鼠害型秃斑是反映草地鼠害的重要表征.利用无人机遥感技术识别高原鼠兔危害型秃斑对于评价其危害情况具有重要意义.本研究基于无人机可见光影像,使用最小距离(MinD)、最大似然(ML)、支持向量机(SVM)、马氏距离(MD)和神经网络(NN)5种监督分类算法对高原鼠兔危害地特征进行分类识别,并采用混淆矩阵对5种分类方法精度进行评价.结果表明:相较于其他3种方法,NN和SVM对高原鼠兔危害地特征进行识别分类的效果更好.其中,NN对草地与秃斑2种目标地物的制图精度分别为98.1％和98.5％,用户精度分别为98.8％和97.7％,模型总体精度为98.3％,Kappa系数为0.97,像元错分、漏分现象较低.经实践验证,NN表现出较好的稳定性.综上,神经网络方法是高寒草甸鼠害型秃斑识别的优选方法.

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.

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.

农业景观非农生境的精准识别对于打造高异质性农业景观,促进农作物增产与维持农田生物多样性具有重要意义.本研究基于无人机可见光影像构建了改进型绿蓝植被指数(MGBVI),并运用MGBVI和常见的7种可见光植被指数开展农业景观非农生境信息提取试验,对精度较高的前3种植被指数在非农生境组成有差异的2处农业景观区进行适用性验证.结果表明,MGBVI、归一化绿蓝差异指数(NGBDI)和绿蓝比指数(GBRI)提取非农生境的效果优于其他5种指数,其总体精度分别为95.08％、94.50％和94.46％,在区分非农生境和萌芽出苗期农田方面更有优势,尤其MGBVI能够精准识别非农生境中植被覆盖相对稀疏的田块边界.这3种指数在验证区的分类总体精度均高于94％,其提取结果受非农生境组成差异影响的波动较小,验证了 MGBVI等绿蓝通道指数在无人机影像提取农业景观非农生境中具有较好的可用性和稳定性.本研究可为复杂小地理区域农业景观非农生境的遥感识别与动态监测提供技术参考.

当前森林生态学研究在时空尺度上朝着更宏观和更微观两个方向发展,传统的观测研究方法或模式已不适合现代森林生态学研究的需求.尤其是在信息化技术的不断发展背景下,当前森林生态观测科研范式亟需变革.本文基于辽宁清原森林生态系统国家野外科学观测研究站的"科尔塔群",提出以塔(群)为核心的"天-空-塔-地"一体化观测研究体系.具体包括:主/被动星载遥感(天)、无人机+激光雷达+多/高光谱传感器的近地面遥感(空)、塔群或单塔(塔)、长期固定样地群(地);运用物联网、云计算和人工智能等新一代信息技术,实现海量数据的自动获取、传输、运算、分析与展示,形成"立体-全息"森林生态系统信息化观测研究方法体系.该研究方法体系旨在促进森林生态学或生态系统生态学、林学等领域知识创新,探索科研范式变革提供实现途径;并为地理学、遥感科学和边界层气象学等学科提供参考.

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.

精准诊断盐碱农田水盐信息有助于保护耕地面积、长效提升土壤地力.本研究基于无人机高光谱数据提取田块尺度植被冠层光谱信息,利用标准正态变量(SNV)、多元散射校正(MSC)、一阶微分(FDR)和二阶微分(SDR)分别对原始光谱反射率(R)进行数学变换,通过最大相关系数绝对值(MACC)确定土壤含水量(SWC)、pH值和含盐量(SSC)的最优光谱变换形式,并采用竞争性自适应重加权采样法(CARS)对其进行特征波段提取,基于偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和极端梯度提升(XGBoost)建立土壤水盐信息反演模型.结果表明:土壤含水量、pH值和含盐量分别以R、FDR和MSC为最佳光谱变换形式,所对应的MACC分别为0.730、0.472和0.654o CARS算法能有效剔除无关变量,从150个光谱波段中优选出16～17个特征波段.土壤含水量和pH值均以XGBoost模型表现最佳,模型验证决定系数(Rp2)分别达0.927和0.743,相对分析误差(RPD)分别达3.93和2.45;土壤含盐量以RF模型为最优反演方法,Rp2和RPD分别为0.427和1.64.本研究结果可为土壤水盐信息空天地一体化遥感监测提供参考方案,为盐碱地改良和保护性耕作提供科学依据.

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.

[目的]研究薇甘菊的入侵与地形、人为干扰间的关系,量化不同干扰因素对薇甘菊发生的影响,进一步揭示薇甘菊的发生规律,为薇甘菊的系统防治与管控提供技术支持.[方法]使用无人机遥感系统所获取的高分辨率航片作为数据源,通过目视解译方法确定薇甘菊的发生区域后结合 3S技术手段,对深圳大鹏半岛 210000 m2 研究区内的薇甘菊发生状况与地形因子及人为干扰度间的关系进行系统分析.[结果]研究区内薇甘菊在低海拔区和阳坡分布居多,86.80%的薇甘菊入侵发生在人类轻中度干扰区,20°～40°坡度位置是薇甘菊的重点发生区.研究网格单元内薇甘菊的发生面积与坡度、高程显著负相关(P<0.01),与坡向相关性较差.[结论]在人为干扰较小的自然条件下,制约薇甘菊扩散发生的主要因子是入侵地的群落结构,而在人为干扰较为严重的地区,薇甘菊入侵的发生与人类活动消失后产生的空白生态位密切相关.

生物量是衡量挺水植物生长状况的重要参数,对湿地生态系统健康评价具有重要意义.利用无人机影像生成运动重建结构SfM(Structure from Motion,SfM)数据,结合野外实测生物量构建定量反演模型,并根据反演模型对生物量进行空间制图,最后分析了挺水植物类型对生物量空间分布的影响.结果表明,文中基于SfM数据建立的逐步线性回归模型(Stepwise Linear (SWL) regression model)具有较好的反演精度及估测能力.其模型显著性为显著(P＜0.01),决定系数为0.86,相对均方根误差为6.1％.挺水植物类型对生物量空间分布影响显著(P＜0.05).通过对研究区挺水植物的生物量进行估算,为利用无人机遥感监测挺水植物生物量提供了新思路.