检索结果-内蒙古大学图书馆

南京林业大学学报(自然科学版) 2025年第2期49卷 115-122页

作者：吴翼刘勇周晓杰王开勇王文霄北京林业大学林学院省部共建森林培育与保护教育重点实验室北京市京彩燕园苗圃

【目的】研究土壤改良剂对银红槭（Acer×freemanii）叶色变化的影响以及叶色变化与叶片矿质元素含量之间的关系，为解决银红槭叶色不红现象提供理论依据。【方法】以6年生银红槭为材料，设置了5个梯度的硫磺粉+脱硫石膏土壤碱性改... 详细信息

【目的】研究土壤改良剂对银红槭（Acer×freemanii）叶色变化的影响以及叶色变化与叶片矿质元素含量之间的关系，为解决银红槭叶色不红现象提供理论依据。【方法】以6年生银红槭为材料，设置了5个梯度的硫磺粉+脱硫石膏土壤碱性改良剂处理，并在秋季叶色转变的4个时间段测得叶片色素和10种矿质元素含量。【结果】土壤碱性改良剂处理能显著影响叶片叶绿素、类胡萝卜素和花色素苷含量，影响叶色参数L*、a*、b*值，而T5（1.94 kg/m3硫磺粉+2.33 kg/m3脱硫石膏）处理下呈色时间更长，叶色最为红艳；土壤碱性改良剂处理显著影响了叶片矿质元素含量以及变化趋势；叶片矿质元素与色素间相关性分析表明，N含量与叶绿素和类胡萝卜素含量呈极显著正相关（P<0.01）,与花色素苷含量呈极显著负相关（P<0.01）,K含量与类胡萝卜素含量呈显著负相关（P<0.05）,Ca、Mg含量与叶绿素含量呈极显著负相关（P<0.01）,与花色素苷含量呈显著正相关（P<0.05）,Mn含量与类胡萝卜素含量呈极显著正相关（P<0.01）。【结论】在一定范围内，土壤pH降低能促进银红槭叶片呈色；施加土壤改良剂对银红槭叶片色素和矿质元素含量的影响是显著的，而叶片矿质元素，尤其是N、K、Ca、Mg、Mn与叶片显色具有较强相关性。

关键词：银红槭叶片矿质元素土壤碱性改良剂叶色变化

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文冠果果实生长发育与内含物变化规律

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南京林业大学学报(自然科学版) 2025年第2期49卷 31-37页

作者：李雨嫣敖妍赵磊磊徐向银陈育红娜日苏林木资源高效生产全国重点实验室北京林业大学林学院省部共建森林培育与保护教育部重点实验室国家能源非粮生物质原料研发中心内蒙古赤峰市翁牛特旗林业和草原局内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗森林草原保护发展中心内蒙古赤峰市阿鲁科尔沁旗巴日图机械防火站

【目的】文冠果是中国特有木本油料树种，除种仁油之外，果皮皂苷在生产中也具有较高利用价值。本研究对文冠果优良无性系果实生长发育过程中果实形态指标、种仁油脂含量、果皮中皂苷、可溶性糖和淀粉含量的动态变化进行分析，为文冠果... 详细信息

【目的】文冠果是中国特有木本油料树种，除种仁油之外，果皮皂苷在生产中也具有较高利用价值。本研究对文冠果优良无性系果实生长发育过程中果实形态指标、种仁油脂含量、果皮中皂苷、可溶性糖和淀粉含量的动态变化进行分析，为文冠果高效栽培管理和果实采收策略的制定提供科学依据。【方法】调查了文冠果果实生长发育过程及内含物含量动态变化，并建立相关生长模型。【结果】(1)文冠果果实横纵径生长发育曲线为单“S”形曲线，果实生长过程可划分为生长初期(花后1～16 d)、速生期(花后17～38 d)、生长后期(花后39～45 d)、果实成熟期(花后46～80 d)4个阶段。(2)种子油脂及果皮皂苷积累关键时期分别为花后45～80 d和花后55～65 d,种仁含油率和果皮皂苷质量分数最高值分别出现在花后80 d(62.75%)和65 d (1.599%)。可溶性糖与淀粉含量分别在花后75 d和花后65 d达到峰值。(3)果皮皂苷、可溶性糖、淀粉含量与果实横纵径、鲜质量呈极显著正相关。【结论】花后75～80 d为文冠果油用果实最佳采收期，此时果实横径64.82～66.47 mm,纵径67.26～69.97mm;花后60～65 d为皂用果实最佳采收期，此时果实横径62.64～63.63 mm,纵径65.57～65.94 mm。

