林分因子对云顶山不同人工林林下植物多样性的影响

该研究采用典型抽样法,以成都云顶山5种人工林——柏木 枫杨林(BF)、银杏 楠木林(YN)、光皮梾木 香樟林(GZ)、枫杨 桤木林(FQ)、柏木林(CB)为研究对象,分析不同人工林的林下植物组成与多样性特征,并确定影响林下植物多样性的主导林分因子,为当地人工林经营管理提供理论依据。结果表明：(1)研究区共记录林下植物168种,隶属于62科130属;5种人工林灌木层与草本层的科属种数均以GZ最多。(2)5种不同人工林灌木层与草本层的优势种数分别为7、4、7、6、4种和5、4、9、9、10种,数量都较少。(3)5种人工林的Shannon Wiener多样性指数(H)、Simpson优势度指数(H′)、物种丰富度指数(D)、Pielou均匀度指数(J_sw) 均基本表现为草本层>灌木层,BF、GZ灌木层的D略高;灌木层的H、H′、D值均以GZ最大,但不同人工林的J_sw差异不显著;草本层的H、H′、D、J_sw均基本呈现CB>FQ>GZ>BF>YN趋势,GZ的D值略高于FQ。(4)6个林分因子对灌木层4个物种多样性指数的影响均无显著差异;林分平均树高、平均枝下高、平均胸径、平均冠幅和林分密度是影响草本层H、D的主要因子,但各林分因子对草本层H′、J_sw的影响差异不显著。研究认为,林分结构对林下草本层物种多样性的影响更大,平均树高、平均枝下高、平均胸径、平均冠幅、林分密度对草本层多样性有显著影响。     

应用全天空照片估计林分透光孔隙度(郁闭度)

林分结构通过影响林内环境与生物因子,决定森林生态系统服务功能发挥;同时,通过调整林分结构亦可达到森林合理经营的目标。林分透光孔隙度(郁闭度)是决定林分结构的重要因子之一,它可以用来表征光、水等环境因子通过林冠进入林内的再分布状况。因此,合理、精确地确定林分内的郁闭状况,无论在森林经营与管理,还是在森林生态精细研究中,都显得十分重要。本文在以往研究的基础上,详细介绍了应用全天空照片(Hemispherical photograph/whole sky photograph)确定林分内一定高度(通常为1 m)的林分郁闭度或林分透光孔隙度(两者互补)的方法与步骤,重点讨论了在应用全天空照片确定林分郁闭度/透光孔隙度时选择的有效范围和应注意的实际问题。     

不同龄组的热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析

 在森林植被生物量遥感动态监测方面最基础性的研究是探讨生物量与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据之间的相关性。为此,以我国云南省西双版纳的热带森林植被为例,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的生物量与其对应的LANDSAT TM数据及其派生数据、气象数据和地形数据之间的相关性进行了分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据,通过各树种组的各器官生物量估算模型计算出各样地森林植被的生物量,并根据样地的坐标来建立样地GIS数据库。然后,利用地形图对遥感图像进行几何校正,并对遥感图像进行主成分变换、缨帽变换以及植被指数的计算来产生其派生数据。其次,将栅格样地数据、遥感数据（如LANDSAT TM数据）及其派生数据（如各种植被指数数据、主成分数据、缨帽变换的亮度、绿度和湿度数据）、栅格地形数据（如DEM和坡向）和栅格气象数据（包括年平均温度、大于0 ℃的积温、年平均降雨量和湿润度）统一到同一坐标系和投影下,并将所有的数据内插为30 m分辨率的格网数据,利用样地数据与遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据进行栅格空间叠加分析,从而得到各样地的样地数据、遥感数据及其派生数据、地形数据和气象数据。再次,根据各样地优势树种所属的龄组将所有的数据层化为幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林等几个不同龄组的样本数据。最后,分别对幼龄林、中龄林、近熟林和成过熟林的样地生物量与其对应的遥感数据和派生数据、气象数据和地形数据进行相关性分析。研究表明,在所有的因子中,幼龄林的生物量与LANDSAT 的TM1和TM6波段的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数均为-0.33;中龄林的生物量与降雨量在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为0.33;近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3、LANDSAT的TM4和缨帽变换的亮度值在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数分别为0.50、-0.45和-0.45;成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分（PC2）在0.05的水平上呈显著相关,其相关系数为-0.46。在0.05的水平上,近熟林的生物量与LANDSAT TM的派生数据VI3的相关系数最高,达到0.50,其次是成过熟林的生物量与主成分变换的第二主成分的相关系数,为-0.46。     

不同演替阶段马尾松林林分空间结构对物种多样性的影响

为了探究马尾松人工林在不同演替阶段下林分空间结构和物种多样性的变化规律以及林分空间结构与物种多样性的关系,根据典型抽样方法,依据演替序列设置18块样地,其中马尾松纯林阶段、马尾松针阔混交林阶段和落叶阔叶林阶段各6块样地.使用指标量化方法分别对空间结构和乔灌草不同生活型的物种多样性进行分析,并采用Pearson相关系数法...     

