排序方式: 共有17条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha-1),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha-1),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。 相似文献
2.
草地地上物生物量(AGB)是评价草地生产力的重要指标,精准反演天然草地的AGB,对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义。由于常用的遥感数据(如Landsat和MODIS等)受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响,因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用。利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据,构建了基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)3种机器学习方法的草地生物量估算模型,研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征。结果表明:1)Sentinel-2卫星影像的3个原始波段(B2、B6、B11)和2种植被指数[反红边叶绿素指数(IRECI)和特定色素简单比值植被指数(PSSRa)],是草地AGB敏感的特征变量。其中,红边波段(B5、B6、B7)对天然草地AGB遥感反演具有重要作用。2)基于RF算法的草地AGB估测模型是门源县天然草地生物量估测的最优模型(验证集R2为0.72,RMSE为622.616 kg·hm-2),优于SVM模型(... 相似文献
3.
甘肃白龙江流域植被覆盖度及景观格局变化 总被引:1,自引:0,他引:1
基于1998—2012年SPOT NDVI数据,采用像元二分模型和景观格局分析方法,对甘肃白龙江流域植被覆盖度及景观格局时空变化及影响因素进行分析。结果表明:(1)1998—2012年白龙江流域植被覆盖度明显增加,高植被覆盖度面积增加量最大(737.30 km2),2012年中高和高植被覆盖度面积比例达70.7%,植被覆盖度增加区域主要分布在宕昌县北部、岷江东岸、舟曲—武都段白龙江两岸及其以北区域。(2)研究期间,白龙江流域植被覆盖整体改善、局地退化,植被覆盖度显著增加和轻度增加的总面积和比例分别为4 675.90 km2,25%,显著减少的面积仅占3.84%。(3)1998—2012年景观破碎度增大,斑块密度增加了58.23%;景观形状趋于复杂化,LSI,AWMPFD和IJI分别增大到25.14,1.128,80.01;香农多样性和均匀度指数分别减少到1.342,0.834。(4)白龙江流域植被覆盖度增加是自然因素和人为因素共同作用的结果,退耕还林、天然林保护等一系列生态工程的实施是植被覆盖度增加的主要原因。 相似文献
4.
生态工程背景下黄土高原植被变化时空特征及其驱动力 总被引:3,自引:0,他引:3
[目的]分析1990—2015年黄土高原植被的时空演变规律,并从气候变化和人类活动两个方面分析该地区植被变化的驱动力,以期为生态环境保护相关政策的制定和区域可持续发展提供理论依据。[方法]基于GIMMS NDVI和MODIS NDVI建立长时间序列NDVI数据集,采用线性趋势分析、多元线性回归和改进的人类残差等分析方法,以NDVI为指标,辅助土地利用数据,对黄土高原地区1990—2015年期间植被时空变化特征及其影响因素进行了定量分析。[结果]①在1990到2015年期间,黄土高原地区植被的NDVI总体表现为上升趋势,且变化趋势较明显的分为两个时期,其中2000年以后NDVI上升速率较快;②2000年以后,黄土高原植被NDVI迅速上升,上升区域面积达到总面积的91.90%,其中NDVI显著上升面积比为65.78%;③黄土高原地区植被面积总体表现为增加,且主要来自于耕地的转入;④人类活动促使的植被恢复区域占黄土高原总面积的21.74%,主要分布在内蒙古的东部和北部、甘肃和宁夏的南部,以及陕西和山西的中部地区。[结论]随着退耕还林还草政策的实施,黄土高原地区植被面积持续增加,且植被生长状况持续变好,黄土高原植被恢复的原因主要是气候和人类共同影响,其中人类影响的程度较大。 相似文献
5.
在青藏高原高寒草地不同放牧强度区设4个试验样地,分别为原生草甸(NM)、轻度退化草甸(LM)、中度退化草甸(MM)和重度退化草甸(HM),监测草地温室气体通量。结果表明:不同放牧强度对草地温室气体通量影响显著,放牧活动对高寒草甸的影响首先表现在植被上,而土壤环境的变化比较迟滞。通过逐步回归分析和因子拆分得知,草甸甲烷通量影响较大的环境因素为土壤紧实度和有机质,分别能解释44.6%和28.4%的总变异,CO2通量影响较大的环境因素为紧实度和生物量,分别能解释36.1%和32.8%的总变异,氧化亚氮通量影响较大的环境要素为紧实度和有机质,分别能解释50.1%和22.9%的总变异,家畜的践踏作用使退化草地紧实度增加,进而引起温室气体通量的改变,高寒草甸退化演替发展到重度退化阶段时释放大量温室气体。 相似文献
6.