关键词：文冠果果实发育内含物皂苷

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机载与星载高分遥感影像单木树冠分割方法和适宜性对比

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北京林业大学学报 2019年第11期41卷 66-75页

作者：孙振峰张晓丽李霓雯北京林业大学精准林业北京市重点实验室省部共建森林培育与保护重点实验室北京林业大学林学院

【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提... 详细信息

【目的】应用高分辨率遥感影像快速准确提取单木树冠信息,对现代森林管理具有重要意义。面向对象的多尺度分割方法能有效地解决基于像元特征分析的局限,是单木树冠提取的重要技术途径。本文对比分析了不同遥感平台和人工林树种的树冠提取精度,探究实验方法针对不同尺度影像数据和树种的优势及适用性,并结合调查目的为影像数据的选取提供参考。【方法】以广西壮族自治区高峰林场为研究区,选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析。【结果】采用小波变换对无人机和机载平台影像增强效果显著,无人机平台下桉树和杉木实验区单木分割精度分别为87%和93.3%,冠幅估测精度为84.2%和85.1%;机载平台下桉树和杉木实验区单木分割精度为89%和91.1%,冠幅估测精度为83.9%和84.4%;而小波变换对星载平台影像增强效果不佳,桉树和杉木实验区的单木分割精度为82%和89%,冠幅估测精度为72.3%和73.3%。【结论】在无人机和机载平台下,应用多尺度分割得到的树冠提取精度相接近;在星载平台下,直接应用多尺度分割进行单木树冠提取,受影像自身空间分辨率的局限,提取精度低于前两种平台,但也能够满足森林调查的基本需求。

关键词：高分影像小波变换图像增强面向对象分割树冠提取

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基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究

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北京林业大学学报 2017年第3期39卷 16-23页

作者：冯静静张晓丽刘会玲北京林业大学林学院北京林业大学精准林业北京市重点实验室省部共建森林培育与保护重点实验室100083

树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有... 详细信息

树冠是树木的重要组成部分,基于遥感影像的树冠提取对于森林资源调查监测具有重要意义,但准确获得树冠的形状和边界比较困难。高分辨率影像具有丰富的纹理和光谱信息,基于高分辨率影像单木树冠勾勒技术为森林资源调查提供了一种快速有效的测树途径。但是,由于高分影像信息冗杂,面向对象的分割方法数据计算量大,并且需要人工设置光谱或纹理阈值才可以实现单木分割,导致工作效率下降,鲁棒性差。图像增强通过改变原始图像的结构关系,有选择地突出或者抑制图像中的某些特征,有效的图像增强有益于提高单木树冠分割的准确程度。因此,本文提出一种基于影像的灰度梯度图像分割的树冠提取方法,通过对比传统的罗伯斯、拉普拉斯算子与改进的数学形态学算子,利用目视解译与灰度直方图结合的方法确定最优选择为改进的数学形态学算子。然后,利用改进的数学形态学算子结合面向对象多尺度分割方法,简化原始影像复杂的背景信息,快速提取大范围单木树冠信息。以甘肃省张掖市大野口林区机载激光雷达系统携带的CCD影像为数据源,提取实验区单木树冠,并从空间和形状上验证效果。实验结果表明:在高分影像的灰度梯度图像上进行面向对象分割提取单木冠幅,单木株数精度为83.19%,形状精度达到88.62%,优于传统林业调查精度,且冠幅获取速度快,效率高,并可以较为精确地提取树冠边界。

关键词：冠幅数学形态学面向对象多尺度分割

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塞罕坝自然保护区物种丰富度对植被景观破碎化的响应及其空间尺度差异

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林业科学 2016年第12期52卷 13-21页

作者：田晓敏闫海霞袁业葛兆轩黄选瑞张志东北京林业大学精准林业北京市重点实验室省部共建森林培育与保护重点实验室北京100083 河北农业大学林学院河北省林木种质资源与森林保护重点实验室保定071000