基于几何光学模型的毛竹林郁闭度无人机遥感定量反演

基于几何光学模型,探讨无人机遥感数据在毛竹林郁闭度定量反演中的应用,并分析了无约束和全约束两种混合像元分解对反演结果的影响.结果表明:利用无人机遥感数据与几何光学模型在一定程度上能够实现毛竹林郁闭度的估算,但不同混合像元分解方法反演精度差异较大;相对于无约束混合像元分解而言,全约束混合像元分解反演得到的郁闭度精度高,其反演郁闭度与野外实测数据的相关系数达显著水平,决定系数R2为0.63,且均方根误差也很小,为0.04左右,能够较真实地反映毛竹林的实际情况.     

联合星载ICESat-GLAS波形与多光谱Landsat-TM影像的森林郁闭度估测

森林郁闭度的空间分布是评价森林生产力和分解率的一个重要指标.本研究以吉林汪清林区为研究区,分别利用星载激光雷达ICESat-GLAS波形数据和多光谱遥感Landsat-TM影像对该区的森林郁闭度进行估测,然后采用多元线性回归和BP神经网络两种方法对GLAS数据和TM数据进行联合,共同估测了森林郁闭度.结果表明:单一遥感数据估测森林郁闭度时,GLAS数据的模型决定系数为0.762,TM数据的模型决定系数为0.598.将GLAS数据和TM数据联合后估测森林郁闭度时,多元线性回归模型的复决定系数为0.841,BP神经网络模型的仿真精度为0.851.表明ICESat-GLAS数据与Landsat-TM影像联合能够发挥多源遥感数据的优势,提高森林郁闭度的估测精度,并为后续的空间区域内森林郁闭度的连续制图提供可靠的方法.     

太岳山不同郁闭度油松人工林降水分配特征

利用2011年5-9月生长季观测的30场降雨数据,分析了山西太岳山不同郁闭度下油松人工林林冠截留、穿透雨以及树干茎流与降雨量的关系,以及林冠截留过程的特点.结果表明:(1)实验观测期间,该地区降雨总量为634.79mm,单次平均降雨量为21.16mm,单次最大降雨量为58.15mm,单次最小降雨量为0.54mm.其中,8月份的降雨总量最大,为190.77mm,6月份的降雨总量最小,为41.81mm.(2)郁闭度为0.8的油松人工林林冠截留量与降雨量呈一元线性关系,郁闭度为0.7、0.6和0.5均呈幂函数关系;对于各郁闭度的油松人工林,其林冠截留率与降雨量均呈对数函数关系;穿透雨量、树干茎流量与降雨量均呈明显的一元线性关系,穿透雨量和树干茎流量都随着降雨量的增加而增加.(3)不同郁闭度油松人工林之间林冠截留、穿透雨和树干茎流不同,总的趋势为随着郁闭度的减小,林冠截留量减小,穿透雨量增大,树干茎流量增大.林冠截留量与郁闭度表现出正相关关系,而穿透雨量、树干茎流量都与郁闭度表现出负相关关系.(4)各郁闭度林冠截留量、穿透雨量和树干茎流量的月动态变化与总降水量的月变化基本一致.     

黄龙山不同郁闭度油松中龄林林木形质评价

以黄土高原南部黄龙山林区油松人工中龄林为研究对象,按郁闭度CD＜0.65(类型1)、0.65≤CD＜0.75(类型2)、0.75≤CD＜0.85(类型3)、CD≥0.85(类型4)将样地划分4个等级.综合林木生长、干形和分枝情况,运用层次分析法建立林木形质评价层次结构模型和指标体系,对4种郁闭度类型的油松林林木的形质水平进行了综合评价.结果表明： 林木生长、干形和分枝3大类形质评价因素及其包括的胸径、树高、径高比、尖削度、通直度、分杈率、活枝下高、侧枝数、最大侧枝基径和侧枝平均基径10项指标,可以全面地反映油松林木形质水平.其中,通直度、分杈率和胸径3个指标的总权重达0.7382,对林木形质水平影响最大,是油松林木形质的主要决定因素.随着林分郁闭度的减小,林木形质综合得分表现为先升高后下降,类型2郁闭度下达到最高的90.28分,该类郁闭度下林木形质水平最优.本评价方法操作简单,可解决林木形质评价的量化问题,评价模型体系也可在黄土高原其他林木形质评价中借鉴和应用.     

