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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被引量：11: 1; 作者田晓敏闫海霞 +3 位作者袁业葛兆轩黄选瑞张志东《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期13-21,共9页; 【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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

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被引量：7: 2; 作者田晓敏郑建伟 +2 位作者王冬至黄选瑞张志东《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第13期4649-4656,共8页; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究被引量：29: 3; 作者冯静静张晓丽刘会玲《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期16-23,共8页; 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... 展开更多; 关键词冠幅数学形态学面向对象多尺度分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

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被引量：14: 4; 作者孙振峰张晓丽李霓雯《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期66-75,共10页; 【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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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被引量：11: 1; 作者田晓敏闫海霞袁业葛兆轩黄选瑞张志东; 机构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; 出处《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期13-21,共9页; 基金国家自然科学基金项目(31370636) 林业公益性行业科研专项(20150430304); 文摘【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; Keywords multi-scale functional group species richness landscape fragmentation generalized linear model variation partitioning; 分类号 S718.5 [农业科学—林学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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被引量：7: 2; 作者田晓敏郑建伟王冬至黄选瑞张志东; 机构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; 出处《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第13期4649-4656,共8页; 基金国家自然科学基金项目(31370636); 文摘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; Keywords structural equation model C3 herbs C4 herbs species richness landscape pattern; 分类号 Q948 [生物学—植物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究被引量：29: 3; 作者冯静静张晓丽刘会玲; 机构北京林业大学林学院; 出处《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期16-23,共8页; 基金国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ12034304); 文摘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; Keywords crown width mathematical morphology object-oriented multi-resolution segmentation; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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被引量：14: 4; 作者孙振峰张晓丽李霓雯; 机构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; 出处《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期66-75,共10页; 基金国家重点研发计划课题（2017YFD0600902）; 文摘【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; Keywords high-resolution image wavelet transform image enhancement object-oriented segmentation tree crown extraction; 分类号 S771.8 [农业科学—森林工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	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	田晓敏闫海霞袁业葛兆轩黄选瑞张志东	《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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	田晓敏郑建伟王冬至黄选瑞张志东	《生态学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于灰度梯度图像分割的单木树冠提取研究	冯静静张晓丽刘会玲	《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2017	29	在线阅读下载PDF 职称材料
4	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	孙振峰张晓丽李霓雯	《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料