基于高光谱数据的互花米草叶片功能性状反演

互花米草成功入侵的关键是其生长繁殖能力以及对环境的适应能力,叶片含水率、相对叶绿素含量、碳氮比、总氮、总磷以及比叶面积等叶片功能性状反应的是互花米草对资源的利用能力以及环境的适应能力。以江苏盐城滨海湿地为研究对象,进行互花米草叶片功能性状与高光谱数据的关系研究。通过对原始光谱数据以及一阶微分转换光谱数据进行主成分分析提取新的主成分变量作为自变量分别建立不同性状的逐步回归、BP神经网络、支持向量机、随机森林4种预测模型,通过比较构建模型的R²以及RMSE选择最优模型,进而基于相关性分析得到的敏感波段构建最优模型,验证其准确性和适用性。研究结果发现：（1）一阶微分数据的建模效果优于原始光谱数据;（2）通过对不同功能性状的预测建模,发现4种模型的预测效果排序为：随机森林>支持向量机>BP神经网络>逐步回归,其中随机森林模型的准确性高、稳定性强,明显优于其他3种模型,而逐步回归模型的效果最差,不适用于互花米草叶片功能性状的高光谱建模;（3）通过对相关性分析得到的敏感波段建立随机森林模型,建模R²均大于0.90,验证R²介于0.73-0.95之间,进一步证实了随机森林模型的准确性和稳定性。研究结果表明,高光谱数据可以作为快速监测互花米草生长状况的有力手段,而随机森林模型可以作为高精度模型实现对互花米草不同叶片功能性状的估测。     

闽北闽粤栲天然林林隙物种数量特征及更新规律分析

以福建省顺昌县的闽粤栲〔Castanopsis fissa(Champ.ex Benth.)Rehd.et Wils.〕天然林为研究对象,根据林隙面积(A)划定4个等级(A<50 m2、50 m2≤A<100 m2、100 m2≤A<150 m2和150 m2≤A<200 m2)的样地,并以非林隙样地为对照,对林隙和非林隙的乔木层、灌木层和灌草层中的物种分布、组成及生长状况进行调查和统计;在此基础上,对林隙和非林隙中主要物种的数量特征和更新响应规律进行比较分析.结果表明:闽粤栲天然林林隙和非林隙的乔木层分别有54和35种植物,共有种28种;灌木层分别有61和37种植物,共有种29种;灌草层分别有72和49种植物,共有种37种.从乔木层和灌木层各种类的重要值及灌草层各种类的密度看,林隙和非林隙中的优势种类均为闽粤栲和木荷(Schima superba Gardn.et Champ.)等,且林隙和非林隙间各优势种类的重要值差异不明显,其中,闽粤栲的重要值和密度均位居第一.从林隙和非林隙间各优势种类的重要值差值看,林隙的主要优势种类(如闽粤栲和木荷等)对林隙更新响应不明显,而其他种类对林隙则有强烈或中等的正、负更新响应,且在不同林层间有差异.从平均更新密度看,林隙面积对各优势树种的更新有一定影响,其中,林隙面积在150~200 m2时闽粤栲和丝栗栲(Castanopsis fargesii Franch.)的平均更新密度最大,林隙面积在100~150 m2时米槠〔Castanopsis carlesii(Hemsl.)Hay.〕、木荷、青冈〔Cyclobalanopsis glauca(Thunb.)Oerst.〕和黄毛润楠(Machilus chrysotricha H.W.Li)的平均更新密度最大,但在不同面积林隙间各树种的平均更新密度无显著差异(P=0.867).研究结果说明:在闽粤栲天然林中,对林隙更新响应不明显的种类较易成为林分的优势种或建群种,但林隙面积对树种的更新密度没有明显影响;从林隙到林冠的发育过程中,闽粤栲始终处于该林分的优势地位.