基于多源遥感数据协同的滇西北森林郁闭度估测

森林郁闭度(FCC)是评价森林资源和生物多样性的重要参数,利用多源遥感协同手段以较小成本高精度实现区域FCC反演是当前研究热点。本研究以星载激光雷达ICESat-2/ATLAS为主要信息源,结合54块实测样地数据,采用贝叶斯优化(BO)算法改进后的随机森林(RF)、K-最近邻值法(KNN)、梯度回归(GBRT)模型获取光斑尺度ATLAS光斑内FCC,协同多源遥感影像Sentinel-1/2及地形因子基于BO算法优化后的全连接深度神经网络模型(DNN)进行区域尺度的滇西北香格里拉市FCC遥感估测。结果表明：在提取的50个ATLAS激光雷达光斑参数指标中,经RF特征变量优选后,6个特征参数(乔木冠层百分比、冠层顶光子相对高度的标准差、冠层高度最小值、区段内98%冠层高度值与冠层高度中位数的差值、冠层顶部光子数、表观反射率)贡献率较大,可作为光斑尺度遥感估测模型变量。在BO-RF、BO-KNN、BO-GBRT模型中,以BO-GBRT模型估测的FCC结果最优,留一交叉验证的决定系数(R²)为0.65、均方根误差(RMSE)为0.10、绝对残差均值(RS)为0.079,预测...     

赤松纯林林分特征对昆嵛山鳃扁叶蜂发生量的影响

为探讨昆嵛山鳃扁叶蜂的发生与天然赤松纯林的林分特征及其自然分布的关系,依托昆嵛山森林生态定位研究站所设立的40块永久性样地,比较了群落自然演替13 a的赤松种群特征以及林内灌草多样性指数,并分析了虫口密度与赤松林分特征的关系。结果表明,13 a自然生长,赤松种群的径级分布和高度结构出现显著变化。赤松种群中占总数60%的林木径级为5 cmDBH≤25 cm,比1996年高51%;而约占67%的赤松个体高度在2 m到10 m之间,比1996年高57%。同时种群密度从1996年的平均超过13000株/hm2降到了2008年的平均2377株/hm2。赤松林内灌草Shannon多样性指数(H)和均匀度指数(JS)分别为2.50和0.79,分别低于1996年的(H)2.69和(JS)0.85,暗示赤松纯林生物多样性有降低的趋势。昆嵛山鳃扁叶蜂的虫口密度与赤松林分的郁闭度和赤松分布的海拔高度呈极显著相关关系、相关系数分别为R=0.931、P=0.002和R=0.924、P=0.003;与林分密度(R=0.780,P=0.038)、林木胸径(R=0.816,P=0.025)呈显著相关关系,而与树高以及树龄关系不显著。昆嵛山鳃扁叶蜂虫口密度的分布格局似乎非常符合"资源集中"假说。     

基于高光谱遥感的小麦冠层叶片色素密度监测

作物叶片色素状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,冠层叶片色素密度（单位土地面积叶片色素总量）的实时无损监测对作物生长诊断、产量估算及氮素管理具有重要意义。以包括不同品质类型（高蛋白、中蛋白和低蛋白）的多个小麦品种在不同施氮水平下的连续2a大田试验为基础,研究了小麦叶片色素密度与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片色素（叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a＋b和类胡萝卜素）密度随施氮水平增加而提高,不施氮处理的叶片色素密度随生育进程而下降,施氮处理的叶片色素密度呈单峰曲线,品种间存在明显差异。群体叶片色素密度的敏感波段主要分布在可见光区,而红边区域导数光谱表现更显著。光谱参数VOG2、VOG3、RVI（810,560）、SRE／SBE和SDr／SDb等与叶绿素密度关系较为密切,线性方程决定系数R^2均在0．858以上,而与类胡萝卜素密度关系减弱,决定系数R^2低于0．780,且参数间差异较小。经独立试验资料的检验表明,VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb对不同色素的估测结果较好,预测相对误差RE低于17．6％,虽然对叶绿素b的准确性稍低。总体上,光谱参数VOG2、VOG3、SRE／SBE和SDr／SDb与小麦群体叶片色素密度关系密切,特别是对叶片叶绿素a和叶绿素a＋b的密度可以进行准确可靠的实时监测。     

