基于RS技术的鄱阳湖区土地利用分类研究

本文利用Landsat TM遥感影像,在Erdas Imagine8.4软件的支持下,以鄱阳湖区土地利用分类研究为实例,对各种分类方法技术进行了具体的应用,并对各分类结果进行了精度评价,以及对土地利用的分类方法进行了探讨和展望。     

矿产资源储量的管理

介绍了矿产资源储量的有关概念及其相互关系,列举了《中华人民共和国矿产资源法》、《江苏省矿产资源管理条例》中有关矿产资源储量管理的主要法律、法规依据,并从概念、适用范围、程序、管理体系、需提供的资料等方面对矿产资源储量的评审认定、储量登记、储量统计、储量核减注销等4项主要管理制度进行了详细叙述,还对储量的分类和套改作了简介.     

中国短毛藻属Elachista的分类学Ⅱ——包括1个新种

【目的】研究采自我国沿海岸的褐藻门短毛藻科Elachistaceae短毛藻属Elachista的分类。【方法】对采自我国沿海岸的短毛藻进行形态学鉴定,描述新种的形态特征以及其他分类学信息,并与相似种进行比较。【结果】鉴定出长海短毛藻E. changhaiensis Luan et Ding、短毛藻E. fucidola (Velley) Areschoug、暗色短毛藻E. fusca Luan et Ding和细枝短毛藻E. tenuissima Luan et Ding sp. nov.等4个种,含新种1个。细枝短毛藻藻体暗褐色,半球形,直径4～5 mm;基部由薄壁细胞组成基垫;同化丝可分成长同化丝和短同化丝,长同化丝较短,长1～2 mm,由63～128个细胞组成,直径6.0～9.5μm;短同化丝较长70～225μm,直径3.5～6.0μm。单室囊囊状,多室囊线状。模式标本存在中国科学院海洋研究所海洋生物标本馆(AST)。     

长白山景区旅游安全风险动态评价研究

以长白山景区旅游安全为研究对象,以鱼骨图、动态贝叶斯、GIS技术等为基本研究方法,从研究区自然环境、社会环境及责任人为3个方面出发,筛选景区致险因子,构建景区旅游安全风险危险性评价指标体系,利用动态贝叶斯方法综合构建景区旅游安全风险动态评价模型;并以实测数据及景区统计数据为依据,划分景区旅游安全风险评价的4个动态时段,综合实现景区旅游安全风险动态风险评价。研究结果表明：① 中等以上风险区域呈条带状分布;② 高风险区域与主要景点重合;③ 长白山景区安全风险发生高概率的时段发生在第三个时段（12:00~14:00）;较高概率发生分别在第二个时段（10:00~12:00）与第四个时段（14:00~16:00）;中等概率发生较高的时段在第四个时段（14:00~16:00）;较低概率发生在第一个时段（8:00~10:00）。     

大亚湾大鹏澳牡蛎养殖临近海域自养微微型浮游生物种群分布特征

于2013年5月到2014年6月,在大亚湾大鹏澳牡蛎区及邻近海域开展了为期14个月的采样调查,利用高效液相色谱(HPLC)法对表层水体中微微型浮游植物(0.7—2.7μm)光合色素进行测定,并应用色素化学分类软件CHEMTAX对自养微微型浮游生物(aototrophicpicoplankton,APP)功能类群进行分析。结果表明,该海域APP中共检出了15种光合色素,其中青绿藻素(Pras)和玉米黄素(Zea)是微微型色素中浓度最高的2种特征色素,均具有明显的季节变化特征:Pras主要出现在低温季节(牡蛎养殖期),而Zea主要出现在高温季节(非牡蛎养殖期)。CHEMTAX分析表明,大鹏澳海域APP最主要的类群是硅藻、蓝藻和青绿藻,而甲藻、隐藻、定鞭金藻、绿藻和金藻生物量较低。温度和营养盐浓度是影响大鹏澳海域APP的时空分布的重要因素,青绿藻主要出现在低温季节(主要在冬季牡蛎养殖期间),且其生物量与溶解无机氮呈显著正相关;而蓝藻则主要出现在高温季节,与温度呈显著正相关。另外,贝类养殖也是能够影响APP空间分布的重要因素,在大鹏澳海域牡蛎养殖期间,青绿藻生物量在养殖区明显高于非养殖海域。     

