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青海湖环湖地区草地植被生物量遥感监测模型 总被引:57,自引:0,他引:57
利用青海湖环湖地区2000年陆地卫星TM遥感图像数据和同期野外实测的34处样方产草量数据,分析了遥感植被指数与草地植被生物量之间的相关关系,进而分别建立了遥感植被指数与草地植被生物量的一元线性回归模型和非线性回归模型。研究表明,遥感植被指数与草地生物量之间存在较好的相关性,但不同遥感植被指数与草地植被生物量相关性程度存在一定差别。此外,所建遥感植被指数与草地植被生物量的非线性回归模型在拟合精度上优于一元线性回归模型,且由三次方程得到的非线性回归模型最适用于监测青海湖环湖地区的草地植被生物量。 相似文献
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为探明现阶段太湖流域江苏片区底栖大型无脊椎动物群落结构及物种多样性,于2013年1—3、7—8和10—11月对120个样点开展了调查.共记录6门124科280种,各点位物种数(4~51种)、个体密度(5.5~23363.4 ind./m~2)和生物量(0.1~6269.2 g/m~2)差异较大.不同水体类型的群落结构存在显著差异,其中溪流以蜉蝣目和毛翅目等水生昆虫为优势,水库以摇蚊为优势,河流以寡毛纲为绝对优势,湖荡以寡毛纲、摇蚊幼虫和软体动物为优势.聚类结果显示,同水体类型点位的群落结构也呈现不同程度的空间差异.结合丰度/生物量曲线、特征种及多样性分析,各聚类组受胁迫程度从轻到重依次为溪流(组Ⅸ),太湖敞水区(组Ⅱ)和东部水草区(组Ⅲ),太湖下游湖荡(组Ⅳ)、河流(组Ⅵ)和水库(组Ⅶ),太湖上游湖荡(组Ⅰ)、其他河流(组Ⅴ)和水库(组Ⅷ)点位.底栖大型无脊椎动物的分布与物理生境和水质条件呈较好的空间一致性,生境的多样性和良好的水质条件是保护和恢复物种多样性的关键因素. 相似文献
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基于随机森林模型的太湖水生植被遥感信息提取 总被引:2,自引:1,他引:2
水生植被作为太湖湿地的重要组分,其数量和范围变化影响着湖泊生态系统的平衡,故利用遥感技术对水生植被的空间分布开展研究有助于太湖湿地生态系统的保护.以Landsat 8多光谱遥感影像为主要数据源,利用光谱指数和图像变换方法构建多个特征变量,结合随机森林(RF)模型,提取太湖水生植被的空间分布.结果表明:(1)通过对比分析训练样本特征值的平均值、标准差和变异系数,NDVI、NDWIF、SR等指数更易于区分开敞水域和沉水植被、浮叶植被和挺水植被;(2)当设置1000棵分类树和4个分割节点的随机变量时,RF分类模型的袋外误分率小于6%,误分主要受SR、MNDWI和NDVI等特征变量影响;(3)通过验证分析,基于RF模型获得的2014年7月太湖水生植被覆盖面积约为306.0km2,分类精度为88.56%(Kappa系数为0.88),主要分布在湖体的东部和南部,以沉水和浮叶植被为主,两者占水生植被覆盖总面积的84.9%. 相似文献
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