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黄河源区拥有独特的生态系统和生物资源,是我国重要的江河水源涵养地和重要的生态屏障。近年来,放牧家畜数量的增加使该地区传统草地畜牧业面临过度放牧、草地退化、季节性失衡等发展难题。为科学掌握黄河源区放牧家畜的情况,本文以黄河源区的玛多县为研究区,应用无人机对玛多县放牧家畜(牦牛、藏羊和马)的数量和空间分布开展航拍调查。根据牦牛、藏羊和马的无人机图像解译标志库进行目视解译,采用5种方法估算玛多县放牧家畜的数量,利用选择指数分析家畜空间位置与环境因子的关系,结果表明:① 在冷季无人机航拍样带内,牦牛、藏羊和马的样带密度分别为4.12、7.34和0.06 只/km2。② 玛多县有牦牛7.08万头,藏羊10.22万只,马0.12万匹,经验证,估算牦牛、藏羊和马数量的误差分别为-0.93%、2.27%和-13.23%。③ 家畜对环境因子的选择倾向于坡度小于12°,草地覆盖度高于0.6,距居民点小于1 km,距水源小于 3 km,距公路大于3 km的区域。研究结果表明,无人机遥感技术在畜牧业方面有较大的应用潜力,为研究牧区放牧家畜的特征和草畜平衡情况提供新的思路。 相似文献
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地质灾害的发生是多种因素相互作用、制约和触发的结果。长期以来,研究人员通过统计历史地质灾害所在区域的地质、地形、水文等环境因素预测未来地质灾害可能发生的位置、时间(或频率),即地质灾害易发性评价。地质灾害易发性评价前提工作是进行影响因子选取,而地质灾害发生的影响因子有数十种,是否叠加因子越多模型评价精度就越高?是否存在“最优因子数量”?这一简单而又关键的问题值得探讨。文章以四川省汶川县为例,选取11种广泛应用于地质灾害易发性评价的影响因子,按照4种排列组合模型,叠加3到11个因子信息量获得对应的地质灾害易发性指数分布图。运用成功率曲线确定线下面积值对各个结果进行预测精度评价。试验结果表明,按照初步设定的4种排列组合模型叠加因子数量到8个时,模型预测精度达到最大值;但在因子叠加过程中发现各个因子对于易发性的控制性与个人经验确定的控制性存在一定差异,按照实际因子控制性从大到小与从小到大排列组合后,叠加多个关键因子后模型预测精度才会达到峰值。研究成果表明,地质灾害易发性评价中叠加的因子数量越多,模型预测精度越高,叠加过程中如未加入关键因子,模型预测精度将不会达到峰值,说明地质灾害易发性评价不... 相似文献