【目的】探讨物种丰富度对各种环境因子的响应并确定是否存在空间尺度差异,以期为物种多样性保护提供帮助。【方法】在塞罕坝自然保护区选取38个天然植被斑块,其中包括12个草地、11个灌木林和15个天然次生林斑块,共记录物种360种,分属19... 详细信息

【目的】探讨物种丰富度对各种环境因子的响应并确定是否存在空间尺度差异,以期为物种多样性保护提供帮助。【方法】在塞罕坝自然保护区选取38个天然植被斑块,其中包括12个草地、11个灌木林和15个天然次生林斑块,共记录物种360种,分属196属,54科。根据生长型将植物物种划分为1年生草本、多年生草本、灌木和乔木4个功能群。分别采用一阶刀切法和面积加权平均法计算斑块尺度与样方尺度的功能群物种丰富度。通过广义线性模型(GLM)分析斑块尺度和样方尺度的不同植物功能群的物种丰富度与景观结构、地形、土壤因子间的关系;并用冗余度(RDA)分析法,在2个空间尺度对环境因子进行定量分解。【结果】景观结构、地形、土壤因子可解释功能群物种丰富度格局的60%以上;各植物功能群的物种丰富度对景观破碎化的响应由强到弱依次为乔木、灌木、多年生草本和1年生草本;在斑块尺度,木本植物(灌木和乔木)受景观结构因子(如斑块面积、形状指数、隔离度和斑块类型)的影响较大(P<0.05),而在样方尺度则更多受土壤因子(如p H值、有机质含量、全磷含量和全钾含量)的影响较大(P<0.05);多年生草本物种丰富度在斑块尺度与斑块面积、斑块类型、p H值和全磷含量显著相关(P<0.01),而在样方尺度主要受斑块类型和海拔的影响(P<0.05);1年生草本物种丰富度在斑块尺度受斑块类型、全氮含量和全钾含量的影响显著(P<0.01),而在样方尺度主要受斑块类型和土壤有机质含量的影响(P<0.01)。【结论】植物功能群的物种丰富度对景观破碎化的响应机制存在斑块尺度与样方尺度的差异,物种丰富度的分布是不同空间尺度和环境因子共同作用的结果。物种丰富度在斑块尺度主要受景观结构因子与少量土壤因子的影响;在样方尺度主要受斑块类型与土壤因子的影响。因此,阐明物种丰富度的环境因子响应机制时需先明确特定的功能群和空间尺度。

关键词：多尺度植物功能群物种丰富度景观破碎化广义线性模型因子分解

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基于频谱和光谱特征的高光谱地物分类比较

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北京林业大学学报 2018年第7期40卷 1-8页

作者：张莹张晓丽李宏志刘会玲北京林业大学林学院北京100083 北京林业大学精准林业北京市重点实验室北京100083 北京林业大学省部共建森林培育与保护重点实验室北京100083

【目的】频谱作为物质的能量特征进行地物的识别是可行的。本文针对国内外利用频谱进行地物分类尤其是森林植被分类研究的匮乏,探索频谱的地物识别潜力,将高光谱影像的光谱曲线转化为频谱进行地物识别研究。【方法】以福建将乐林场为研... 详细信息

【目的】频谱作为物质的能量特征进行地物的识别是可行的。本文针对国内外利用频谱进行地物分类尤其是森林植被分类研究的匮乏,探索频谱的地物识别潜力,将高光谱影像的光谱曲线转化为频谱进行地物识别研究。【方法】以福建将乐林场为研究区,利用国产环境小卫星高光谱影像(HJ-1A HSI)和同时成像的多光谱影像(CCD),通过能量分离变换的方法对高光谱和多光谱进行融合,获取高空间分辨率的高光谱影像;然后,将融合影像的光谱曲线转化到频率域,进而获取频谱;通过"频谱距离"对研究区进行地物分类,并将分类结果与光谱角填图(SAM)分类结果进行比较。【结果】在频域中植被类别和非植被类别的低阶幅度谱具有明显的可分性,频谱方法提高了马尾松、杉木和阔叶林的制图精度,对于光谱特征相似的不同森林植被具有更好的区分能力;非植被类别在1阶谐波的频谱容易区分,植被类别需要用前7次谐波的幅度谱进行区分,随着频率的增大,频谱变化趋于相似,并且非植被类别在频域的能量累计速度高于植被类别;与SAM的分类结果比较发现,基于频谱的分类方法总体分类精度为84.19%,比SAM分类结果总体精度提高0.7%。【结论】利用频谱信息可以降低光谱曲线上噪声的影响,保留类别的重要区别信息,提高地类的分类精度,因此利用频域中的频谱进行地类识别具有可行性。

