分类： 生物学 >> 植物学 >> 应用植物学 提交时间： 2021-04-13 合作期刊: 《广西植物》
摘要： 归化是外来植物越过一系列障碍成为入侵植物的基本前提，对归化植物的种类组成及分布规律进行研究，有助于预防和管控植物入侵。基于文献报道和标本记录，对中国西部地区共 12 省 126 个地级市的归化植物进行统计，统计包含所有维管束植物，分析了植物组成和时空分布特征。结果表明：西部地区共有归化植物 826 种，分属 107 科 473 属，约占全国归化植物总数 1 099 种的 75.16%。时间上，根据回归拟合，15 世纪前，西部地区的归化植物累积增长平稳，随后呈 Logistic 模式增长，1936 年增长速率最大。目前，增长速度趋缓，但无意引入比例显著高于其他时期。空间上，物种数及密度均呈自西北向东南、内陆向边境递增的趋势，且存在“强省会”现象。回归树分析表明，年降水量、国内生产总值、年均气温和耕地比例是西部地区归化植物分布格局的主要驱动因素。本研究丰富了西部地区归化植物的基础资料，有助于摸清西部地区外来植物入侵现状，并为其综合管控提供科学的依据。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2023-08-14 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］快速准确评估作物倒伏灾情状况，需及时获取倒伏发生位置及面积等信息。目前基于无人 机遥感识别作物倒伏缺乏相应的技术标准，不利于规范无人机数据获取流程和提出问题解决方案。本研究旨在探 讨不同空间分辨率无人机遥感影像及特征优化方法对小麦倒伏区域识别精度的影响。［方法］在小麦倒伏后设置3 个飞行高度（30、60和90 m），获取不同空间分辨率（1.05、2.09和3.26 cm） 的数字正射影像图（Digital Ortho⁃ photo Map，DOM） 和数字表面模型（Digital Surface Model，DSM），从不同空间分辨率影像中分别提取5个光谱特 征、2个高度特征、5个植被指数以及40个纹理特征构建全特征集，并选择3种特征选择方法（ReliefF算法、RFRFE 算法、Boruta-Shap算法） 筛选构建特征子集，进而利用3种面向对象监督分类方法——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（Random Forest，RF） 和K最近邻（K Nearest Neighbor，KNN） 构建小麦倒伏 分类模型，明确适宜的分类策略，确立倒伏分类技术路径。［结果和讨论］结果表明，SVM的分类效果整体优于 RF和KNN，当影像空间分辨率在1.05~3.26 cm范围内变化时，全特征集和3种优化特征子集均以1.05 cm分辨率 的分类精度最高，优于2.09和3.26 cm。比较发现，Boruta-Shap特征优化方法既能实现降维和提高分类精度的目 标，又能适应空间分辨率的变化，当影像分辨率为3.26 cm 时，总体分类精度相较1.05 和2.09 cm 分别降低了 1.81%和0.75%；当影像分辨率为2.09 cm时，总体分类精度相较1.05 cm降低了1.06%，表现为不同飞行高度下的 分类精度相对差异较小，90 m总体分类精度可达到95.6%，Kappa系数达到0.914，满足了对分类精度的需求。 ［结论］通过选择适宜的特征选择方法，不仅可以兼顾分类精度，还能有效缩小影像空间分辨率变化引起的倒伏分 类差异，有助于提升飞行高度，扩大小麦倒伏监测面积，降低作业成本，为确立作物倒伏信息获取策略及小麦灾 情评估提供参考及支持。
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