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随着生态健康检测与保护工作的实践以及研究问题的深入，传统的植物分类手段不能完全满足当前研究的需要。因此为研究快速分类识别草地植物的方法，本研究利用ASD (Analytical spectral devices)地物光谱仪，采集了三江源地区高寒草地常见的阿尔泰葶苈(Draba altaica)、高山风毛菊(Saussurea japonica)和车前状垂头菊(Cremanthodium ellisii)等36种植物的原始光谱数据，并选择了比值植被指数等16种高光谱植被指数，基于支持向量机(Support vector machines，SVM)等3种机器学习算法，构建高寒草地植物光谱分类识别模型。研究结果表明：高寒草地植物的原始光谱均符合绿色植物特征，但由于植物形态特征不同光谱差异主要集中在可见光波段；基于植被指数结合3种算法构建的分类模型，精度依次为随机森林(Random forest,RF)(99.4%)>SVM (93.2%)>K邻近算法KNN (88.0%)，且模型的预测结果都出现了误判情况；相比SVM与KNN，RF为基于植被指数构建模型的最佳算法，同时能对所构建模型参数进行重要性分析，其中RGI和SAVI为提高RF分类模型精度的两个重要参数。 相似文献
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为探究陇中温性草原不同草地型植被特征和土壤理化性质之间关系，明确形成不同草地型的关键土壤因子。本研究以陇中温性草原为研究对象，分析了3种草地型(针茅型，冰草、杂类草型和长芒草、杂类草型)的植被特征和土壤理化性质及两者互馈关系。结果表明：不同草地型土壤理化性质与植被特征差异显著(P<0.05),长芒草、杂类草型草地较其他型草地具有较高的植被盖度、草层高度、地上生物量、土壤含水量、有机质、全碳、全钾、全氮，及较低的土壤容重、pH值、电导率和全磷含量；长芒草、杂类草型草地土壤有机质含量随土层深度加深，呈先降低后增加趋势，低峰出现在10～20 cm土层；土壤含水量和有机质含量与不同草地型植被特征之间呈显著正相关关系(P<0.01)。综上所述，土壤含水量和有机质含量是影响陇中地区温性草原不同草地型草地植物生长的关键因素。 相似文献
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草原在我国生态文明建设和草牧业发展中发挥着重大作用，草原调查监测是草原管理的主要手段之一。通过梳理我国及主要草牧业发达国家的草原调查监测发展历程，发现在监测内容上国内外主要经历了从生产指标到生态指标的逐步涵盖；调查监测的方法上国内外均以长期和短期相结合，以长期监测为主，短期监测为辅，随着技术发展，各国均根据草地类型、利用等特点，建立了相对完善的调查监测体系。建议我国在草原监测上应科学布局固定监测点；完善草原长期监测网络体系；建立系统的天地空一体化草原监测技术体系；健全多功能草原监测的指标体系；加强草原监测人员和科技的投入，以推动我国草原监测可持续发展。 相似文献