基于无人机和MODIS数据的巴丹吉林沙漠植被分布特征与动态变化研究

荒漠植被在减缓沙漠扩张、阻挡风沙入侵绿洲、维护绿洲稳定性方面具有重要意义。通过无人机搭载多光谱相机获取地面样地高分辨率NDVI数据以计算植被覆盖度,结合MODIS-NDVI数据,分析了MODIS-NDVI与无人机获取NDVI数据之间的一致性,进而建立MODIS-NDVI数据与样方植被覆盖度的空间反演模型,以研究巴丹吉林沙漠植被分布特征、动态变化及其对气温、降水的响应规律。结果表明:(1)基于无人机多光谱数据大样方植被覆盖度和MODIS-NDVI数据构建的植被覆盖度反演模型具有较高的模拟精度。(2)研究区总体植被覆盖度较低,空间上呈由东南向西北递减的趋势。(3)植被覆盖度总体呈现上升趋势,沙漠边缘的增速较沙漠内部更为明显,其中沙漠边缘增长率达1.53%/10a,而沙漠内部为0.84%/10a。沙漠边缘57.12%植被出现改善,而沙漠内部植被改善的面积约为21.26%。(4)植被生长主要受制于生长季降水量并呈现出明显的季节变化,此外植被对降水和气温的响应存在一定的滞后效应。     

放牧对浑善达克沙地丘间低地植被群落及土壤的影响

为探究放牧对丘间低地植被群落及土壤的影响,分析了浑善达克沙地丘间低地在重度和轻度放牧下植被的地上生物量、物种重要值、物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数、Simpson生态优势度指数及0~10 cm土壤中黏粒、粉粒、砂粒、有机碳和全氮含量。结果表明：（1）植被地上生物量、土壤黏粒、粉粒、砂粒、土壤有机碳和全氮含量在不同放牧程度下存在极显著差异（P<0.01）,物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数在不同放牧程度下差异不显著（P>0.05）,Simpson生态优势度指数在不同放牧程度下差异显著（P<0.05）。（2）放牧区植被以禾本科为主,禾本科植被地上生物量占整个植被群落的54.88%~57.76%;重度放牧区植被地上生物量为63.59 g·m^-2,比轻度放牧区低26.61%。（3）羊草（Leymus chinensis）和狗尾草（Setaria viridis）是放牧区的优势种,其重要值依次为14.16%（重度放牧区）和19.10%（轻度放牧区）、13.40%（重度放牧区）和15.42%（轻度放牧区）,重度放牧下雾滨藜（Bassia dasyphylla）、克氏针茅（Stipa krylovii）和猪毛蒿（Artemisia scoparia）的重要值较显著高于轻度放牧区,而羊草则低于轻度放牧区。（4）重度放牧加剧了土壤沙漠化,使砂粒含量增加,草地生产力下降,土壤有机碳和全氮含量降低。     

气候和人为因素对植被变化影响的评价方法综述

系统评价气候变化和人为因素引起的植被退化,对有效开展生态工程建设、实现生态环境的可持续发展具有重要意义。目前绝大多研究主要分析气候因素对植被变化的影响,分析气候因素和人类活动对植被变化的双重影响少有研究。本文主要介绍这一双重影响对植被变化的贡献程度的主要研究方法——定性-半定量法、回归分析法、残差趋势法、基于净第一生产力的评价方法。综述分析了气候和人为因素对植被变化驱动的主要结论,总结目前各研究方法存在的问题,提出了未来需要重点加强气候和人为因素对植被变化驱动因素的分解研究,加强模型评价和不确定性量化研究等。     

