白骨壤新害虫柚木肖弄蝶夜蛾的生物特性及防治

【目的】柚木肖弄蝶叶蛾(Hyblaea puera Crame)是广西红树林区近年出现的新害虫,为了更好保护红树林,对该虫的生物特性及其防治方法进行相关研究。【方法】观察各虫态的形态特征、生活习性、生活史及其主要天敌;分析虫害的爆发原因及其对红树林生态系统所造成的影响,并进行灯诱防治试验。【结果】该虫的幼虫形态在不同龄期、不同世代间均存在显著差异;雌成虫产卵最多834粒,平均477粒;幼虫在红树林中仅取食危害白骨壤Avicennia marina,老熟幼虫会利用非寄主植物的枝叶来筑巢化蛹,成虫常见吸食白花鬼针草Bidens alba(L.)DC.花蜜;该虫在广西沿海发生11代,不同世代的害虫在陆地植被和红树林之间以及红树林不同斑块间转移危害;虫害爆发时会快速吃光树叶并啃食嫩枝表皮和幼果,对白骨壤生长造成较大影响,且取食危害期间的排泄物会造成滩涂土壤酸化;成虫具有较强的趋光性。【结论】柚木肖弄蝶叶蛾对红树林造成的危害极大,有必要对它的发生规律、监测和防治方法等进行更深入的研究;从害虫管控的角度从发,当务之急是监测和防治陆岸上柚木上的害虫,避免害虫向红树林区扩散。     

无人机航高对落叶松毛虫虫害遥感监测精度的影响

【目的】探究无人机航高对落叶松毛虫(Dendrolimus superans)虫害监测精度的影响机制，以期构建先进的森林虫害监测技术框架，为无人机近地面森林虫害遥感监测提供重要参考。【方法】以大兴安岭落叶松毛虫虫害频发区为试验区，以无人机不同航高下采集的多光谱遥感影像为基础数据，获得健康、轻度和重度虫害的386株落叶松树冠层光谱指数和纹理特征，通过方差分析法(ANOVA)及连续投影算法(SPA)提取对虫害严重程度敏感的光谱特征，结合随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法构建虫害严重程度监测模型，揭示航高对监测精度的影响。【结果】(1)光谱指数和纹理特征的总体(轻度+重度)监测精度均随航高上升呈下降趋势，而轻度和重度虫害的监测精度却有不同变化态势。(2)光谱指数(修正型三角植被指数2、绿光归一化差值植被指数2、绿光归一化差值植被指数、差值植被指数、简单比值指数1)+纹理特征(MEA 3)组合的虫害监测精度达到最优(总体精度和Kappa值分别为92.3%和0.891),但其总体和轻度的监测精度随航高上升呈下降趋势(下降速率分别为0.04%/m和0.03%/m),重度的监测精度有上升趋势...     

廉州湾红树林大型底栖动物食物来源研究

【目的】了解可能性食物源对红树林大型底栖动物的贡献率。【方法】利用碳氮稳定同位素技术,对广西廉州湾红树林大型底栖动物及可能性食物源的碳、氮同位素比值(δ~(13) C值、δ~(15) N值)进行分析,并通过贝叶斯稳定同位素混合模型,估算不同食物源对大型底栖动物的贡献率。【结果】大型底栖动物的δ~(13) C值为-23.37‰~-18.09‰,δ~(15) N值为6.59‰~17.00‰,δ~(13) C值、δ~(15) N值的变化范围较大,表明大型底栖动物食物来源较为复杂多样。7种可能性食物源的δ~(13) C值为-29.09‰~-21.53‰,δ~(15) N值为6.85‰~15.67‰,其中红树植物的δ~(13) C值最为贫化。大型底栖动物的营养级别均小于3,表明它们基本属于初级消费者。SIAR混合模型计算结果显示,颗粒有机物(POM)对大型底栖动物有较高的贡献率,其次为表层沉积物(SOM),大型藻类、附生植物的贡献率较低,红树植物叶片、落叶、树皮对大型底栖动物的贡献率最低。【结论】POM、SOM是广西廉州湾红树林大型底栖动物重要的食物源,红树植物不是大型底栖动物碳的主要来源。     

