应用无人机近地面遥感技术估算草地生物量是目前较热门的方法,但构建的反演模型类型、变量、算法差异较大.通过在内蒙古锡林郭勒获取的无人机多光谱影像提取出波段反射率、植被指数等变量,与实际获取的地面样方调查数据结合,构建并对比了 8种最常用的参数与非参数方法构建的草地地上生物量预测模型,评估不同模型的精度和建模变量,以期能够优化得到最佳预测模型.研究结果表明8种模型中参数模型精度相对较低,非参数模型具有更高精度;参数模型中多变量的广义线性模型优于线性、对数和指数这3个参数模型;非参数模型中K近邻、支持向量机、极端梯度提升和随机森林4种模型的决定系数R2都大于0.7,但随机森林模型相对更稳健,且模型变量数最少.建模变量中归一化植被指数和红波段反射率变量对生物量估算作用较大.综上,随机森林模型是较适用于内蒙古锡林郭勒地区草原无人机近地面遥感技术估算草地生物量的模型,然而在超参数调整、算法优化,以及植被多源变量筛选等方面还需要更深入的研究.

单木分割对于森林资源调查具有重要的意义,不同结构复杂度的森林单木分割算法的选择以及分割参数的选取对分割精度有着很大的影响.以山东田横岛为研究区,基于无人机正射影像与激光雷达数据,首先提取海岛森林典型植被二维与三维特征,然后利用随机森林算法对不同树种的树木进行分类,最后基于分类后的点云数据,选取不同结构复杂度的森林样地,对比分析聚类算法、层堆叠算法、分水岭算法在不同复杂度林区的适用性.结果表明:(1)随机森林算法结合单木二维、三维特征可有效对混交林树木进行分类,模型总体的精度为 94.51%,Kappa系数为 0.9038;(2)聚类算法对结构简单的林区具有更高的分割精度(F=96.41),但依赖于分割参数的选取;面对复杂单木集群,分水岭算法总体得分波动最小(ΔF=14.56),表现出较强的稳定性;(3)混交林预先进行树种分类可有效改善单木分割环境,相比于直接进行单木分割,聚类算法、层堆叠算法、分水岭算法的分割精度均得到不同程度的提升(ΔF1=10.06,ΔF2=9.51,ΔF3=12.6).

草地生物多样性对于维持其生态系统服务功能至关重要,无人机遥感凭借机动灵活、高分辨率、高效率和低成本的优势,近年来在草地物种调查与研究中受到关注.然而,目前关于草地植物多样性无人机调查的研究仍然不够深入.本研究通过无人机航拍和人工地面调查对呼伦贝尔草甸草原区的植物多样性进行调查,通过比较不同样方布设方式、不同拍摄方式下观测到的物种数量和调查所用时间,探讨扩大调查面积对调查结果的影响以及利用无人机开展草地植物多样性调查的最佳拍摄参数和时间效率,分析草地植物多样性无人机调查的应用潜力.结果表明:(1)开展草地植物多样性调查时,物种数量随调查面积在一定范围内的增加而增多,与人工调查有限个样方相比,利用无人机进行大面积调查能够观测到更多的物种.(2)在半干旱地区草甸草原植物多样性调查中,用于物种识别的无人机RGB影像空间分辨率应优于0.45 mm,分辨率为0.45 mm时能识别67.16％的物种;在观测角度方面,采用两种方式进行拍摄为佳,可在90°垂直拍摄基础上增加45°或60°倾斜拍摄.(3)采用无人机调查可大幅缩短物种调查所用时间,但应配合高精度的物种智能识别模型以提高调查效率.本研究通过对比无人机与传统的人工地面调查观测到的物种数量,进一步验证了无人机遥感用于草地植物多样性调查的可行性,首次探讨了利用无人机获取可见光影像用于草地物种调查时的关键参数,研究结果可推动无人机在草地监测、调查和保护工作中的应用.

目的:探明张家界砂岩峰林顶部植物群落构成及空间分布状况.方法:借助无人机、GPS和相机,对武陵源核心景区不同海拔峰林顶部植物开展野外调查,分析群落组成、群落类型和空间分布.结果:此次共鉴定出峰林顶部植物52科94属117种;峰林顶部植物型、植物科、种和属的数量随海拔升高先增加后减少;中峰林和高峰林的植物相似性最低(0.35),且植物随海拔梯度的替换率最高(32.5);峰林顶部群落可类别为8个典型群落,群落分布存在空间差异.结论:张家界砂岩峰林顶部植物资源丰富;群落构成与特征随海拔和空间变化而异.研究可为张家界砂岩峰林顶部植物资源保护和利用提供重要依据.