黄瓜砧用白籽南瓜对不同盐胁迫的耐性评价

采用营养液栽培,研究Ca(NO₃)₂和NaCl胁迫对黄瓜嫁接用砧木南瓜幼苗生长和抗氧化酶活性的影响,并用隶属函数法综合评价其耐盐性.结果表明： 低浓度盐30 mmol·L^-1Ca(NO₃)₂和等渗的45 mmol·L^-1 NaCl处理促进砧木幼苗生长;高浓度盐60、120 mmol·L^-1Ca(NO₃)₂和等渗的90、180 mmol·L^-1NaCl胁迫下,各砧木幼苗的生长和抗氧化酶系统均受到不同程度的抑制,其中,‘青砧1号’的盐害指数最小,生物量及超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)和过氧化氢酶(CAT)活性的下降幅度以及相对电导率的上升幅度均小于其他砧木.高盐Ca(NO₃)₂胁迫下,各砧木SOD、POD和CAT酶活性均高于等渗的NaCl,而盐害指数和相对电导率低于NaCl,表明Ca(NO₃)₂对砧木南瓜幼苗生长的危害小于NaCl.4个砧木品种的耐盐性顺序为‘青砧1号’>‘佐木南瓜’>‘丰源铁甲’>‘超霸南瓜’.     

中国亚热带4个森林动态监测样地无人机可见光遥感影像数据集

常绿阔叶林是我国亚热带地区的地带性植被类型。由于亚热带森林植物群落垂直结构复杂、林冠郁闭度高, 对常绿阔叶林冠层的研究尚缺乏高质量的监测数据。本数据集包含浙江天童山、浙江百山祖、广东车八岭、广东鼎湖山4个大于20 ha的森林动态监测样地2014年8月或2016年9月采集的无人机可见光遥感影像。本数据集是通过将无人机影像、地面控制点和地面调查数据相结合而获得的。每个样地的数据集包括4个文件: ~5 cm空间分辨率的正射影像图和数字表面模型、1 m空间分辨率的森林冠层高度数据和正射影像质量报告。本数据集可为常绿阔叶林的林冠生态学、生物多样性、生态系统功能等研究提供数据支撑。     

近地面激光雷达点云密度对森林冠层结构参数提取准确性的影响

基于激光雷达技术获取冠层结构为森林生态学研究增加了新的维度。搭载于多旋翼无人机的近地面激光雷达相比于固定翼有人机的机载激光雷达,能够更加灵活高效地获取森林群落样地高密度点云。但在实际操作中,往往出现局部低密度点云数据,影响了冠层结构参数提取的准确性。使用4块森林动态样地的近地面激光雷达点云数据;利用航带分解方法分析各样地低密度样方成因;采用点云抽稀模拟算法计算并拟合偏差曲线,对比不同样地、参数和取样尺度间的点云密度对冠层结构参数提取准确性的影响;根据偏差曲线计算各条件下保证参数提取准确性的最低点云密度。结果发现：1)低密度区域主要受地形或(和)近地面遥感设计规划的影响。地形复杂的测区(西双版纳和古田山样地),遥感规划难度大,整体难以获取高密度点云(在30点/m²左右),容易在沟谷和高海拔处出现低密度样方。平坦测区(长白山两块样地)虽可获取高密度点云(均超过150点/m²),但欠佳的遥感规划设计导致长白山1测区北部出现1hm²低密度区域。2)冠层参数提取准确性随点云密度减少而迅速降低,呈负指数幂函数关系。这一变化趋势在不同...     

森林生物量遥感降尺度研究

森林生物量是评价全球碳氧平衡、气候变化的重要指标。目前已有基于星载激光雷达数据的全球森林生物量产品,但空间分辨率较低,不能很好地满足小区域森林调查和动态监测的需要。针对这一现状,以美国马里兰州两个森林分布状况不同的区域为研究区,基于CMS(Carbon Monitoring System)30 m分辨率和GEOCARBON 1 km分辨率森林地上生物量产品以及TM等数据源,通过升尺度模拟低分辨率生物量数据和直接使用低分辨率产品两种方式,分别尝试建立了多光谱地表参数和低分辨率森林地上生物量之间的统计关系,以此作为降尺度模型实现了森林地上生物量空间分辨率从1 km到30 m的转换,并对降尺度结果进行精度评价和误差分析。结果表明:模拟数据降尺度后的30 m分辨率森林地上生物量空间分布和CMS森林地上生物量分布状况大致相同,RMSE=59.2—65.5 Mg/hm~2,相关系数约为0.7;其降尺度结果优于GEOCARBON产品直接降尺度结果RMSE=75.3—79.9 Mg/hm~2;相较于线性模型,非线性模型能更好地呈现森林地上生物量和地表参数间的关系;总体上,降尺度生物量呈现高值区低估,低值区高估的现象。     