海洋环境因子对澳洲鲐亲体补充量关系的影响——基于贝叶斯模型平均法的研究

澳洲鲐（Scomber australasicus）是西北太平洋重要的中上层经济鱼类,生命周期相对较短,资源量受补充量影响明显,了解澳洲鲐太平洋群系补充量状况对掌握其资源量及确保其可持续利用具有重要的意义。本文利用产卵场1（30°~32°N,130°~132°E）海表面温度（sea surface temperature,SST1）、产卵场2（34°~35°N,138°~141°E）海表面温度（SST2）、索饵场（35°~45°N,140°~160°E）海表面温度（SST3）、潮位差（tidal range,TR）、太平洋年代际涛动（Pacific decadal oscillation,PDO）和亲体量（spawning stock biomass,SSB）6个影响因子任意组合与补充量构建多个模型,运用贝叶斯模型平均法（Bayesian model averaging,BMA）分析各个环境因子对资源补充量的解释能力,并预测其补充量的变化。结果表明,SSB对补充量具有最长期且稳定的解释能力,其次是SST3,PDO、TR、SST2、SST1也对补充量模型具有一定的解释能力。SST3是环境因子中影响最大的因子,可能是由于补充群体在索饵场内生活时间较长,索饵场温度对仔鱼或鱼卵的生长存活有较大的影响。研究认为,基于BMA的组合预报综合考虑了各个模型的优势,优于单一模型,可用于澳洲鲐资源补充量的预测。     

西太平洋马里亚纳海沟附近海山的金相柳珊瑚属(珊瑚虫纲:软珊瑚目:金柳珊瑚科)二新记录种

为探究热带西太平洋海山生物多样性,2016年利用"发现"号遥控无人潜水器(ROV)对西太平洋马里亚纳海沟附近的M2海山进行了采样调查,其中获得了3个深水金相柳珊瑚样本。通过光学显微镜和扫描电镜观察,鉴定其为黑发金相柳珊瑚Metallogorgia melanotrichos(WrightStuder,1889)和长刺金相柳珊瑚Metallogorgia macrospina Kükenthal,1919。这两种金相柳珊瑚均为该区域的新记录种,对其作了详细的形态描述,并依据特征性状对该属所有物种作了分类检索。     

中国碱蓬属Suaeda植物研究中的分类学错误

以纠正碱蓬属Suaeda盐生植物研究中广泛存在的分类错误为目的,针对碱蓬属研究中因缺乏正确的种属鉴定与使用错误种名等导致无法确定研究对象是何植物,使研究结果丧失确定性和科学价值的问题,通过对相关错误文献的梳理,对包括《中国高等植物图鉴》在内的有关碱蓬属植物研究文献进行了初步分析,指出了有关碱蓬属植物研究中的同物异名、同名异物以及中文名与拉丁名错乱等问题并予以纠正。对提高碱蓬属植物研究的科学性与可靠性具有重要参考价值。     

基于无人机多源遥感数据海岛植被叶面积指数协同反演研究

无人机多源遥感数据的获取、融合以及应用是当今研究的热点和难点。文中以城洲岛为例,针对海岛特殊的地理生态环境,获取无人机多源遥感数据。结合无人机多光谱遥感数据定量分析各遥感植被指数与植被叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的响应关系,构建单因子遥感反演模型;基于无人机激光LiDAR点云提取海岛植被冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),并将其作为自变量引入到多源统计回归分析中,从而构建多源遥感数据协同反演模型,对区域尺度下海岛叶面积指数(LAI)进行估算,开展验证和精度评价。结果显示,加入植被冠层高度因子的协同反演模型的判定系数R2为0.92,绝对平均误差系数为12.29%,预测精度要优于单因子反演模型(判定次数R2为0.86,绝对平均误差系数19.95%)。研究表明,加入了植被冠层高度因子的协同反演模型能在一定程度上提高乔木植被LAI的预测精度。实践证明,无人机多源遥感技术在生态学定量研究中具有巨大的潜力和广阔的应用前景。     

基于国产高分遥感的人工种植红树林种间分类方法研究——以广西茅尾海红树林为例

红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。