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无人机遥感与XGBoost的红树林物种分类 总被引：3，自引：0，他引：3
无人机遥感数据会衍生大量的光谱、纹理与结构特征,如何提取优势特征是提高红树林物种分类效率和精度的关键问题。针对深圳福田红树林自然保护区缓冲区获取的无人机高光谱影像和Li DAR点云数据,本研究旨在利用极端梯度提升算法(XGBoost)的"特征重要性"属性筛选出适合红树林物种分类的8类优势特征:基于无人机高光谱影像的单一特征(光谱波段、植被指数和纹理特征:F1—F3)及其融合特征(F4)、基于Li DAR点云的单一特征(高度和强度特征:F5和F6)及其融合特征(F7)、高光谱影像与Li DAR点云的融合特征(F8);基于以上优势特征构建8个XGBoost分类模型。结果表明:综合物种分类精度及其制图结果,基于F8特征的模型分类性能最佳(总体精度为96.41%,莫兰指数为0.5520);基于单一数据源融合特征(总体精度,F4:96.74%;F7:90.64%)的分类性能优于基于单一特征(总体精度,F1—F3:90.31%、92.20%和91.96%;F5和F6:87.66%和81.99%);基于融合特征(F4、F7和F8)和纹理特征(F3)分类图的莫兰指数比基于单一特征(F1、F2、F5和F6)的更大。本文论证了无人机遥感数据和XGBoost方法在基于像元的红树林物种精准分类上具备可行性,可为红树林生态系统健康、保护与恢复的立体监测提供科学依据和技术支撑。 相似文献
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为探讨海洋酸化和光照强度变化对海洋钙化生物的影响,本文选用广泛分布在热带珊瑚礁区的大型钙化海藻仙掌藻(Halimeda opuntia)为研究对象,在室内通过CO2加富(pH=7.50、7.80和8.10)和调控光照强度(30和180μmol photons m2·s-1)的方式,探究其生长、钙化作用和光合作用等生理特征对海洋酸化和光照强度变化的响应。结果表明:海水酸化可以显著抑制仙掌藻的生长率、钙化速率和光合效率,且随酸化程度的加深而加强。酸化条件下(p H 7.50～7.80),生长率、钙化速率和Fv/Fm分别下降了48.29%～58.80%、51.78%～62.29%和2.37%～13.79%;光照强度的增加可以缓解这一抑制作用,高光照下生长率、钙化速率和Fv/Fm分别升高了2.01%～44.55%、29.61%～40.68%和1.68%～6.92%。酸化处理和光照强度变化对色素含量、丙二醛(MDA)和脯氨酸含量影响显著(P 0.01);酸化处理组中的Chl-a含量下降了32.69%～43.44%;而实验第20-28天,低光条件下的类胡萝卜素含量比高光照组高出12.12%～57.45%;酸化胁迫下,MDA在组织中逐渐积累;同时脯氨酸明显升高,以增加藻体自身的抗逆性,缓解胁迫带来的损伤。此外,组织中总碳(TC)和总氮(TN)含量在酸化条件下显著增加(P 0.05),光照强度的增加也一定程度上有利于提高TC和TN含量。通过分析可知,海洋酸化对仙掌藻的威胁是多方面的,对其生长、钙化作用和光合作用等生理过程的抑制作用随着酸化程度的加深而增加,而光照强度的增加一定程度上可以缓解酸化带来的负面效应。这些结果可以为预测未来海洋酸化对钙质生物的影响和珊瑚礁生物的多样性保护提供理论参考。 相似文献
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红树林(Mangroves)是生长在热带和亚热带海岸潮间带的木本植物群落。老鼠簕(Acanthus ilicifolius)是我国红树林林下灌丛的主要物种,是林下植被碳库的主要构成成分。本研究选取深圳福田红树林区的林下、林窗、林缘和光滩等不同生境下自然生长的老鼠簕植株,测定植株生物量和光合特性等相关指标。研究表明,林窗生境下的老鼠簕植株的光合能力、光合固碳速率和地上生物量累积均达到最大;林下生境最不利于老鼠簕植株固碳;光滩的老鼠簕植株具有较高的地下生物量累积,但由于其蒸腾速率高、水分利用率低下,其固碳较低。光照强度是决定不同生境老鼠簕植株固碳的关键因子。在未来我国红树林造林中,老鼠簕可作为林下植被构建,以提高红树林生物量总碳库,但最适宜老鼠簕固碳的光照约为40%~80%。本文研究结果将为红树林造林实践中的物种选择和林分构建提供理论参考。 相似文献
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南海北部中尺度反气旋涡的湍流混合空间分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
文章利用GHP细结构参数化方法和Thorpe-scale方法，分析水下滑翔机于2015年5月在南海北部采集的数据，估算了南海北部中尺度反气旋涡的湍流混合空间分布特征。结果显示该反气旋涡的混合具有明显的空间非对称性，混合率在其运动方向的后侧边缘明显增强达到O(10-3 m2/s)量级；而在其运动方向的前侧边缘，平均混合率要小一个量级。这一混合非对称特征与中尺度的涡动能密切相关性。中尺度涡后侧边缘处存在高流速剪切，容易引起垂向剪切不稳定，可能是引起该处混合增强的主要因素。另外，中尺度涡后侧边缘发展的次中尺度过程同样导致了该处强混合。本研究结果有助于人们进一步认识南海北部的混合过程。 相似文献
