检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学杂志 2017年第3期36卷 623-630页

作者：梁雪李永春陈相君李永夫陈俊辉徐秋芳浙江农林大学环境与资源学院/浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室/亚热带森林培育国家重点实验室培育基地浙江临安311300

采用T-RFLP、荧光定量PCR以及平板分离与鉴定等技术,分析了新疆木垒胡杨林区内胡杨过熟林、胡杨衰亡林及柽柳等植被下土壤真菌群落特征及其影响因素。结果表明:真菌群落结构差异在胡杨过熟林与柽柳之间最为明显,其次是胡杨过熟林与胡杨... 详细信息

采用T-RFLP、荧光定量PCR以及平板分离与鉴定等技术,分析了新疆木垒胡杨林区内胡杨过熟林、胡杨衰亡林及柽柳等植被下土壤真菌群落特征及其影响因素。结果表明:真菌群落结构差异在胡杨过熟林与柽柳之间最为明显,其次是胡杨过熟林与胡杨衰亡林;胡杨衰亡林、胡杨过熟林、柽柳分别具有最高的真菌丰富度指数、优势度指数和均匀度指数。3种林分土壤真菌数量在6.07×10~5~1.87×106copies·g^(-1)干土,胡杨过熟林土壤真菌数量显著高于胡杨衰亡林和柽柳。真菌丰富度、均匀度指数与pH呈正相关,优势度指数和真菌数量则与pH呈负相关。土壤pH显著影响了真菌的群落结构,其中胡杨衰亡林主要受pH和碳氮比的影响,而柽柳林受全氮的影响较大。上述结果表明:土壤真菌群落结构、多样性指数及数量在不同林分类型间存在明显差异,pH是影响真菌群落特征的关键因子。

关键词：胡杨柽柳土壤真菌群落特征

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生草提高山核桃林土壤有机碳含量及微生物功能多样性

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农业工程学报 2013年第20期29卷 111-117页

作者：吴家森张金池钱进芳黄坚钦南京林业大学森林资源与环境学院南京210037 浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室临安311300 浙江农林大学亚热带森林培育国家重点实验室培育基地临安311300

山核桃（Carya cathayensis）是中国特有的高档干果和木本油料树种,但高强度经营导致林地土壤性质的改变,为了解生草对土壤的修复效果,在山核桃主产区设置了紫云英（Astragalus sinicus）、油菜（Brassica campestris）、黑麦草（Lolium... 详细信息

山核桃（Carya cathayensis）是中国特有的高档干果和木本油料树种,但高强度经营导致林地土壤性质的改变,为了解生草对土壤的修复效果,在山核桃主产区设置了紫云英（Astragalus sinicus）、油菜（Brassica campestris）、黑麦草（Lolium perenne）和免耕4种处理,对土壤有机碳及微生物功能多样性进行分析。结果表明,不同生草栽培后,山核桃林地土壤总有机碳（total organic carbon,TOC）质量分数显著增加,与免耕相比,种植油菜、黑麦草、紫云英4 a后土壤TOC分别提高了23.12%,26.61%和24.74%,增加的组分以羰基碳为主,但并未改变土壤碳库的稳定性;同时也显著提高了林地土壤微生物量碳（microbial biomass carbon,MBC）和水溶性有机碳（water-soluble organic carbon,WSOC）的质量分数,MBC增加了138.61%~159.68,WSOC提高了56.24%~69.47%%。3种生草的土壤微生物活性（average well color development,AWCD）显著高于免耕,微生物多样性指数（Shannon index,H）和均匀度指数（evenness index,E）则表现为油菜、紫云英处理显著高于免耕。研究表明,生草栽培能有效提高林地土壤TOC质量分数和微生物功能多样性,为山核桃林地土壤修复和科学管理提供参考。

关键词：土壤有机碳微生物学山核桃生草水溶性有机碳微生物量碳微生物功能多样性

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植被指数的地形效应研究进展

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应用生态学报 2018年第2期29卷 669-677页

作者：张慧李平衡周国模周宇峰省部共建亚热带森林培育国家重点实验室/浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室/浙江农林大学环境与资源学院浙江临安311300