利用临泽县近35 a共5期Landsat影像,得到该区绿洲-荒漠土地变化数据,结合自然景观特征和绿洲初始范围进行分区,开展土地利用变化指数和时空变化指数对比研究,结果表明:1绿洲化-荒漠化土地从整体到局部的变化特点为绿洲扩张而荒漠退缩,但自北向南空间上表现出整体有序到离散无序的变化以及土地变化的热点区域随时间迁移的现象。2绿洲化-荒漠化土地变化的主导因素是人文,制度政策成为阶段性变化的根本原因,个人意愿与响应是变化的直接原因,导致区域差异的主要原因是自然条件和移民。3临泽县绿洲-荒漠土地变化可分为生计驱动、经济驱动和生态-经济驱动3个阶段,在生态资源压力增大的背景下,未来的绿洲开发更需因地制宜,以防治土地沙漠化逆转和盐碱化扩张。 相似文献
7.
土地利用/覆被变化的环境效应研究进展 总被引:1,自引:1,他引:1
土地利用/覆被变化(LUCC)研究经历了一个不断发展的过程,清楚、透彻地认识LUCC的研究现状及存在的问题,有利于更好地把握核心领域并开展更进一步的研究.在回顾国际LUCC研究发展历程的基础上,首先阐述了LUCC的内涵、驱动因子及驱动机制,再将LUCC对大气、水体、土壤与生物等四大自然要素的环境效应方面展开论述,分析了目前研究所取得的进展,最后基于国内外研究现状存在的不足进行了讨论与展望,对今后LUCC的环境效应研究提出以下几点意见:重视遥感与GIS研究手段的同时,加强其他方法的应用;重视学科交叉,加强综合研究;环境效应的微观机理及反馈机制研究有待加强;将多尺度融合问题及构建普适模型作为今后研究的突破点. 相似文献
8.
对祁连山东缘高寒牧区同一海拔带不同土地覆被类型(草地、灌木、裸地)的土壤有机碳、总氮、颗粒有机碳、轻组有机碳、碳水化合物含量及有机碳密度等进行研究。结果表明, 不同土地覆被类型下土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)的含量呈现明显的层次变化, SOC和TN含量变化具有一致性。不同土地覆被类型的土壤有机碳密度差异明显。在0-60 cm的土层深度内, 草地的土壤有机碳密度最大(40.42 kg·m-2), 其次是灌木(32.42 kg·m-2), 裸地最小(9.33 kg·m-2)。不同土地覆被下颗粒有机碳(POC)、轻组有机碳(LFOC)、碳水化合物的含量差异明显并具有层次性, 且均表现为草地灌木林地裸地。高寒草地由于过度放牧而严重退化为裸地或黑土滩时, SOC、TN、POC、LFOC、碳水化合物含量均急剧降低, 导致土壤和草原生态系统质量恶化。因此, 合理放牧、调控人类生产活动是维护高寒草甸草原环境和实现可持续发展的有效途径。 相似文献
9.
公路作为一种特殊的土地利用类型,对其周边景观格局起着“通道-障碍”双重作用。在RS和GIS技术支持下,以甘肃酒泉-嘉峪关市1986、1996、2006年和2010年Landsat TM/ETM+影像为数据源,应用景观格局指数分析法,对比分析近25 a来,酒泉-嘉峪关段国道312公路两侧不同缓冲区内景观格局变化。结果表明:① 1986-2010年,公路沿线景观格局变化显著,建设用地增加迅速,未利用地明显减少,且主要转化为建设用地;公路辐射作用在不同缓冲区内影响程度存在差异。② G312线酒泉-嘉峪关段交通道路廊道结构特征变化突出,公路连通度和通道作用不断加强。③ 公路及相关设施建设使得沿线景观斑块密度增加,景观异质性增强,部分斑块类型在不同缓冲区表现出一定程度的聚集效应;公路沿线景观格局趋于破碎化、多样化和均匀化。④ 公路沿线以2 000 m内缓冲区影响最大,而公路起始两端的市中心地带影响范围超过3 000 m。两城市扩张与经济发展以及原有景观格局特征是导致公路沿线生态效应差异明显的重要原因。 相似文献
10.