生境选择可以反映动物的生态需求,动物对生境的选择与利用的目的在于自身繁殖、觅食和躲避天敌,是主动选择相对适宜生境的过程.2019年的春夏秋季,通过无人机遥感和野外调查数据得到江苏大丰麋鹿国家级自然保护区土地覆被类型,获得春夏秋季各7个生境变量的数据,计算Vanderploeg选择系数和Scavia选择指数,同时进行统计检验和主成分分析.结果表明:(1)春季,麋鹿选择植被盖度小于30％,植被密度低于150株·m-2,地上生物量低于100 g.m-2,距水源小于210 m的互花米草群落、白茅群落和糙叶薹草群落生境(P＜0.05).(2)夏季,麋鹿选择地上生物量低于40 g·m-2的白茅群落和互花米草群落生境(P＜0.05).(3)秋季,麋鹿倾向于选择植被高度低于4 cm,植被密度高于30株·m-2的白茅群落、互花米草群落和盐地碱蓬群落生境(P＜0.05).主成分分析表明,影响麋鹿不同季节生境选择的关键因子分别为采食因子、食物多度因子和水源因子.研究结果揭示了大丰麋鹿保护区麋鹿春夏秋季的生境选择特征,为保护区麋鹿种群及其栖息地保护与修复提供一定的参考.

藏野驴(Asinus kiang)是青藏高原特有物种,我国一级野生保护动物.三江源国家公园黄河源园区是藏野驴的主要栖息地之一,而生物多样性保护也是国家公园的重要职能,准确了解藏野驴的种群数量及栖息地变化无论是从野生动物保护还是从国家公园建设指导来看均具有重要意义.以三江源国家公园黄河源园区为研究区,利用无人机遥感技术开展藏野驴种群数量调查工作,在此基础上利用选择指数与因子分析揭示藏野驴的生境选择偏好,识别其适宜栖息地范围.并深入探讨近 20 年藏野驴适宜栖息地的时空变化特征,探讨驱动因素.结果表明:(1)无人机可以有效识别藏野驴个体,在调查样带内共发现藏野驴 252 头,经过推算 2017 年春季三江源国家公园黄河源园区内共有藏野驴 20989 头.(2)藏野驴倾向于选择距居民点1km以外,距道路 1-3 km范围内,距水源 1km以内,且植被覆盖度介于 0.4-0.8 之间的坡度小于 5°的平坦区域做为栖息地.(3)2000-2018 年间,三江源国家公园黄河源园区内的藏野驴适宜生境面积增加了 330.76 km2,达到 4747.10 km2,面积占比增加1.73%,达到了 24.85%.这主要是气候变化与人类活动协同作用下导致的水体扩张与植被覆盖度增加驱动的.此外,虽然道路的扩张仅限制了小面积的适宜栖息地增加,但可能造成栖息地连通性下降等更为严重的后果.本研究证明了无人机遥感技术在青藏高原等开阔区域进行野生动物调查及栖息地研究的可行性与优势,相关技术方法与研究成果可为三江源国家公园生物多样性保护工作提供参考与支撑.

白鹤(Leucogeranus Leucogeranus)是国家Ⅰ级重点保护野生动物,唯一一种极度濒危(CR)鹤类,分布和种群数量是评估其濒危程度的重要参数.无人机调查作为目前生态学研究的一个重要调查方法,为查明白鹤的越冬分布、种群数量及幼鸟比例,于2022年1月使用地面监测结合无人机调查的方法在江西、山东、安徽、湖南、湖北等地的湖泊和农田中开展越冬白鹤调查.野外调查共记录白鹤5607只,网络信息检索在调查区域外的8个地点记录白鹤9只,合计记录越冬白鹤5616只.其中江西鄱阳湖记录到越冬白鹤4813只,占总数的85.7％,主要分布在康山垦殖场、五星垦殖场和成新垦殖场;山东黄河三角洲记录到越冬白鹤625只,占总数的11.1％.安徽、湖南、湖北分别记录到越冬白鹤34,63和72只.对部分群体的白鹤幼鸟数量进行统计,4680只白鹤中,记录到幼鸟674只,幼鸟比例为14.4％,其中湖南越冬白鹤幼鸟比例最高,达28.6％,山东越冬白鹤幼鸟比例最低,为11.5％.调查刷新了白鹤种群数量,证实了山东黄河三角洲是目前除江西鄱阳湖外最重要的白鹤越冬地,缓解了白鹤越冬期过度集中的压力.基于本研究结果,我们推测目前白鹤的种群数量已超过5500只,成年个体数量已超过3000只.未来,其受胁程度需要更细致的评估.研究为无人机调查在水鸟监测研究中的应用提供了案例.