植被指数是定性、定量评估绿色植被的关键指标,已经广泛应用于地表植被的监测.森林多分布在地形复杂山区,利用植被指数进行森林植被信息反演时地形对其影响较大.本文从几何光学模型原理分析了冠层反射率的地形效应,分析比较完全比值型... 详细信息

植被指数是定性、定量评估绿色植被的关键指标,已经广泛应用于地表植被的监测.森林多分布在地形复杂山区,利用植被指数进行森林植被信息反演时地形对其影响较大.本文从几何光学模型原理分析了冠层反射率的地形效应,分析比较完全比值型植被指数(简单比值植被指数SR、归一化植被指数NDVI和湿度调整植被指数MAVI)、非完全比值型植被指数(增强型植被指数EVI和土壤调整植被指数SAVI)、非比值型植被指数(减化比值植被指数RSR、修正归一化植被指数MNDVI和绿度植被指数GVI),以及地形调节植被指数TAVI对地形的响应,试图为复杂地形山区选取植被指数提供参考.最后分析了植被指数地形效应研究的不足并对未来发展进行展望.

关键词：地形效应完全比值型植被指数非完全比值型植被指数非比值型植被指数几何光学模型

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中国亚热带极端降水时空演变及其对潜在净初级生产力的影响

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生态学杂志 2022年第11期41卷 2117-2127页

作者：陈琦毛方杰杜华强李雪建尹世燕闫梦洁亚热带森林培育国家重点实验室杭州311300 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室杭州311300 浙江农林大学环境与资源学院杭州311300

亚热带植被具有强大的固碳潜力,然而由气候变化导致的极端天气,特别是日益增多的极端降水事件,对其碳循环产生了巨大的影响。本研究基于1 km栅格气象数据计算了持续干期(CDD)、持续湿期(CWD)、日最大降水量(Rx1day)、连续5日最大降水量(... 详细信息

亚热带植被具有强大的固碳潜力,然而由气候变化导致的极端天气,特别是日益增多的极端降水事件,对其碳循环产生了巨大的影响。本研究基于1 km栅格气象数据计算了持续干期(CDD)、持续湿期(CWD)、日最大降水量(Rx1day)、连续5日最大降水量(Rx5day)、强降水量(R95p)和年总降水量(PRCPTOT)6个极端降水指数,分析了1970—2019年极端降水时空演变特征和亚热带植被净初级生产力(NPP)的时空格局,并探讨极端降水对植被NPP的影响。结果表明:除CWD外,其他指数均呈增加趋势,呈现降雨极端异常值增多、干旱化不显著的趋势;空间分布上越靠近西北方向越干旱,越往东南方向越湿润,空间变异特征显著;中国亚热带植被NPP以5.8 g C·m^(-2)·10 a^(-1)的速率增加;年均NPP空间分布上由东南向西北递减,空间变异整体较小;植被NPP与极端降水量指数、CWD之间以正相关为主,与CDD以负相关为主;植被NPP对CWD的变化最敏感,对CDD敏感性的空间变异最大,并且持续干期越长、极端降水量越多的地方,NPP对极端降水的敏感性越高,而持续湿期越长的地方,NPP对其敏感性越低。研究结果将为评估亚热带地区极端天气及其对植被NPP的影响提供理论支持,为理解亚热带植被响应气候变化提供重要数据支持。

关键词：亚热带极端降水净初级生产力时空演变

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基于FCN与面向对象的滨海湿地植被分类

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林业科学 2020年第8期56卷 98-106页

作者：谢锦莹丁丽霞王志辉刘丽娟浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室杭州311300 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室杭州311300 浙江农林大学环境与资源学院杭州311300 浙江远卓科技有限公司杭州310012

【目的】提出一种基于全卷积神经网络(FCN)与面向对象的滨海湿地植被分类方法,以提高滨海湿地植被监测效果。【方法】以浙江慈溪部分杭州湾滨海湿地为研究区,基于高分辨率QuickBird影像,采用FCN与面向对象相结合的方法监测滨海湿地植被... 详细信息