结合冠层密度的森林净初级生产力遥感估测

【目的】 森林冠层密度与林分年龄、植被生长状况有关,在区域森林净初级生产力遥感估测中,结合森林冠层密度以期提高估测精度。【方法】 以广东省韶关市为研究对象,选用2017年Landsat-8 OLI影像、2017年357块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,分别采用随机森林、多元线性回归、人工神经网络和K最近邻分类法等4种模型,结合森林冠层密度制图器(FCD)进行区域森林净初级生产力特征变量的选取、参数建模、模型精度评价和森林净初级生产力空间制图。【结果】 特征变量中,红光波段(B4)、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、叶面积指数(LAI)、缨帽变换土壤植被因子、纹理特征和地形特征在森林净初级生产力反演中有重要作用。将森林冠层密度因子加入反演模型后,4种遥感估测模型精度均有大幅度提高。对4种遥感估测模型进行性能比较,随机森林模型精度最高,其次是多元线性回归模型、人工神经网络模型,K-最近邻分类模型精度最低。研究区内森林净初级生产力平均值为10.689 t/(hm²·a),高森林净初级生产力 [≥18 t/(hm²·a)]林分面积仅占研究区的19.61%,主要分布在海拔较高的西北部。【结论】 结合冠层密度进行森林净初级生产力的建模,可有效提高模型估测精度。     

基于GF1卫星的红树林病虫害遥感识别

定量化红树林病虫害监测评估可为红树林保护修复提供科学依据。以广西北仑河口红树林保护区的红树林为研究对象,利用高分一号(GF1)卫星数据建立模型识别受虫害红树林,结果表明:GF1数据的红光和近红外波段是判识红树林健康与否的优选波段;差值植被指数(difference vegetation index,DVI)是区分健康和虫害红树林的优选植被指数,通过训练样本可划定不同群落虫害红树林DVI阈值区间;利用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和绿光波段可有效去除水体和裸露滩涂等背景干扰信息,综合DVI、NDVI和绿光波段,构建虫害红树林识别决策树模型,模型识别精度良好。木榄-白骨壤、秋茄-白骨壤、木榄-桐花树、木榄-白骨壤+桐花树群落的综合指标F(F-measure)大于0.89,且准确率A(accuracy)、精确率P(precision)、召回率R(recall)大于0.85,但白骨壤分类精度较低,综合指标仅0.76。     

基于区域转换因子的不同立地质量阔叶林碳储量估测

【目的】研究不同立地质量类型对阔叶林碳储量遥感估测精度的影响。【方法】以2007年浙江建德市森林资源二类调查数据和TM影像为研究材料,根据区域的蓄积量-生物量转换因子连续函数法,并依据浙江省的生物量-碳储量含碳系数转换法计算阔叶林碳储量和地位级法评价立地质量等级,比较阔叶林地位质量等级中等以上、地位等级中等以下和不分地位等级3种碳储量遥感估测模型,并进行精度检验。【结果】以第1主成分为特征变量构建森林碳储量估测模型,相关系数R均在0.49以上,拟合效果较好; 将森林碳储量回归模型预测值与实测值进行对比分析,不分地位级总体估测精度为65.89%,地位等级中等以上、地位等级中等以下类型总体估测精度分别为82.53%、83.09%。【结论】分不同立地质量类型可以提高阔叶林碳储量遥感估测精度。     

基于ArcView GIS的广西红树林虫害信息管理系统的构建

针对广西北部湾沿海红树林虫害生态监测与管理的需要,以ArcView为平台,设计开发基于GIS的广西红树林虫害信息管理系统。该系统包括基础数据库维护、信息录入、虫害发生时空查询、空间分析、害虫特征查询、害虫种类检索、系统管理等7个子系统。该系统突出了白骨壤害虫广州小斑螟(Oligochroa cantonella)和广泛危害其它红树植物的害虫袋蛾(Pcychidae spp.)点上与面上监测的特点和相关的环境背景,为红树林害虫的防治、研究和管理提供技术手段,具有较好的集成性、实用性与应用前景。     

茳芏(Cyperus malaccensis Lam.)生物量估测模型

【目的】探讨简单、方便且能准确估算盐沼植物生物量的方法,简化其生物量测定工作。【方法】以高度(H)和密度(D)2个形态因子作为变量,用数理统计方法构建茳芏(Cyperus malaccensis Lam.)生物量估测模型。【结果】茳芏地上生物量(Wa)以DH为变量进行估测更恰当,以DH为自变量的乘幂曲线模型Wa=0.0097(DH)1.177为生物量最佳估测模型。【结论】运用回归模型估算茳芏地上生物量可行,并可取得较为可靠的预测精度,茳芏地下生物量不能得出合适的估算方程。     

典型电厂区多源遥感定量反演的适宜性评价

【目的】探讨典型电厂厂址区各种地质要素在多源遥感监测的影像及方法选取方面的适宜性。【方法】以寿光火电厂和西北典型洪灾区(有4个电站)为例,从海岸线变化监测和洪水痕迹范围识别方面,开展适宜性评价研究。【结果】对电厂厂址尺度范围内的海岸线变化监测,在传感器类型和反演方法选取时,不同潮滩坡降分别受到影像空间分辨率、水边线高程误差和改正时的内插误差、坡度改正误差的影响,而需要选择相应合适的影像数据。在进行洪水淹没范围的提取时,遥感反演、现场调访和模拟结果对比显示,基于Landsat数据的土壤含水量法提取的洪痕及洪水淹没范围更加准确。【结论】本研究结果可为电厂选址及后期监测选取适宜的遥感数据源和相应技术方法提供参考,为工程厂址环境监测提供可靠的遥感反演理论依据。     