[目的]云南松Pinus yunnanensis Franch是我国西南地区重要的生态林造林树种之一.钻蛀性害虫松墨天牛Monochamus alternatus Hope、几种切梢小蠹Tomicus spp.、微红梢斑螟Dioryctria rubella Hampson和一种病害松针褐斑病Lecanosticta acicola能在云南松人工林内严重发生,对森林健康构成威胁.本研究选取树冠枯梢率作为云南松树势的评价标准,筛选出引起树冠枯梢的主要因子,建立云南松树冠受害表征与不同种类(数量)有害生物复合危害之间的关系,以期探索对云南松有害生物进行遥感监测预警的精准判别方法.[方法]设置标准地,抽样选择35株受害状为局部枝梢枯萎和29株系统性萎蔫的云南松,分别调查其上有害生物的种类和数量.使用Pearson相关性分析等方法研究云南松枯梢率与各致害因子(松墨天牛、切梢小蠹、微红梢斑螟和松针褐斑病)之间的关系.通过多元线性逐步回归的方法,筛选出导致云南松树冠局部枯梢的主要因子,建立枯梢率关于主要有害生物种群数量的反演模型.[结果]局部枝梢枯萎植株的树冠枯梢率与两种切梢小蠹的种群数量均呈高度正相关,与树木胸径和其他致害因子呈较弱或无相关性.分析标准地每木调查结果发现,树冠有无病梢不能显著影响枯梢率情况.建立了通过枯梢率(Y)反演云南松树冠两种切梢小蠹混合种群数量(X)的回归模型:Y=12.0984+0.9835 X,Adj-R2=0.8081.明确了在蛀梢阶段,云南松树势随着切梢小蠹种群数量上升而下降.在蛀干阶段,切梢小蠹和松墨天牛的钻蛀活动主要集中在濒死木和枯立木上.[结论]引起树冠局部枯梢、树势下降的主要因子为横坑切梢小蠹和云南切梢小蠹成虫的蛀梢活动;引起树冠系统性萎蔫、树木死亡的主要原因是松墨天牛与切梢小蠹的蛀干活动.应用本研究模型可通过判别云南松树冠枯梢率估算两种切梢小蠹在蛀梢期的混合种群数量,为航天遥感或无人机监测虫情提供可靠的理论基础.

植物群落高度是反映植物群落特征的重要指标,植物群落高度的测定能给植物群落多样性分析、生物量估算、功能形状研究提供重要的数据基础.传统的森林调查主要由生态调查工作者通过目测或者利用激光测高仪对每个个体进行逐一测定,因此劳动强度大,耗时费力,并且难以进行大面积的植物群落高度调查.近年来,随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的飞速发展,催生了无人机低空摄影测量和遥感技术,该技术已被应用于农作物植株高度测定和生物量估测等.然而针对植被类型多样、树木种类繁多且地形复杂的山区如何精确的获取植物群落高度仍然是一个较大挑战.以缓坡地形的云南大学呈贡校区为研究区,选取校区内人工种植的雪松(Cedrus deodara(Roxb.)G.Don)林为研究对象,利用无人机搭载可见光相机平台获取研究区近地面航空影像,利用高分辨的影像匹配加密获得的点云数据生成数字表面模型(Digital Surface Model,DSM).依据点云分类提取非植物类点,消除少数因植被与非植被相接的边缘模糊而错分类的部分,内插后生成数字地面模型(Digital Terrain Model,DTM).将DSM和DTM叠加相减得到树木高度变化模型(Canopy Height Model,CHM),即获得研究区各个雪松的高度.然后利用激光测距仪测定研究样地内100棵雪松的高度,将此测定的树高与无人机航测技术生成的CHM模型测定的树高值进行精度检验.结果表明无人机测定的树高值与激光测距仪测定的树高值线性拟合度较高,r2值在0.904以上.此方法基于无人机影像生成空间模型,提取树高,受外界环境因素影响较小,且成本较传统测树方法低廉,可广泛运用于各种植物群落的调查研究当中,有极好的应用前景.

林盘是成都平原广泛分布的一种复合生态系统,属于极具地方特色的文化和生态资源,并作为传统的乡村聚落单元,提供重要的生态服务价值.识别林盘植物的种类和分布特征,有利于深刻揭示林盘生态服务的形成和变化机制,为林盘保护及改造提供科学建议.采用小型无人机航拍与实地调查相结合的方法,分析不同区域、类型林盘植物组成与分布特征,结果表明:(1)林盘的形态较规则,规模不大(平均面积为6678.87 m2),植被覆盖度43.5％-76.9％,植物、房屋以及其他组成要素相互融合.(2)林盘内维管束植物合计106科254属310种,其中本地种236种,占总数76.13％,国内引进种35种,占总数11.29％,世界引进种39种,占总数的12.58％.(3)植物属的区系分布以北温带成分(22.31％)和泛热带成分(16.12％)为主,热带亚热带分布和温带分布比例较为接近.(4)从分布特征来看,远郊区林盘的植物种类最多(P＜0.05),其次是近郊区,而中郊区相对较少;物种多样性与林盘的规模呈显著(P＜0.05)正相关关系,但是与植被覆盖水平无明显关系;土木结构房屋占比高,植物种类较多,且中、高等比例和低比例的差异显著(P＜0.05).