【目的】提出一种基于全卷积神经网络(FCN)与面向对象的滨海湿地植被分类方法,以提高滨海湿地植被监测效果。【方法】以浙江慈溪部分杭州湾滨海湿地为研究区,基于高分辨率QuickBird影像,采用FCN与面向对象相结合的方法监测滨海湿地植被:1)融合QuickBird影像的多光谱数据和全色数据提高影像空间分辨率,运用目视判读制作标签图,以100×100窗口选取样本后进行翻转、旋转等操作,获得训练样本4904对、测试样本544对,采用FCN对样本完成训练后得到相应的模型参数用于整幅影像,获得全图分类结果;2)对原始影像进行多尺度分割,利用平均全局评分指数法确定最优分割尺度为170,以最优分割结果对FCN分类结果进行边界约束,得到最终分类结果并制作滨海湿地植被分类图;3)基于混淆矩阵对仅采用FCN处理的结果影像及采用FCN与面向对象相结合处理的结果影像进行精度评价。【结果】1)采用FCN处理的影像分类总体精度达94.39%,典型滨海湿地植被精度均在85%以上,但分类结果存在少量椒盐现象,分类误差产生的主要原因是滨海湿地下垫面背景复杂,不同植被类型空间分布杂乱;2)将面向对象与FCN相结合处理的结果影像可消除椒盐现象,总体精度达97.56%,典型滨海湿地植被精度均在90%以上。【结论】基于FCN的滨海湿地植被分类方法能够有效从高分辨率影像中提取典型滨海湿地植被信息,在此基础上结合面向对象的多尺度分割方法可有效消除椒盐现象,弥补基于像元分类的缺陷,优化滨海湿地植被分类结果,在滨海湿地植被监测方面值得推广和运用。

关键词：滨海湿地植被遥感监测全卷积神经网络面向对象高分辨率

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毛竹与阔叶林凋落物添加对土壤细菌群落的影响

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农业生物技术学报 2020年第6期28卷 951-962页

作者：王越罗雪媛李永春陈志豪姚泽秀方韬张宝刚浙江农林大学环境与资源学院/浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室/亚热带森林培育国家重点实验室

凋落物分解是植物入侵影响生态系统的关键途径之一,但目前关于森林凋落物分解过程中土壤细菌群落结构的变化及其影响因子的研究较少。为探究毛竹(Phyllostachys edulis)、常绿阔叶及竹阔混交林凋落物对土壤细菌群落的影响,本研究采用末... 详细信息

凋落物分解是植物入侵影响生态系统的关键途径之一,但目前关于森林凋落物分解过程中土壤细菌群落结构的变化及其影响因子的研究较少。为探究毛竹(Phyllostachys edulis)、常绿阔叶及竹阔混交林凋落物对土壤细菌群落的影响,本研究采用末端限制性片段长度多态性(terminal restriction fragment length polymorphism, T-RFLP)以及实时荧光定量PCR (quantitative real-time PCR, qPCR)技术,结合室内培养分析凋落物添加前后土壤养分及细菌群落变化。结果表明,3种凋落物添加均显著提高土壤p H、有机质、速效钾和碱解氮含量(P<0.05);3种凋落物均能促进细菌增殖,细菌丰度提升幅度与毛竹凋落物添加量呈正比,与阔叶凋落物添加量则呈反比,仅2%混交林凋落物能显著增加细菌数量(P<0.05);添加凋落物后土壤细菌群落组分发生改变。土壤pH、有机质、速效钾显著影响细菌群落结构变异;有机质、全氮、全钾、速效钾与细菌丰度呈正相关(P<0.05)。本研究结果表明,凋落物添加能够提高土壤养分、促进细菌增殖,但促进细菌增殖的幅度因凋落物类型而异。本研究为理解毛竹入侵阔叶林过程中不同类型凋落物分解对土壤细菌群落的影响机制提供了参考依据。

关键词：凋落物细菌群落毛竹土壤养分阔叶林

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氮素形态及配比对毛竹和青冈实生苗生长特性的影响

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生态学杂志 2019年第9期38卷 2655-2661页

