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31.
This paper introduces a family of four segmented (or grafted) polynomial functions for modelling the decrease in the diameter of Ayous (Triplochiton scleroxylon K. Schum) with distance from the border of the plantation. The functions, each comprising two segments of second degree or less, were fitted to data collected in the Cameroon rain forest. A comparative assessment of the fit was carried out using criteria such as mean deviation, root mean squared deviation, and fit index.

The border effect extended to 10 m inside the plantation where a 50% decrease in diameter occurred. Beyond that distance, the diameter appeared to be stable except for random variation. The estimated functions performed equally well as they all provided a good fit to the data, with a small bias. Most importantly, they proved to be flexible and thus adaptable to a wide variety of situations.

Recommendations are made concerning setting up a guard area and ways of improving the silviculture of Ayous. Also, the possibilities for an agrisilvipastoral system are explored.  相似文献   

32.
应用微机对TM图像进行森林资源分类的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
遵义地区地形破碎,地貌很复杂,同谱异物、同物异谱现象较严重,地类界限不明显,而且只有一景单时相(质量7分)的TM数据,在微机上以计算机分类对遵义地区进行森林资源遥感图像分类。通过研究波段的选择、样地参数测算、图像的光谱特征、训练样地的选择和分类方法的选择,提出了可实际应用的技术方法,并全部由微机实现,得出了定量结果和分色图件。  相似文献   
33.
基于叶片反射光谱估测水稻氮营养指数   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】基于叶片反射光谱建立快速、无损监测水稻氮营养指数(nitrogen nutrition index,NNI)的估算模型。【方法】2018—2019年开展2个水稻品种(徽两优898和Y两优900)及5个氮肥梯度(施氮量为0、75、150、225和300 kg·hm-2,分别记为N0、N1、N2、N3、N4)的田间小区试验,测定关键生育期不同叶位叶片反射光谱和植株NNI,构建多种光谱指数的水稻NNI监测模型。【结果】单叶及叶位组合的敏感波段均分布在540 nm的绿光波长处,其与近红外波段构成的窄波段比值指数SR(R900,R540)可较好反演水稻NNI。但不同叶位叶片窄波段比值指数与水稻NNI的预测精度表现不同,顶3叶(L3)预测精度最好(R2=0.731,RMSE =0.130,RE=11.6%),顶2叶(L2)次之(R2=0.707,RMSE =0.136,RE =12.2%),顶1叶(L1)最差(R2=0.443,RMSE =0.187,RE =14.7%);顶2叶和顶3叶组合平均光谱(L23)的预测精度优于单叶水平和其他叶位组合(R2=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%)。再将窄波段比值指数SR(R900,R540)近红外与绿光区域分别重采样50 nm和10 nm,所构建的宽波段比值指数SR[AR(900±50),AR(540±10)]模型精度较SR(R900,R540)未明显降低,且在L23水平下2个模型的模型精度和预测精度基本一致(R2=0.740,RMSE =0.128,RE =11.5%)。水稻NNI小于1时与产量呈线性的正相关关系(P<0.05),大于1时产量趋于平稳。【结论】L2和L3叶片反射光谱为监测水稻NNI的敏感叶位,其中叶位组合L23可提高模型预测精度。基于叶片反射光谱构建的多种波段比值指数(SR(R900,R540)和SR[AR(900±50),AR(540±10)])可快速估测水稻NNI,从而为不同传感器对水稻氮营养指数估测监测研究提供了理论依据。  相似文献   
34.
Strangulating obstruction of the small intestine by anomalous mesenteric bands is an uncommon cause of colic in horses. The most commonly reported bands are mesodiverticular bands that are embryological remnants of the vitelline arteries. Despite the congenital nature of the anomaly, a wide age range of horses can be affected. This report describes a case of small intestinal strangulating obstruction caused by an unusual, anomalous congenital band attached to the ileocaecal fold in a yearling colt. Information including case background, history, clinical, laboratory, surgical and pathological findings is described.  相似文献   
