虽表现异常,但其特征往往极为微弱,极不稳定。利用处理非稳定信号方法中常用的信号处理方法——小波分析法(Db-5),对水稻的光谱反射率数据进行处理,有效提取光谱信号中受重金属污染胁迫而潜藏的一些"突变"弱信息。利用Db-5小波基进行小波变换,从中选取具有异常光谱特征的奇异点,利用奇异点对应波段(716、745、766 nm)的光谱反射率构建反向传播(BP)神经网络模型,对水稻冠层4种重金属含量进行反演。将利用模型得到的预测值与实测值进行相关性分析,结果表明,基于BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演模型对于实验区镉、铅、汞、砷4种重金属胁迫,具有良好的反演效果。