成像雷达在生态研究方面的应用回顾

应美国国家航空与航天局(NASA)行星地球计划的要求,美国全国研究委员会(NRC)最近对星载合成孔径雷达(SAR)站提供的地学信息的现状与未来发展方向进行了评述。在监测陆地生态系统过程方面可概括成四个大的方面:(1)地物分类及其变化探测;(2)森林的生物量估算;(3)洪灾区域与持续时间的监测;(4)对随时间变化的其他动态过程进行监测,并得出如下主要结论:①多通道雷达数据以其对植被结构及其同地表含水量变化的灵敏性而可用作地物分类;②成像雷达可以监测森林生态系统的生物量变化。但监测能力随森林类型的不同而异;③同极化成像雷达(HH或VV)特别适合于探测植被掩盖下的洪水情况;④研究表明,已连续运行多年的星载雷达所提供的信息可用于监测随时间变化的动态过程。     

基于激光雷达的大兴安岭典型森林生物量制图技术研究

森林生物量作为森林生态系统基本的数量表征,表明了森林的经营水平和开发利用价值,并能反映其与环境在物质循环和能量流动方面的复杂关系。同时,森林生物量也是林业问题和生态问题研究的基础。以内蒙古大兴安岭国家野外生态站为研究区域,通过对机载激光雷达(LiDAR)点云数据的预处理,利用计算机编程提取LiDAR点云数据的结构参数,以植被分位数高度变量与密度变量为自变量,结合地面调查数据,建立生物量与LiDAR结构参数的回归模型(决定系数为0.69,均方根误差为0.34)。运用IDL编程对LiDAR点云块数据进行运算并生成分辨率为20m×20m的栅格图像,拼接后得到整个区域的地上生物量分布图,对生成的地上生物量分布图进行验证的R2为0.78,RMSE为23.09t/hm2,平均估测精度达83%。     

浮游植物现存量表征指标间相关性研究Ⅰ:叶绿素a与生物量

收集国内、外有关资料,并结合潘家口水库现场围隔实验,主要从实验室内研究水体、野外围隔水体及天然水体三个方面,对浮游植物叶绿素a含量与生物量间的相关性进行探讨。结果表明:在实验室条件下,叶绿素a与生物量一般呈显著正相关关系,但当优势藻种发生明显变更时,二者相关性不明显甚至不相关;现有资料显示,野外围隔实验水中,叶绿素a与生物量一般呈显著正相关。在天然水体中,叶绿素a与生物量可能相关或不相关。叶绿素a与藻密度的关系将在续文中予以讨论。     

机载激光雷达(LiDAR)数据在森林资源调查中的应用综述

LiDAR技术可以直接获取地表地物的三维信息,在森林参数估测方面具有独特的优势,因此,在森林资源调查中有着广泛应用.本文首先介绍了LiDAR系统组成和基本工作原理,然后详细分析了LiDAR技术定量提取树高、林分郁闭度和密度、蓄积量和生物量等森林参数的技术方法与研究进展,并对LiDAR数据在森林及其生态状况监测中的应用前景进行展望.     

基于神经网络算法的多极化雷达数据估算鄱阳湖生物量

神经网络的特点是分布并行处理,适用于模拟复杂的非线性模型。在野外调查的基础上,利用多极化雷达数据,通过改进MIMICS模型模拟湿地植被参数(植被高度、含水量、生物量等)和雷达后向散射系数之间的关系,建立神经网络模型。通过模型的训练和仿真,与实测数据进行比较、验证,从而估算鄱阳湖湿地植被的生物量分布情况。研究表明基于改进的MIMICS模型训练数据的神经网络模型有较好的反演湿地植被生物量的能力,并据此反演了鄱阳湖湿地2007年4月、7月、11月的生物量动态变化情况。     

长距离原水输水管道管壁生物膜特征分析

研究长距离原水输水管道管壁生物膜特征有利于分析原水水质变化原因,对保障长距离原水水质安全性具有重要意义.采用8台环状膜生物反应器(BAR)串联运行以模拟长距离原水输水管道,研究不同水质条件下,管道生物膜的形态特征、结构、生物量空间分布、微型生物种群组成.结果表明:不同水质条件下生物膜形态明显不同,管壁上黏附颗粒物的颜色是表征生物膜形态特征的重要标志;管道微生物膜结构沿程变化较大,其粗糙生物膜结构增大了生物膜比表面积,有利于生物膜的生长发育,从而有效氧化去除水中的污染物质;A江模拟管道运行75 d在BAR3处生物量达最大值(以P计)1.11 nmol.cm-2,后端因缺乏营养生物量明显降低,而B江模拟管道生物膜生长受进水DO(0.3～3.0 mg.L-1)抑制,生物量沿程变化较小;原水水质是影响生物膜微型生物组成的重要因素,微型生物组成反映管道水质状况及净水效果.     

生物膜增长动力学模型

生物膜是由降解底物的活性物质与非活物质所组成，基于这种观点，提出了系统描述生物膜中活性生物量与非活性物质量增长的生物数学模型体系。     

不同树种组的热带森林植被生物量与遥感地学数据之间的相关性分析

以我国云南省西双版纳的热带森林为例,分别对栎类林、其它阔叶林、其它硬阔叶林的生物量与其对应的Landsat TM数据及其派生数据、气象数据和地形数据进行了相关性分析。首先,利用森林资源连续清查的林业固定样地数据,通过各树种组的各器官生物量估算模型计算出各样地的森林植被的生物量。然后,根据样地的坐标来建立样地GIS数据库。其次,将同期的遥感影像、气象数据和地形数据与GIS数据进行配准,并从遥感影像中产生出一系列的派生数据。最后,在此基础上,分别对栎类林、其它阔叶林、其它硬阔叶林的样地生物量与其遥感数据和派生数据、气象数据和地形数据进行相关性分析。研究表明,栎类林的生物量与TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7、缨帽变换的亮度、绿度、湿度、VI3、DVI、PC1和PVI在0.05的水平上显著,而与其它因子在这个水平上相关都不够显著。其它阔叶林的生物量与降雨量在0.05的水平上显著,而与其它因子在这个水平上相关都不够显著。其它硬阔叶林的生物量与降雨量在0.05的水平上显著,而与其它因子在这个水平上,其相关都不够显著。     

腊样芽孢杆菌DM423分批培养过程中生物量的人工神经网络软测量

利用静态多层前馈神经网络模型对腊样芽孢杆菌(Baeillus cereus DM423)(简称DM423)分批培养过程的生物量进行软测量.构建了以培养时间、温度、pH、溶氧和葡萄糖浓度作为网络的输入变量,生物量浓度为输出变量的5-5-1型的3层前馈网络,网络对DM423的生物量浓度估算精确度较好.分别对葡萄糖浓度、pH和溶氧的实际测量值施加干扰,对网络的鲁棒性进行检测,结果表明,所建立的神经网络具有一定的抗干扰能力.