35.
【目的】了解西林水牛群体的遗传变异和遗传结构,为其辅助标记育种、遗传资源保护及利用提供参考依据。【方法】从广西西林县的8个乡(镇)采集184份西林水牛血样,采用优化后的RAPD技术检测其多态性DNA,统计多态性条带数,并应用Popgene32软件对西林水牛群体的有效等位基因数、Nei氏基因多样性指数及Shannon多样性指数进行分析。【结果】从18条RAPD引物中筛选出8条扩增产物稳定、条带清晰可辨的引物,扩增出的DNA片段分子量为100-1000 bp;从184个样本中共扩增出4968个多态性条带,平均每条引物可扩增出621个多态性条带,多态性频率达60.0%-100.0%,平均为89.7%。西林水牛群体的平均有效等位基因数为1.6745,平均Nei氏基因多样度指数为0.3583,平均Shannon多样性指数为0.5510。【结论】西林水牛群体的遗传变异、遗传分化及遗传多样性均较高,但选育程度较低,育种潜力较大,有待进一步保种和开发利用。  相似文献   
36.
罗氏沼虾浙江养殖群体与缅甸自然群体遗传差异的RAPD分析   总被引:19,自引:2,他引:19  
李明云 《水产学报》2004,28(4):360-364
利用随机扩增多态DNA(RAPD)技术,对浙江省罗氏沼虾养殖群体和新引进的缅甸自然群体的遗传差异进行了比较分析,以期从分子水平了解罗氏沼虾的种群遗传多样性背景及与引种的关系。采用经筛选的22个10bp的随机引物对罗氏沼虾两群体各20尾进行群体RAPD分析。22个引物共检测到139个位点。养殖群体的多态位点比例为30.22%,群体平均杂合度为0.2646,Shannon多样性指数为0.0780,群体内各个体之间的遗传共享度为0.9353,遗传距离为0.0647;自然群体的多态位点比例为33.81%,群体的平均杂合度和Shannon多样性指数分别为0.2888和0.0940,群体内各个体之间的遗传共享度为0.9201,遗传距离为0.0799;两群体之间的遗传距离为0.1845。自然群体的遗传多样性水平比养殖群体要高。利用随机引物S9和S52,在罗氏沼虾两群体间扩增出2条稳定、明显的群体间特异性标记带。  相似文献   
37.
38.
红光波段和近红外波段常被作为森林蓄积量反演的敏感波段,介于两者之间的红边波段往往被忽略,为了明确红边波段对森林蓄积量的遥感反演精度的影响,本研究基于高分六号卫星宽幅影像(GF6-WFV),结合西宁市2014年森林资源二类调查数据,从光谱特征、植被指数、地形因子、影像纹理等4个方面选取蓄积量反演的自变量,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)模型,分析比较了有无红边波段对西宁市针叶林蓄积量遥感反演精度的影响。结果表明:(1)无红边波段(No Red-Edge)和加入红边波段(Red-Edge Added)两组处理的纹理特征变量降维后,其主成分信息主要解释了红外、近红外以及红边1波段的纹理特征。(2)与蓄积量相关的光谱特征变量:No Red-Edge处理主要包括红边波段和近红外波段的地表反射率,Red-Edge Added处理主要为红边1波段的地表反射率;植被指数变量:No Red-Edge处理主要包括NDVI和SAVI,Red-Edge Added处理为MTCI。(3)加入红边波段后,RF模型的R2优于MLR模型,分别为0.6719和0.5487,RF模型的均方根误差(RMSE)小于MLR模型,分别为26.3m3hm−2和20.8m3hm−2。(4)去除模型对反演精度的影响后,相对于No Red-Edge,Red-Edge Added处理的反演结果与观测值拟合的R2提高了11.6%,RMSE降低了9.1%。说明加入红边波段可显著提高西宁市针叶林蓄积量的反演精度,研究结果可为森林蓄积量的遥感反演提供科学依据。  相似文献   
39.
为了快速监测小麦叶片水分含量,以敏感波段组和植被指数组2种变量分别作为输入变量,以地面同步观测的冬小麦叶片含水量作为输出变量,分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化极限学习机,建立冬小麦叶片含水量预测模型,并对其反演效果进行比较。结果表明,光谱反射率和植被指数与叶片含水量之间存在较为密切的相关性,依此确定的敏感光谱波段为红光、蓝光和近红外波段,敏感植被指数为绿度指数、过红指数、归一化绿红差值指数、三角形植被指数和过绿指数。从2种变量的建模效果看,基于植被指数组构建的模型的精度和稳定性均优于敏感波段组,其中基于植被指数组的PSO-ELM模型在6个叶片水分含量反演模型中表现最佳,其R2和RMSE分别为0.98和0.26%。利用最优模型反演得到研究区冬小麦叶片含水量的分布范围为45%~75%,平均为64.57%,反演结果与地面实测较相符,说明基于无人机光谱数据通过建立以植被指数为变量的PSO-ELM模型可实现对冬小麦叶片水分含量的精准预测。  相似文献   
40.
为利用中分辨率光谱成像仪FY3B/MERSI数据进行水稻种植面积信息提取及长势监测,首先对FY3B/MERSI与AQUA/MODIS单通道反射率进行对比分析;其次,通过目视解译和遥感监督分类方法提取了环鄱阳湖区双季早稻的空间分布;最后,基于面积识别结果,利用NDVI对环鄱阳湖区双季早稻长势进行监测。结果表明:(1) FY3B/MERSI与AQUA/MODIS水稻种植区红光和近红外通道反射率具有极显著相关性,且MERSI红光波段及近红外波段反射率都略小于对应MODIS反射率;(2)水稻的提取精度总体达到了92%,可以满足其生育期长势遥感监测的需求;(3) FY3B/MERSI和AQUA/MODIS计算的水稻区NDVI存在显著正相关,且二者测得的水稻长势均与实际苗情数据基本吻合,因此,由FY3B/MERSI遥感影像直接得到的水稻苗情分类基本可以满足业务化需要。  相似文献   
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