作者：王兴萌陈志豪李永春吴家森李永夫钟斌梁辰飞徐秋芳浙江农林大学环境与资源学院/浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室/亚热带森林培育国家重点实验室

为探明毛竹及青冈对铵态氮和硝态氮的偏好吸收特征,通过对毛竹及青冈实生苗的水培试验,设置5种铵硝比(100∶0、75∶25、50∶50、25∶75、0∶100)的营养液处理,测定上述两种植物的叶片SPAD值、根系发育参数、根系中硝酸还原酶活性(NRA)... 详细信息

为探明毛竹及青冈对铵态氮和硝态氮的偏好吸收特征,通过对毛竹及青冈实生苗的水培试验,设置5种铵硝比(100∶0、75∶25、50∶50、25∶75、0∶100)的营养液处理,测定上述两种植物的叶片SPAD值、根系发育参数、根系中硝酸还原酶活性(NRA)。毛竹实生苗在铵硝比75∶25处理下,其SPAD值、根长、根表面积、NRA显著高于其他处理(P<0.05)。青冈实生苗在铵硝比25∶75处理下,其根长、根表面积显著高于其他处理(P <0.05);SPAD值在铵硝比0∶100处理下显著高于其他处理(P<0.01)。青冈根系中NRA随营养液中硝态氮浓度增加呈线型上升趋势,但毛竹苗培养过程中则无此相关关系。综上,不同氮素形态及配比处理下,毛竹苗在铵态氮为主要氮源时生长优势更明显,青冈苗则对硝态氮同化利用能力更强。

关键词：硝态氮铵态氮根系形态硝酸还原酶毛竹青冈

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氮肥运筹对稻田CH_(4)和N_(2)O排放的影响

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环境科学 2022年第4期43卷 2171-2181页

作者：郑梅群刘娟姜培坤吴家森李永夫李松昊浙江农林大学环境与资源学院亚热带森林培育国家重点实验室临安311300 浙江农林大学环境与资源学院浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室临安311300 浙江杭州市临安区农业技术推广中心临安311300

开展了连续2 a(2019~2020年)的田间试验,通过设置不施肥(CK)、农户习惯施肥(CF)、二次追肥(TT)和有机肥替代20%化肥(OF)这4个处理,用静态箱-气相色谱法研究施肥对稻田CH_(4)和N_(2)O排放的影响,并综合水稻产量和综合温室效应(GWP)对单... 详细信息

开展了连续2 a(2019~2020年)的田间试验,通过设置不施肥(CK)、农户习惯施肥(CF)、二次追肥(TT)和有机肥替代20%化肥(OF)这4个处理,用静态箱-气相色谱法研究施肥对稻田CH_(4)和N_(2)O排放的影响,并综合水稻产量和综合温室效应(GWP)对单位水稻产量温室气体排放强度(GHGI)进行分析,探讨长江中下游典型水稻种植区增产减排的施肥方式.结果表明:1与CK相比,两年间各施肥处理均降低了CH_(4)排放,降幅为14.6%~25.1%;增加了N_(2)O排放,增幅为610%~1836%;2与CF相比,TT和OF处理均呈现增加CH_(4)排放和降低N_(2)O排放的趋势,TT和OF处理两年CH_(4)累积排放量年均值的增幅分别为1.8%(P>0.05)和14.0%(P<0.05);TT和OF处理两年N_(2)O累积排放量年均值的降幅分别为63.3%(P<0.05)和49.2%(P<0.05);3与CK相比,施肥均增加了水稻产量,降低了GHGI;与CF相比,OF和TT处理的水稻年均产量分别增加了17.0%和10.7%,GHGI分别降低了6.8%和13.7%,OF处理的增产效果优于TT处理,TT处理的减排效果优于OF处理.综合产量和温室气体减排而言,二次追肥(TT)和有机肥替代20%化肥(OF)均可在保证水稻产量的情况下,减少单位水稻产量的温室气体排放强度,实现增产减排.