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氮素是植被整个生命周期的必要元素,红树林冠层氮素含量（CNC）遥感估算对红树林健康监测具有重要意义。以广东湛江高桥红树林保护区为研究区,本文旨在基于Sentinel-2影像超分辨率重建技术进行红树林CNC估算和空间制图。研究首先基于三次卷积重采样、Sen2Res和SupReMe算法实现Sentinel-2影像从20 m分辨率到10 m的重建;然后以重建后的影像和原始20 m影像为数据源构建40个相关植被指数,采用递归特征消除法（SVM-RFE）确定CNC估算的最优变量组合,进而构建CNC反演的核岭回归（KRR）模型;最后选取最优模型实现CNC制图。研究结果表明：基于Sen2Res和SupReMe超分辨率算法的重建影像不仅与原始影像具有很高的光谱一致性,且明显提高了影像的清晰度和空间细节。红树林CNC反演波段主要集中在红（B4）、红边（B5）、近红外波段（B8a）以及短波红外波段（B11和B12）,与“红边波段”相关的植被指数（RSSI和TCARIre1/OSAVI）也是红树林CNC反演的有效变量。基于3种方法重建后10 m的影像构建的模型反演精度（R2val>0.579）均优于原始20 m的影像（R2val=0.504）;基于Sen2Res算法重建影像构建的反演模型拟合精度（R2val=0.630,RMSE_val=5.133,RE_val=0.179）与基于三次卷积重采样重建影像的模型拟合精度（R2val=0.640,RMSE_val=5.064,RE_val=0.179）基本相当,前者模型验证精度（R2cv=0.497,RMSE_cv=5.985,RE_cv=0.214）较高且模型变量选择数量最为合理。综合重建影像光谱细节及模型精度,基于Sen2Res算法重建的Sentinel-2影像在红树林CNC估算中具有良好的应用潜力,能为区域尺度红树林冠层健康状况的精细监测提供有效的方法借鉴和数据支撑。 相似文献
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为完善我国裸胸鳝属鱼类物种信息,研究报道了采集于海南省陵水县裸胸鳝属鱼类新记录种——奥迪萨裸胸鳝(Gymnothorax odishi)。该物种仅于2018年在东印度孟加拉湾首次发现, 目前世界其他海域均无记录。针对采集的奥迪萨裸胸鳝进行详细的外部形态特征分析, 并从分子水平对该裸胸鳝进行线粒体全基因组测序。结果显示, 奥迪萨裸胸鳝主要特征为体型粗壮, 体棕褐色, 吻端至鳃孔区域分布橘黄色斑点, 眼睛后缘存在黑色斑块, 鳃孔边缘黑色, 身体无其他条带或斑纹; 上颌齿、中央齿均单行, 下颌齿两行, 椎骨式为4-52-135。线粒体基因组方面, 奥迪萨裸胸鳝线粒体全长为16 580 bp, 由13个蛋白编码基因、22个tRNA基因、2个rRNA基因和1个非编码控制区组成, 基因组结构特征与其他脊椎动物相似。基于12个蛋白编码基因构建的海鳝科鱼类分子系统进化树上, 奥迪萨裸胸鳝与匀斑裸胸鳝(Gymnothorax reevesii)、淡网纹裸胸鳝(Gymnothorax pseudothyrsoideus)、疏条纹裸胸鳝(Gymnothorax reticularis)及小裸胸鳝(Gymnothorax minor)聚在一起; 基于COI基因构建的裸胸鳝属鱼类分子系统进化树, 奥迪萨裸胸鳝与匀斑裸胸鳝、淡网纹裸胸鳝、肝色裸胸鳝(Gymnothorax hepaticus)及黄纹裸胸鳝(Gymnothorax monochrous)等聚为一支。遗传距离方面, 奥迪萨裸胸鳝与目前世界上其他裸胸鳝的遗传距离范围为0.082~0.263,均大于最小物种鉴定遗传距离0.020,揭示奥迪萨裸胸鳝在形态与分子水平均为区别于其他裸胸鳝的独立物种。研究结果表明我国海域也有奥迪萨裸胸鳝分布, 为新记录种, 为我国裸胸鳝属鱼类的系统分类及物种名录更新提供分类基础。 相似文献
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红树林物种遥感分类受影像分辨率、波段信息、分类策略、影像特征选择方法等因素影响。现有的红树林物种遥感分类研究大多关注于分类精度的比较,较少报道商业高分与国产高光谱卫星的结合在物种分类的应用。基于湛江高桥红树林保护区的高分（WorldView-2）和高光谱（珠海一号）卫星影像,本文旨在利用随机森林分类方法,比较不同特征选择算法（极端梯度提升（XGBoost）、极端随机树（ERT）、连续投影算法（SPA））和不同空间分辨率（WorldView-2影像从0.5 m的分辨率重采样为1 m、2 m、4 m、8 m、10 m）对红树林物种分类精度的影响,并耦合WorldView-2与珠海一号影像研究红树林物种空间分布格局及影响因素。每种空间分辨率的WorldView-2影像提取248个特征（52个光谱特征及196个纹理特征）,珠海一号影像提取117个光谱特征。结果表明,XGBoost方法优于ERT和SPA,在影像特征选择中具有巨大优势;与其他空间分辨率相比,2 m分辨率的WorldView-2影像具有更高的分类精度;耦合WorldView-2和珠海一号影像的分类精度（分辨率：2 m,总体精度：88.98%,kappa系数：0.846）高于单一的WorldView-2影像（分辨率：2 m,总体精度：83.47%,kappa系数：0.768）和珠海一号影像（分辨率：10 m,总体精度：78.50%,kappa系数：0.703）;另外,林窗、高程、离岸距离一定程度上影响红树林物种分布格局。本文表明WorldView-2与珠海一号高光谱影像的结合在景观及区域尺度上精确提取红树林物种信息具有巨大潜力,有利于红树林生物多样性保护及科学管理。 相似文献
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