森林生态系统生物多样性的遥感评估

目前的评估由于方法的原因,常常会遗留下一些含糊不清的地方。遥感则可以作一种观察生态系统多样性和单个生态系统中各种结构侧面的重要工具。它提供了一种能够跨越几个不同空间尺度实施评估的手段,并且对于评估生态系统格局随时间的变化也是必不可少。现在许多不同的遥感技术已经被应用在生态学研究中。大多数工作所用的数据主要是来自机载和星载平台提供的摄影和数字光学图像,目前则越来越强调激光扫描和合成孔径雷达数据的应用。这些技术手段为从景观到林分规模的不同现象的评估提供了机会。遥感提供了可用于确定森林生态系统中生物多样性景观尺度的元素最有效的工具。例如基质和斑块的相对百分比以及它们的配置。在中间尺度,遥感为评价廊道的存在和边界的特性提供了理想的工具。在林分尺度,遥感技术可用来获取关于森林分结构属性的信息,例如冠层表面的特性,是否存在冠内分层等等。随着的发展,遥感将更广泛地应用于生态学研究。     

地形校正对森林生物量遥感估测的影响

基于常用的4种地形校正模型（Cosine模型、C模型、C+SCS模型、Minnaert模型）,以IDL语言为二次开发平台,对黑龙江省帽儿山地区2007年7月21日TM图像进行地形校正,从视觉差异、图像的定量统计特征两方面评价了4种地形校正模型的修正效果,并比较了地形校正后几种遥感因子与森林生物量的相关性,建立了森林生物量的遥感反演模型,分析了不同地形校正模型对森林生物量反演的影响.结果表明：由于K-T变换采用线性变换方式,地形校正后遥感数据与森林生物量的相关性出现了较大波动,应根据地表信息调整变换参数,因此该变换方式不适合与地形校正结合使用;植被指数的信息量在地形校正后明显提高,其与森林生物量的相关性显著增强;4种地形校正模型中,Cosine校正过度,不宜采用,C模型和C+SCS模型通过引入半经验参数,较好地消除了地形效应,Minnaert模型校正后降低了森林生物量估测的误差,有效地提高了遥感反演模型的精度.     

基于MODIS混合像元分解的湖南省森林碳密度反演

随着遥感技术的快速发展,基于遥感影像和地面样地的方法成为目前森林碳密度估算的常用手段.然而由于混合像元的存在严重制约了区域森林碳密度反演精度的提高,特别是MODIS这种低空间分辨率影像.本研究以MODIS影像和固定样地为数据源,开展森林碳密度的反演研究.首先利用不带约束、带约束的线性分解和非线性分解3种方法进行混合像元分解,导出不同土地利用/覆盖类型的丰度图;然后采用结合和未结合丰度图的序列高斯协同模拟算法对湖南省森林碳密度进行反演.结果表明： 3种混合像元分解模型中,带约束线性分解估计的地物丰度精度最高（平均均方根误差0.002）,明显优于不带约束线性分解和非线性分解模型;通过将混合像元分解模型和序列高斯协同模拟算法结合,森林碳密度反演精度从74.1%提高到81.5%,均方根误差从7.26减小到5.18;2009年湖南省森林碳密度的平均值为30.06 t·hm^-2,变化范围介于0.00～67.35 t·hm^-2之间.这表明混合像元分解在提高区域和全球尺度森林碳密度反演精度方面显示出巨大的潜力.     

遥感用于森林生物多样性监测的进展

随着物种和栖息地的丧失,全球范围的生物多样性保护已经成为迫切的需要。航空航天技术的迅猛发展使遥感成为能提供跨越不同时空尺度监测陆地生态系统生物多样性的重要工具,这方面的研究在欧美等国已经有了小范围的开展,在国内刚刚起步。国外关于生物多样性遥感探测的方法基本有3种:1.利用遥感数据直接对物种或生境制图,进而估算生物多样性;2 .建立遥感数据的光谱反射率与地面观测物种多样性的关系模型;3.与野外调查数据结合直接在遥感数据上进行生物多样性指数制图。研究表明,物种直接制图法只能应用于较小的范围;生境制图的方法,应用广泛,技术相对成熟,研究范围局限于几百公里的范畴,但不能获取生境内部的多样性信息。光谱模型技术目前正处于探索阶段,对于植被复杂、生物多样性高的地域,具有较大的应用潜力。在遥感数据上直接进行生物多样性制图在加拿大已经得到了应用。