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基于生态系统服务价值和景观生态风险的生态分区识别与优化策略——以祁连山国家公园青海片区为例 被引量:57
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作者 乔斌 曹晓云 +9 位作者 孙玮婕 高雅月 陈奇 于红妍 王喆 王乃昂 程弘毅 王义鹏 李甫 周秉荣 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期986-1004,共19页
生态空间分区识别是支撑自然保护地生态资产管理的前提性和基础性工作。以祁连山国家公园青海片区(以下简称为“园区”)为例,集成遥感技术、地理信息模型方法、景观生态学方法、GIS格网法,分析了园区1998—2018年土地利用、生态系统服... 生态空间分区识别是支撑自然保护地生态资产管理的前提性和基础性工作。以祁连山国家公园青海片区(以下简称为“园区”)为例,集成遥感技术、地理信息模型方法、景观生态学方法、GIS格网法,分析了园区1998—2018年土地利用、生态系统服务价值、景观生态风险的时空演变特征,选用Z-score标准化构建了四类生态分区。结果表明:(1)草地占园区面积的55.00%以上,30年间(1998—2018年)园区土地利用之间转移总面积为102.49 km^(2)。(2)3个时期(1998年、2008年、2018年)园区生态系统服务价值(ESV)约为274亿元/a,单位面积ESV为172.94万元/km^(2)。不同ESV等级呈现“大分散、小集聚”的镶嵌交错分布格局,高寒河源湿地区和寒温带针叶林区为ESV的高值区。(3)3个时期园区景观生态风险指数(ERI)分别为0.2287、0.2286和0.2310,生态安全状态整体较好,景观生态风险以低生态风险等级和较低生态风险等级占主导地位,占园区面积的90.00%左右。人工牧草地、旱地、建设用地的景观生态风险等级较高。(4)结合生态系统服务价值和景观生态风险两个维度将园区划分为生态保障型生境修复区(I)、生态脆弱型特别保护区(II)、生态改良型发展利用区(III)和生态预防型保育涵养区(IV)四类生态分区,并提出差异化管控方案。 展开更多
关键词 土地利用变化 生态系统服务 生态风险 生态分区 管控方案
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祁连山国家公园青海片区人兽冲突现状与牧民态度认知研究 被引量:43
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作者 程一凡 薛亚东 +7 位作者 代云川 张宇 高雅月 周杰 李迪强 刘洪江 周跃 李丽 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1385-1393,共9页
在祁连山国家公园,人类与野生动物冲突已经成为一个普遍的问题。了解国家公园内牧民对肇事野生动物的态度,为探究野生动物肇事规律、针对肇事动物制定防控措施以及保护国家公园生态系统原真性、促进牧民与野生动物和谐相处具有重要的参... 在祁连山国家公园,人类与野生动物冲突已经成为一个普遍的问题。了解国家公园内牧民对肇事野生动物的态度,为探究野生动物肇事规律、针对肇事动物制定防控措施以及保护国家公园生态系统原真性、促进牧民与野生动物和谐相处具有重要的参考意义。通过实地走访调查了2014—2016年祁连山国家公园青海片区牧民与野生动物之间的冲突和牧民对于野生动物的态度认知。调查分析发现:11月—次年3月是祁连县野生动物肇事高峰期,狼和雪豹是捕食家畜的主要动物;狼被牧民认为是肇事最严重的动物,而实际数据表明雪豹的肇事频次却要高于狼,这与两种动物生活习性以及保护等级有关,加之牧民对雪豹肇事的容忍度更高;天峻县相比祁连县,除了狼以外其棕熊肇事频次较高,牧民认为应当大力控制狼和棕熊的种群数量,因为棕熊除了捕食家畜,更会伤害牧民和破坏房屋,威胁到牧民的生活,雪豹则需要进一步保护;牧民一般会选择使用牧羊犬和强化圈舍来防止野生动物捕食家畜;羊是祁连山国家公园青海片区牧民主要经济收入,牧民对狼吃食羊无法容忍,棕熊入户直接掠食伤人现象目前频次不高,但需提前防范。 展开更多
关键词 青海 祁连山国家公园 人兽冲突 态度和认知
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小样本条件下基于数据扩充和ResNeSt的雪豹识别 被引量:6
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作者 张毓 高雅月 +2 位作者 常峰源 谢将剑 张军国 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期89-99,共11页
【目的】红外触发相机采集的雪豹监测图像质量参差不齐,且数量有限,为了提升小样本下雪豹的识别准确率,本研究提出一种雪豹监测图像自动识别方法。【方法】该方法基于具备注意力机制的ResNeSt50模型,使用祁连山国家公园的雪豹监测图像... 【目的】红外触发相机采集的雪豹监测图像质量参差不齐,且数量有限,为了提升小样本下雪豹的识别准确率,本研究提出一种雪豹监测图像自动识别方法。【方法】该方法基于具备注意力机制的ResNeSt50模型,使用祁连山国家公园的雪豹监测图像作为原始数据集,红外触发相机拍摄的非雪豹陆生野生动物图像作为扩充负样本,网络雪豹图像作为扩充正样本,生成3种数据集并依次进行对比实验,选择合适的扩充方式引导模型逐步关注到雪豹个体关键特征,使用梯度类激活热力图可视化进一步验证数据扩充后的有效性。【结果】使用原始数据集+扩充负样本+扩充正样本训练的模型识别效果最好,热力图可视化显示模型正确关注到雪豹个体花纹与斑点特征,对比基于Vgg16和ResNet50的识别模型,ResNeSt50的识别效果最好,测试集识别准确率达到97.70%,精确率97.26%,召回率97.59%。【结论】采用本研究提出的原始数据集+扩充负样本+扩充正样本数据扩充方法训练的模型,可以区分背景与前景,且对雪豹本身特征具有较强的判别能力,泛化能力最好。 展开更多
关键词 雪豹 监测图像 小样本 数据扩充 卷积神经网络
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基于改进Cascade R-CNN的雪豹物种水平的自动检测方法 被引量:3
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作者 张毓 高雅月 +2 位作者 常峰源 谢将剑 张军国 《野生动物学报》 北大核心 2022年第2期307-313,共7页
雪豹(Panthera uncia)的皮毛具有较强的隐蔽性,红外相机监测图像中雪豹和背景较为相似,而且监测图像中雪豹的尺寸大小不一,为了提升雪豹检测的准确率,采用3个不同的检测器进行级联,在特征提取网络中引入特征金字塔结构改进Cascade R-CN... 雪豹(Panthera uncia)的皮毛具有较强的隐蔽性,红外相机监测图像中雪豹和背景较为相似,而且监测图像中雪豹的尺寸大小不一,为了提升雪豹检测的准确率,采用3个不同的检测器进行级联,在特征提取网络中引入特征金字塔结构改进Cascade R-CNN模型实现了雪豹的自动检测。以项目组采集的雪豹监测图像为数据集的评估结果表明,无论是白天/黑夜图像,还是多种不同尺寸雪豹同时出现的图像,该方法都可以较好地实现雪豹的识别及定位,平均准确率达93.0%,对比Faster R-CNN和SSD-300(Single Shot MultiBox Detector 300)分别提升了9.0%和3.9%。将该模型应用于雪豹监测图像的自动筛选,可以极大地提高工作效率。 展开更多
关键词 雪豹 监测图像 Cascade R-CNN 目标检测
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