关键词：氮肥运筹水稻田甲烷(CH_(4)) 氧化亚氮(N_(2)O) 水稻产量

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采用YOLO算法和无人机影像的松材线虫病异常变色木识别

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农业工程学报 2021年第14期37卷 197-203页

作者：黄丽明王懿祥徐琪刘青华浙江农林大学环境与资源学院杭州311300 浙江农林大学省部共建亚热带森林培育国家重点实验室杭州311300 浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室杭州311300 中国林科院亚热带林业研究所杭州311300

松材线虫病是一种传播速度快的毁灭性森林病害,利用无人机遥感及时对松材线虫病病害木进行监测,是控制松材线虫病蔓延的有效方式。该研究利用YOLO算法自动识别无人机遥感影像上的松材线虫病异常变色木,利用深度可分离卷积和倒残差结构改... 详细信息

松材线虫病是一种传播速度快的毁灭性森林病害,利用无人机遥感及时对松材线虫病病害木进行监测,是控制松材线虫病蔓延的有效方式。该研究利用YOLO算法自动识别无人机遥感影像上的松材线虫病异常变色木,利用深度可分离卷积和倒残差结构改进YOLOv4算法,提高了识别的精度和效率。比较Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv4和YOLOv5与改进的YOLO算法的速度和精度,并分析了改进的YOLO算法在参与训练区域和未参与训练区域的异常变色木的识别效果。试验结果表明,改进后的YOLO算法的平均精度为80.85%,每个迭代周期的训练时间为164 s,参数大小为44.2 MB,单张影像的测试时间为17 ms,表现优于Faster R-CNN和YOLOv4,但与EfficientDet和YOLOv5相比有优有劣,综合比较这4个指标,改进算法在检测速度和检测精度上的表现更为平衡。未参与训练区域异常变色木的F1分数(84.18%)略低于参与训练区域(87.92%),但基本满足异常变色木的监测要求。相似地物、林分郁闭度、坡向和分辨率会对识别精度产生影响,但影响较小。因此,改进的YOLO算法精度高、效率高,可用于松材线虫病异常变色木的快速识别,并且对未参与训练区域异常变色木的识别具有较高的适用性。

关键词：无人机深度学习 YOLO 松材线虫病异常变色木

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基于FCN的无人机可见光影像树种分类

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激光与光电子学进展 2020年第10期57卷 28-37页

作者：戴鹏钦丁丽霞刘丽娟董落凡黄依婷省部共建亚热带森林培育国家重点实验室浙江杭州311300 浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学环境与资源学院浙江杭州311300

将深度学习和面向对象方法用于处理超高空间分辨率的无人机可见光影像,以期实现高精度的森林树种遥感分类。首先,利用面向对象方法对无人机影像进行最优尺度分割,基于对象提取特征变量,运用随机森林(RF)法对树种遥感分类,同时对参与分... 详细信息

将深度学习和面向对象方法用于处理超高空间分辨率的无人机可见光影像,以期实现高精度的森林树种遥感分类。首先,利用面向对象方法对无人机影像进行最优尺度分割,基于对象提取特征变量,运用随机森林(RF)法对树种遥感分类,同时对参与分类的变量按重要性排序,并筛选出对分类贡献率最高的两个特征变量--可见光差异植被指数(VDVI)和过绿减过红指数(ExG-ExR)。然后,将这两个特征变量和无人机原始RGB波段融合生成新的数据,针对该数据与原始RGB波段数据,分别利用基于Res-U-Net模型的全卷积神经网络(FCN)方法进行树种分类,并对结果精度评价。最后,为了消除FCN法基于像元分类引起的缺陷,结合面向对象最优分割法对分类结果进行修正。实验结果表明,融合了VDVI和ExG-ExR的FCN方法对无人机影像的树种分类效果最好,总精度为97.8%,Kappa系数为0.970。RF法能够有效筛选分类特征变量,对原始影像添加特征变量能有效提高FCN方法的分类精度,再对面向对象分割结果进行修正,可以基本消除椒盐现象,减弱边缘效应,使总精度提高0.9个百分点,Kappa系数提高了0.013。

关键词：图像处理树种分类全卷积神经网络无人机影像面向对象随机森林特征变量

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