广西海岸潮间带互花米草遥感监测

【目的】对广西海岸潮间带入侵物种互花米草(Spartina alterniflora)进行遥感监测,查清互花米草分布区域。【方法】以2016年GF-1号高分辨率卫星影像为数据源,利用遥感技术与野外勘查相结合的方法,对广西互花米草扩散现状进行监测和分析。【结果】截至2016年7月,广西海岸潮间带互花米草分布面积为686.48hm~2,斑块数5 191个,平均斑块面积为0.13hm~2,最大斑块面积为47.24hm~2(位于丹兜海海域滩涂)。此次调查结果显示互花米草面积比引种时期增加了685.54hm~2,面积增长了729倍。北海市海滩互花米草分布面积为685.91hm~2,占入侵总面积的99.92%,钦州市海滩分布面积为0.57hm~2,占入侵总面积的0.08%。丹兜海互花米草入侵面积达317.89hm~2,但廉州湾斑块数量分布最多,为2 777个。【结论】高分辨率卫星影像能有效地提取互花米草分布信息;广西互花米草正处于迅速扩张期,空间上自东往西扩散,最远已到达钦州市大风江口西部海域滩涂;廉州湾互花米草扩散正处于急速爆发期;自然保护区内红树林、海草床和土著盐沼植被等海洋生态系统已经受到互花米草的严重威胁,生态环境不容乐观。建议加强对互花米草扩散和防治机制的研究。     

高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用

为了分析高分辨率遥感影像在土地覆被监测中的适用性,以SPOT5和"资源一号"02C卫星高分辨率遥感影像为数据源,对两种数据的波段组合和数据融合方法进行分析评价,并建立相应的土地覆被解译标志,提取研究区2005年和2012年两期土地覆被信息,基于RS和GIS软件平台,从面积变化、土地利用动态度和转移矩阵3方面研究了土地覆被信息的变化规律。研究结果表明,经过有效合成和融合处理的高分辨影像最大限度地保持了影像的纹理和光谱信息,可以正确识别并提取地物变化边界线,研究成果可为高分辨率遥感影像在土地覆被变化监测中的应用提供一定的参考和依据。     

基于面向对象的热带林分类方法研究

【目的】为了加强热带林资源的保护,采用遥感技术对热带林植被进行分类研究。【方法】基于SPOT6高分辨率遥感影像,采用ESP多尺度分割评价模型与专家知识结合的方法确定最优分割尺度参数,在分割的基础上充分挖掘目标地物的光谱、形状及纹理信息,合理选择分类特征组合,建立分类规则,构建了一套基于面向对象的热带林多尺度分类方法。【结果】与单一尺度的分类方法相比,该方法分类精度有明显提高,分类总体精度达到84.46%,并且缩短了传统目视确定最优分割参数的时间,提高了分割效率和精度。【结论】基于面向对象的多尺度分类方法能够实现高精度的热带林植被信息提取,可为遥感分类技术在热带林的应用提供参考。     

红树林空间分布遥感监测精度的影响因素及应对措施Symbol

为提高红树林空间分布遥感监测结果的准确性和可靠性,分析了现有研究中存在的突出问题及其原因:不同研究者得到的同一区域和相同(或相近)年度的红树林面积相差很大; 同一研究者得到的同一区域相邻监测期的红树林面积变化剧烈,明显不符合红树林空间演变规律。结合长期监测实践,讨论了影响区域和地方尺度红树林空间分布遥感监测精度主要因素。分析认为:遥感图像的空间分辨率、海水淹没情况、信息提取策略、实地调查验证等是影响红树林空间分布遥感监测精度的主要因素。我国区域和地方尺度红树林空间分布遥感信息提取宜采用优于1 m、处于低潮位、滩涂裸露的高分辨率遥感数据; 在作多期遥感信息提取时,须确保相邻监测期间红树林斑块范围的变化符合其空间演变规律; 必须开展深入细致的地面调查工作,全面了解各个海湾的红树林分布状况和特点,并在实地逐一修正红树林斑块边界。     

云南山区NPP遥感监测研究中遥感图像预处理

 在国际上,区域植被第一性生产力(NPP)的监测和估算已成为遥感技术应用研究的重要方面.针对云南山区特点,利用遥感监测技术进行山区植被NPP的应用方法研究具有特殊意义.现就课题“遥感监测山区植被NPP的应用方法研究”中所进行的有关前期工作———遥感图像预处理的内容、工作平台、遥感图像与基础地理信息概况、遥感图像数据的试验样区切割提取,以及试验样区遥感数据多光谱信息的统计计算等进行操作整理与初步分析研究,对有关研究的深入进行获得初步的基础研究成果.     