基于两种无人机航拍影像的林窗和林冠提取分析

森林冠层和林窗的结构及其时空变化是理解森林生态系统格局、动态变化过程的重要基础。在当前生物多样性监测倍受关注的契机下,如何以合适的手段准确描述林窗面积、分布等特征,并与森林固定样地监测数据有效地结合,更好地回答群落构建的理论问题,使森林群落物种多样性维持机制得到更全面的认识,是目前亟待解决的问题。以鼎湖山南亚热带常绿阔叶林20hm2固定监测样地为研究对象,基于不同遥感影像提取方法对其林窗和林冠表层数据进行提取分析。结果表明:基于监督分类的提取方法适合RGB波段航片林窗的提取,在林窗分类中,应首先确定林窗高度、边界木与最小面积,不同分类方法差异主要表现在林冠分类中,林窗分类生产者精度和用户精度表现都较为一致。无人机航拍识别率受地形因素影响较大,在地形复杂林地应按坡度分区域进行飞行以降低误差。相对于地面调查,MD4-1000无人机航片的林窗识别率为98.7%;大疆Phantom4无人机航片的林窗识别率为72.3%,影像后期处理数据量小,同样适用于森林林窗定量研究,符合生态学、林业等从业人员对大型样地林窗长期监测的要求。无人机航拍南亚热带森林物种识别难度较大,基于MD4-1000无人机搭载的高分辨率相机,在地势平缓区域优选的4 hm2样地中可识别林冠表层物种数17种,共2 706个个体。搭载高分辨率无人机在降低飞行高度的基础上可进行部分物种识别。应用无人机近地面遥感对森林固定样地进行林冠监测,可为后期群落构建研究提供数据基础,有望从新的研究角度探讨森林群落物种多样性维持机制。     

基于随机森林的光子计数激光雷达点云滤波

新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。     

青海湖流域植被盖度时空变化研究

高寒区植被变化一直是气候和生态学领域关注的热点问题。本研究基于MODIS NDVI数据计算的植被覆盖度数据和高分辨率气象数据,分析了青海湖流域2001-2017年植被覆盖度分布格局及动态变化,探讨了其对气候变化、人类活动和冻土退化的响应。结果表明：① 近十几年青海湖流域植被覆盖度整体表现为增加趋势,不同植被类型增幅存在差异性,草地增幅最大,达到6.1%/10a,其它植被类型增幅在2%~3%/10a之间;② 流域局部地区仍存在植被退化现象,研究期植被退化面积表现为先增加后减小的变化趋势。2006-2011年重度退化区集中在青海湖东岸,2011-2017年重度退化区集中在流域的西北部,这些区域是青海湖流域荒漠分布区,植被覆盖度较低,是今后生态恢复需重点关注的区域;③ 气候变化是流域植被覆盖度变化的主导因素,气候变化对青海湖流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为84.21%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为81.84%、87.47%和75.96%;④ 人类活动对流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为15.79%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为18.16%、12.53%和24.04%,环青海湖地区人类活动对植被恢复有促进效应,在青海湖流域北部部分地区人类活动的破坏力度仍大于建设力度;⑤ 冻土退化对青海湖流域草甸和灌丛植被覆盖度变化影响很小,主要影响草原植被覆盖度变化,冻土退化造成草原植被覆盖度增长速率减小了1.2%/10a。     

基于深度学习的钨钼找矿靶区预测方法研究

随着矿产勘查工作由浅部矿向深部隐伏矿、由易识别矿向难识别矿发展,找矿难度日益增大,地质专家越来越重视新理论、新方法、新技术的应用。深度学习作为人工智能的前沿领域/技术,对于实现矿产资源预测“智能化预测评价”具有得天独厚的优势。本文以陕西省镇安县西部钨钼矿集区单元素化探异常原始数据为基础,提出了基于深度学习的钨钼矿产评价方法。该方法以归一化地球化学数据作为模型训练数据,通过深度学习中深度自编码网络方法实现异常值提取进而识别重点成矿有利地段,实现矿产资源找矿远景区定性预测。研究结果表明,在对957条单元素化探异常原始数据分类且做好模型标签后,整个过程在计算机的“黑盒子”中自动完成学习和预测,相较于传统预测研究方法,本文方法具有自动化程度高和客观性强的特征。此外,本文利用已知矿点构建训练数据集,采用随机森林方法对预测区进行矿产资源找矿靶区预测圈定,为进一步缩小找矿靶区范围提供科学依据。     

