干旱对鄱阳湖流域植被生态系统GEP的影响

总生态系统生产力GEP(gross ecosystem productivity),是生态系统固定的碳总量,作为碳循环研究的重要组成部分,有着不可估量的生态价值和极为重要的人文社会意义.在全球气候变暖背景下,干旱对陆地生态系统GEP造成了一定影响.该文以鄱阳湖流域为研究区,利用生态耦合模型估算2000—2016年间每月GEP,计算干旱指数SPI( standard precipitation index)探究干旱在时间和空间分布上对GEP的影响.通过对模型模拟的GEP与MODIS的GEP产品进行对比分析,发现两者具有较好的相关性,且在GEP低值区间两者表现几乎完全一致.研究结果表明,干旱对鄱阳湖流域植被生态系统GEP存在抑制效应,随着干旱程度的加剧,GEP显著减少;两者不仅在时间上存在一致协同变化趋势,在空间分布上也表现出强烈的一致性.通过该研究,有助于管理部门了解干旱对GEP产生影响的作用机制,为流域生态环境保护提供科学支撑.     

基于易康软件的QuickBird遥感影像林分类型识别——以福建省将乐林场为例

【目的】研究基于面向对象方法的林分类型识别,解决森林资源监测的核心问题。【方法】以福建省将乐林场为研究样本,采用基于QuickBird遥感影像的蓝、绿、红、近红外4个多光谱波段为面向对象分类的试验数据,借助eCognition Developer 8.7(易康)软件,设置10种分割尺度(25～250,步长为25),应用带有线性核函数支持向量机分类器(support vector machine,SVM),分别对每种分割尺度下的3组特征(单独光谱、光谱+纹理、光谱+纹理+空间)进行面向对象林分类型分类。【结果】以尺度参数150对QuickBird遥感影像进行分割质量最高(ED3_Modified=0.37)。10种尺度上,在光谱特征中加入纹理特征能够明显提高分类精度,但引入空间特征分类精度几乎无变化。基于光谱+纹理特征在分割尺度150时获得了最高分类精度(总精度达到85%,Kappa系数为0.86)。【结论】分割尺度对面向对象林分类型识别精度有着重要影响。在所有尺度(25～250)下,光谱、纹理特征分类精度均高于单独使用光谱特征分类总精度,空间特征在林分类型分类中并没有起到作用。匹配良好的分割和参考对象时能够得到更高精度的分类结果,同时,轻微的过度分割或分割不足不会明显影响分类结果。基于易康软件的面向对象方法对QuickBird多波段遥感数据进行林分类型分类能够获得比较满意的结果。