基于图谱分析钦州市市辖区湿地动态变化

【目的】研究钦州市市辖区湿地动态变化情况,探明湿地变化速度和原因,为地学信息图谱在湿地动态变化研究提供典型案例和实证。【方法】根据钦州市市辖区1990年、2000年和2010年的TM遥感影像,采用人工解译法和谱间关系法提取钦州市市辖区湿地类型空间分布信息,并应用地学信息图谱分析方法进行湿地动态变化分析。【结果】(1)1990~2010年钦州市市辖区河流、湖泊水库面积分别减少958.52hm2、1718.93hm,主要转变为非湿地、虾塘;(2)1990~2010年虾塘面积增加4557.87hm2,主要由非湿地、河流等类型转入;(3)1990~2000年红树林面积增加468.51hm2,主要由非湿地、河流转入,2000~2010年面积减少104.67hm2,主要转变为非湿地、虾塘;(4)1990~2000年水田面积增加1506.98hm2,2000~2010年面积减少1226.89hm2。【结论】钦州市市辖区湿地保护的比较好,呈增长趋势。     

海岸带红树林范围与种类识别精度的荟萃分析

对2000年以来基于遥感数据的红树林范围与种类识别的研究结果进行荟萃分析,阐明红树林范围和种类识别精度的现状,分析遥感数据源、分类算法、地物类型和物种数对总体精度的影响.结果表明,红树林范围识别的总体精度范围为55.7％～99.7％;约66％的研究基于Landsat遥感数据开展,且总体精度最高(75％～99.7％);光...     

基于ZY-1 02D影像的白洋淀水域叶绿素a浓度遥感反演

白洋淀位于雄安新区的核心区域,是当前社会关注的焦点,对白洋淀水域进行水质监测是水污染防治的重要依据,对周边居民生活和当地经济发展具有重要意义。本文将ZY-1 02D AHSI高光谱影像与ZY-1 02D VNIC多光谱影像作为遥感数据源,分别进行了基于单一影像数据的单独反演与基于两种影像的联合反演,研究结果表明联合反演模型相较于基于AHSI的反演模型可以有效提高叶绿素a浓度的反演精度,三种反演模型中基于VNIC的反演模型精度最高,相较于以往学者的研究结果高光谱数据的优势未充分体现,说明对于白洋淀淀区的叶绿素a浓度反演空间分辨率有更大的影响,从而进一步将ZY-1 02D AHSI的36波段与ZY-1 02D VNIC融合,将空间分辨率提高至10 m,优化后的模型AURE与RMSE分别降低到13.62%、0.52 ug/L,进一步提高了叶绿素a浓度的反演精度。研究表明,ZY-1 02D影像数据在内陆水体水质监测中具有较好的适用性,利用模型算法提升高光谱数据的空间分辨率将是提高叶绿素a浓度反演精度的重要途经,本文研究成果对ZY-1 02D影像在白洋淀水域的水质监测与应用具有重要的意义。     

基于GF-1遥感数据的大兴安岭林区雪水当量反演

【目的】以Landsat-8卫星数据为对照,探索国产GF-1卫星数据对林区积雪特征的估测能力,实现基于国产卫星对东北林区雪水水文过程的监测。【方法】以大兴安岭北部林区为研究区,结合同期的地面雪水当量野外观测数据,利用偏最小二乘回归与BP神经网络两种方法建立线性与非线性雪水当量反演模型。通过平均均方根误差(E_(RMSE))、平均相对均方根误差(r_(RMSE))和平均估测精度这3个评价指标对所建模型进行对比评价。同时,利用两种遥感数据建立的最优模型对研究区内雪水当量分布特征进行反演,并对反演结果进行对比分析。【结果】基于GF-1数据所建立的线性与非线性模型性能均略低于以Landsat-8数据构建的模型,其中GF-1数据最优反演模型精度为80.3%,较Landsat-8反演模型低1.6%;基于GF-1数据反演的雪水当量值与Landsat-8的基本相同;两类遥感数据反演得到的雪水当量在空间分布特征上基本一致,均反映了雪水当量与地形、植被及土地利用类型的高度相关性;由于山地林区植被和地形复杂,并且春季升温过程中地面积雪日消融速率快,GF-1数据以其高空间与时间分辨率上的优势能够更好地对研究区雪水水文过程进行监测。【结论】国产GF-1卫星能够替代Landsat-8卫星成为对大兴安岭北部林区雪水水文过程监测的遥感数据源。