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北戴河是无可取代的国际观鸟胜地,鸟类资源世界瞩目北戴河地处远东候鸟迁徙通道的咽喉要地,目前已记录到超过410种鸟类,占中国全部鸟种的四分之一,并且有许多鸟种在数量上创世界最高纪录。自改革开放以来,北戴河成为国际观鸟胜地,备受世界鸟学界和观鸟界瞩目。这一区域是指以秦皇岛市北戴河区 相似文献
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一大群追鸟族中人之(参看封面、封二彩图),其中不少以往从未谋面,仅是由于注意到了网上发布的信息,靠着寥寥数语的通讯所建立起来的信任感而如期翔集湖南岳阳、聚拢到了洞庭湖畔……沐着隆冬的凛冽寒风、冻雨和阴霾雾罩,踏着积水和泥泞穿行于树林、沼泽、泥氹,奋力去找寻和判别视野内的一切鸟种,并最终取得了令所有参与者为之瞠目的结果———共记录到鸟种160余种,远超乎大赛评委130种的乐观估计……大家既是参赛的竞争者,更是志同道合的朋辈,交流、切磋、亲密无间的畅谈……我委实不谙观鸟,充其量只能算是个蹩脚的观鸟者… 相似文献
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《科技潮》2000,(2)
最近,一位外国朋友来京讲座,当他用幻灯展示各种小鸟并说这些充满画面的照片是用标准镜头拍摄的时候,我们大为惊讶:这些鸟怎么胆敢与人近在咫尺、摄影者几乎垂手可得?!原来,在爱鸟的国度,人们热衷观鸟(BirdWatching),而非关鸟,所以,鸟儿不必对人们敬而远之,真是善恶亲疏鸟自知。观鸟是许多国家十分盛行的一项户外活动。每逢假日,人们便相约而行,前往户外观赏野鸟。英国、丹麦、瑞典、法国、德国等国家每年都有数百万人观鸟;美国全年有400万人次观鸟或进行观鸟旅游,其人数超过狩猎、钓鱼、高尔夫运动,成为仅次于园艺的第二大户外运动。近年,日本、泰国、新加坡、马来西亚及港台的观鸟之风方兴未艾,国内也开始出现"观鸟族",纷纷轻装简行去体验"人鸟相观、天人共契"的乐趣。 相似文献
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野外观鸟不仅能让孩子在观察与发现中受到启发、发现乐趣、生成动力,更能培养孩子热爱自然的情怀和细心观察、认真总结的学习能力.这是带孩子观鸟的家长的体会.然而,知之者不如好之者,好之者不如乐之者.观鸟归来,才能感悟良多吧?
由于从小生活在城市中,我几乎不认识花花草草,只在北京动物园见过几种野生动物,“自然”对于我来说就是书上的文字.直到2013年12月我第一次走进广东南岭保护区,第一次举起望远镜,我才惊喜地发现:原来鸟是如此的美丽,羽毛竟然有这么华丽的颜色,跳动的样子那么可爱. 相似文献
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为减少由于鸟击事件给大连机场带来的危害,采用踏查法、仪器观察法和网捕法对大连机场的常见鸟类进行了调查。结果证明:大连机场内常见的鸟类有35科、107种。其中最危险鸟种为家鸽,极危险鸟种8种,危险地鸟类11种,一般鸟种87种。 相似文献
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为了提高电网渉鸟故障防治的针对性,提出了一种基于Mel频谱图和卷积神经网络(CNN)的鸟声识别方法。建立常见渉鸟故障对应的40类代表性鸟种的鸣声样本集,对鸟鸣信号进行分帧、加窗与降噪等预处理,计算每帧信号在各个Mel滤波器中的能量,根据能量大小与颜色深浅的映射关系提取鸟鸣信号的Mel频谱图。以电网涉鸟故障相关鸟种的Mel频谱图作为输入,通过CNN反复执行卷积-池化过程提取Mel频谱图特征,并进行多次迭代训练调整网络内部参数,得到最优模型用于鸟种识别。算例结果表明,40类鸟种的识别准确率达96.1%,识别效果优于其他迁移学习模型。文中研究结果可为输电线路运维人员正确识别相关鸟种、开展渉鸟故障差异化防治提供参考。 相似文献
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鸟类是人类的朋友,国外有许多大自然爱好者把观鸟作为一种高雅的休闲活动。参加观鸟、置身大自然之中,不仅增长了知识,对身心健康亦大有裨益。观鸟时,应配备什么用具,及注意哪些事项?有意加入观鸟者行列的朋友们请读《观鸟——有益身心的休闲活动》。 相似文献
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18年前,我毕业分配到山两历山保护区工作.还记得报到的那天飘着小雪,车窗外飘飘扬扬的雪花随风漫无目的地洒落着.
工作为我打开了另一扇了解世界的窗户,我接触到了大自然的精灵——鸟儿.我每天跟随学术顾问刘老师上山观鸟、记录鸟儿的生活习性;下山后,整理记录、查阅资料或去标本馆认鸟,工作单调而充实.在标本馆,我与红腹锦鸡有了第一次邂逅,我被世界上还有这么漂亮的鸟所惊呆:头顶金黄色丝状冠羽,颈羽金棕色呈扇状展开,背羽浓绿、金黄相间,腰腹羽是夺目的艳红色,还有一根漂亮的尾羽,布满桂黄色斑点,优雅地站在那里,雍容华丽,像一位贵妇人.经刘老师讲解,我第一次知道了它的名字,第一次知道了它是我国的特有鸟,第一次知道了它分布的核心区域在甘肃和陕西南部的秦岭地区,在山西并没有分布.太多的第一次,正是这第一次的邂逅,激发了我观鸟的兴趣. 相似文献
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为了辅助电网涉鸟故障的差异化防治,提出一种基于组合特征和卷积神经网络
(Convolutional Neural Network,CNN)的电网危害鸟种鸣声识别方法 . 根据历史涉鸟故障的鸟
种信息及输电线路周边鸟种调查结果,选择13种高危鸟类、8种微害鸟类和2种无害鸟类建立
鸣声样本集;对鸟种鸣声信号进行分帧、加窗、降噪和剪裁等预处理,提取鸟鸣 Mel 倒谱系数
(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)、Gammatone 倒 谱 系 数(Gammatone Frequency
Cepstrum Coefficients,GFCC)和短时能量(Short-term Energy,STE)特征 . 针对单一特征表达能
力不足的问题,将MFCC及其一阶差分、GFCC及其一阶差分和STE归一化后进行组合,生成新
的鸣声特征集 . 搭建卷积神经网络模型对组合特征进行训练和识别,鸟种鸣声测试集的识别
正确率达91.8%,较单一MFCC和GFCC特征表现更为优异. 相似文献