关键词：高光谱遥感频谱分析离散傅立叶变换地物分类

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结合多尺度纹理特征的高光谱影像面向对象树种分类

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北京林业大学学报 2020年第6期42卷 91-101页

作者：吴艳双张晓丽北京林业大学林学院北京林业大学精准林业北京市重点实验室北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京100083

【目的】基于机载高光谱影像的分类研究中,利用不同尺度纹理特征与面向对象分类相结合的方法在树种分类的研究中应用较少,并且相关研究主要针对单一树种识别而不考虑多种树种,因此对于复杂林分中的树种识别能力有待进一步研究。本研究... 详细信息

【目的】基于机载高光谱影像的分类研究中,利用不同尺度纹理特征与面向对象分类相结合的方法在树种分类的研究中应用较少,并且相关研究主要针对单一树种识别而不考虑多种树种,因此对于复杂林分中的树种识别能力有待进一步研究。本研究拟探究不同尺度纹理特征结合面向对象的分类技术在树种精细分类中的应用效果。【方法】利用机载高光谱数据进行面向对象的树种精细分类。根据研究区内地表类型情况,采用分层分类的方法区分非林地、其他林地与有林地,对有林地进行树种的精细分类。从机载高光谱图像中提取特征变量,包括独立主成分分析ICA变换光谱特征以及空间纹理特征,分析各树种的光谱反射率及所适合的纹理尺度,依据不同尺度纹理特征进行分层分类,比较不同特征利用支持向量机SVM分类的树种分类结果。【结果】结合单一尺度纹理特征的分类结果总体精度为87.11%,Kappa系数为0.846;结合不同尺度纹理特征的分类总体精度为89.13%,Kappa系数为0.87,相比于仅利用光谱特征的分类精度分别提升了4.03%和6.05%。说明在面向对象的分类中,纹理特征的加入对于提升树种分类的精度具有显著效果。结合不同尺度纹理特征的树种分类精度要高于单一尺度纹理特征的分类精度,尤其在其他阔叶树种和马尾松树种的分类中,制图精度较单一纹理尺度分别提高了5.48%和6.12%。【结论】利用不同尺度的纹理特征分类比单一尺度纹理特征分类更具优势,提高了纹理特征在树种分类中的贡献率;综合利用机载高光谱影像的光谱特征和不同尺度纹理特征的面向对象分类方法,使得树种识别更为精细和准确。该方法对于复杂林分树种的分类是有效的,能够满足机载高光谱影像树种精细识别的应用需求。

关键词：高光谱树种分类纹理尺度面向对象分类

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基于结构方程模型分析森林草原带草本物种丰富度对景观因子的响应

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生态学报 2018年第13期38卷 4649-4656页

作者：田晓敏郑建伟王冬至黄选瑞张志东北京林业大学精准林业北京市重点实验室省部共建森林培育与保护重点实验室北京100083 河北农业大学林学院河北省林木种质资源与森林保护重点实验室保定071000

受损景观是由不同比例的植被斑块组成的镶嵌体,阐明植被斑块的景观结构特征对物种多样性的影响,有助于提高受损景观物种多样性保护。在塞罕坝自然保护区选取38个天然植被斑块,其中包括12个草地、11个灌木林和15个天然次生林。根据光合... 详细信息

受损景观是由不同比例的植被斑块组成的镶嵌体,阐明植被斑块的景观结构特征对物种多样性的影响,有助于提高受损景观物种多样性保护。在塞罕坝自然保护区选取38个天然植被斑块,其中包括12个草地、11个灌木林和15个天然次生林。根据光合作用的不同途径将草本物种划分为C_3和C_4功能群。选取斑块面积、形状指数、隔离度指数及每个斑块500 m缓冲区内的森林和草地比例作为景观因子。通过结构方程模型探讨C_3、C_4草本物种丰富度与景观因子的相互关系。斑块面积(2.18—74.06 hm^2)与C_3、C_4草本及总物种丰富度分布格局均具有显著的正相关关系(P<0.05),且对C_3草本的影响最大;形状指数(1.06—3.11)、隔离度指数(33.51—327.65)对C_3、C_4草本及总物种丰富度影响不显著(P>0.05);C_3、C_4草本及总物种丰富度与毗邻斑块草地比例(4.20%—64.95%)呈正相关,而与森林比例(35.05%—95.80%)呈负相关。研究区斑块面积和毗邻斑块植被构成是影响C_3、C_4草本植物的主要因素。在破碎化景观中保存面积大的天然植被斑块及提高毗邻斑块草地比例是保护关键C_3、C_4草本植物物种的有效途径。