南方亚热带季风区将乐县森林植被动态变化及其对气候变化的响应

在全球气候变化背景下,植被动态变化以及植被对气候变化的响应方式已经成为生态学和地理学领域的热点。本文对比分析了南方亚热带季风区将乐县不同类型森林植被对不同时间尺度的干旱响应的差别。基于2000-2017年MODIS-EVI数据及气象站点数据,用最大值合成法、趋势分析法以及相关分析法,分析了森林植被及气象因子的动态变化特征,并对比不同森林植被对气候变化响应的差别。研究表明：① 2000-2017年,研究区植被覆盖度、EVI和降水均显著增加,区域内湿度增加,森林长势渐趋良好;② EVI在生长季初期和末期与同期的降水、温度均显著正相关（P<0.1）,初期森林受降水因子的影响更大,末期受温度因子的影响大;③ 1-3月和周年的气候变化对森林的生长至关重要,长时间尺度的湿度增加对森林生长具有显著的促进作用,SPEI的时间尺度越长与EVI的相关性也越大;④ 针阔混交林与同期温度、降水的相关系数最高,并且与不同时间尺度的SPEI相关性均比较高,属于气候敏感型林型,在生产经营中要谨慎预防气候变化对该林型带来的伤害;⑤ 森林覆盖度变化与降水和SPEI_24的相关性极显著,长时间尺度的降水变化是影响森林植被覆盖率变化的重要因素之一。     

Trophic significance of the kelp Laminaria digitata (Lamour.) for the associated food web: a between-sites comparison

This study aimed at establishing the trophic significance of the kelp Laminaria digitata for consumers inhabiting two rocky shores of Northern Brittany (France), displaying contrasted ecological conditions. The general trophic structure did not vary between these two sites, with a wide diversity of filter-feeders and predators, and only 14% of the species sampled belonging to the grazers' trophic group. The diversity of food sources fueling the food web appeared also similar. The food webs comprised four trophic levels and the prevalence of omnivory appeared relatively low compared to previous studies in the same area. Conversely, to the food web structure, which did not differ, the biochemical composition of L. digitata differed between the two sites, and was correlated to a larger diversity of grazers feeding on this kelp in sheltered conditions. This indicated that the spatial variability occurring in the nutritive value of L. digitata is likely to deeply affect the functioning of kelp-associated food webs. The contribution of L. digitata-derived organic matter to the diet of filter-feeders inhabiting these two environments was assessed using the mixing model Isosource, which showed the higher contribution of kelp matter in sheltered conditions. These results highlight the spatial variability that may occur in the functioning of kelp-associated food webs. Moreover, this suggests that hydrodynamics is likely to control the availability of kelp-derived organic matter to local filter-feeders, probably through an increase of detritus export in exposed areas.     

基于“DEM-NDVI-土地覆盖分类”的天山博格达自然遗产地山地垂直带提取与变化分析

本文基于Landsat影像数据获取天山博格达自然遗产地土地覆盖分类,结合归一化植被指数（NDVI）和数字高程模型（DEM）构建“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图分析研究区植被受海拔和坡向的水热空间变化影响的分布特征,通过概率统计分析提取博格达遗产地山地垂直带,并结合研究区的气温、降水数据和NDVI变化特征分析垂直带变化的原因。研究结果表明：① 本文利用“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图,揭示了研究区1989年和2016年的NDVI值和分类类别随着海拔上升的变化特征,其中NDVI值随着海拔上升呈现“倒U形”变化,而不同分类类别在一定的海拔区间内呈现出聚集效应,且不同分类类别有明显的高程界限。② 1989年和2016年博格达遗产地山地垂直带分带上限分别为：1278 m和1185 m（温带荒漠草原带）、1784 m和1759 m（山地草原带）、2706 m和2730 m（山地针叶林带）、3272 m和3293 m（高山草甸带）、3636 m和3690 m（高山垫状植被带）。③ 博格达遗产地1989年和2016年山地垂直带受区域气温升高和降雨增加的影响有较为明显的改变,其中温带荒漠草原带最为敏感,其上限变化最大,向下收缩93 m;山地针叶林带的分布范围则向两侧扩张49 m;山地草甸带带宽基本保持不变,但整体上移了约20 m;冰雪带则受到全球气候变暖的影响向上退缩54 m。