关键词：结构方程模型 C3草本植物 C4草本植物物种丰富度景观格局

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基于全站仪和快鸟影像协同的山地样地定位与匹配研究

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中南林业科技大学学报 2017年第10期37卷 22-29页

作者：王书涵张晓丽杨铭刘会玲北京林业大学林学院精准林业北京市重点实验室省部共建森林培育与保护重点实验室北京100083

山区高低起伏的地形容易影响样地三维坐标的采集精度,从而限制了高分遥感在山区林业上的广泛应用。以鹫峰林场为研究区,提出了采用全站仪和手持GPS结合遥感图像协同对样地进行定位的方法,并提出了坐标修正方案:即首先运用手持GPS结合全... 详细信息

山区高低起伏的地形容易影响样地三维坐标的采集精度,从而限制了高分遥感在山区林业上的广泛应用。以鹫峰林场为研究区,提出了采用全站仪和手持GPS结合遥感图像协同对样地进行定位的方法,并提出了坐标修正方案:即首先运用手持GPS结合全站仪采集样地及单木的绝对大地坐标;然后利用大比例尺地形图采用基于控制点、RPC的两种正射校正方法对覆盖研究区的QuickBird影像进行正射校正,RMSE多光谱控制在1个像元之内,全色图像控制在10个像元之内;并以样地为例分析了样地及单木的匹配精度。研究结果表明:本方案能快速准确地建立样地中单木与高分影像的联系,其中基于控制点的图像正射校正法的匹配精度最高,相对提高幅度为92.6%,而基于RPC的提高幅度70.05%,即E_(ControlPoint)>ERPC。研究结果表明,对应用于地形复杂的山区的高空间分辨率的遥感影像正射校正是不可缺少的步骤,而本文提出的方案能实际应用于山区的高分遥感样地定位,具有推广利用的价值,并为山区的高分遥感进一步的应用打下基础。

关键词：快鸟影像高空间分辨率遥感图像全站仪手持GPS 正射校正

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九棵树法提取林分调查因子原理与应用

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中南林业科技大学学报 2017年第4期37卷 70-74页

作者：孙梦营冯仲科李蕴雅北京林业大学林学院精准林业北京市重点实验室北京100083 北京林业大学森林培育与保护省部共建教育部重点实验室北京100083

提出一种九棵树多边形样地调查方法来建立林分调查因子模型,利用固定翼无人机拍摄北京松山影像数据,处理并区划后,根据九棵树法多边形样地算法估测各林分调查因子,再通过随机抽取18块样地作为检测数据,人工野外根据传统每木检尺方法计... 详细信息

提出一种九棵树多边形样地调查方法来建立林分调查因子模型,利用固定翼无人机拍摄北京松山影像数据,处理并区划后,根据九棵树法多边形样地算法估测各林分调查因子,再通过随机抽取18块样地作为检测数据,人工野外根据传统每木检尺方法计算平均胸径、平均高、林分密度以及林分蓄积量模型,然后通过经纬度、坡度、坡向、海拔等信息在影像中定位并利用九棵树法测得各林分因子调查数据,将测得数据与传统方法进行精度验证。经过精度分析,各林分调查因子相对误差介于8.80%~12.57%,相关系数介于0.624~0.927,满足森林资源二类调查需求,该方法可以替代传统每木检尺方法获取森林调查因子,将无人机融入九棵树多边形样地算法,弥补了利用传统方法耗材耗力浪费资源而用遥感影像测量精度有限制的局限性,适用于小尺度精准林业作业,既保证精度有可以极大程度减少野外人工作业量,为指定森林经营方案提供了新的方向。

关键词：多边形样地固定翼无人机回归方程林分因子精度

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