北京深山区林旅结合精准扶贫途径探讨——以怀柔区宝山镇为例     

杨珺婷  蔡君 《河北林果研究》2018,(2)

借助精准扶贫理念,在充分论证的前提下,提出了生态建设和扶贫开发结合、培养内生发展机制、扶贫到村到人、外部联动帮扶、扶贫效果跟踪和评价等北京深山区扶贫开发要点,并以怀柔区宝山镇为例,提出了夯实林业基础带动旅游发展促进脱贫、突出户外运动小镇特色带动精准扶贫的林旅结合扶贫措施,以期为怀柔区宝山镇及北京深山区提供扶贫攻坚工作提供有效参考。  相似文献   

光学与雷达遥感协同的大尺度草地灌丛化监测研究     

邵京  李晓松  杨珺婷  刘代超 《干旱区资源与环境》2021,35(2):130-135

受全球变化及人类利用方式强度影响,草地灌丛化已成为干旱半干旱地区草原生态系统最为突出问题之一.准确掌握大尺度草地灌丛化信息,对草地可持续利用管理及气候变化响应分析具有重要的意义.极化合成孔径雷达在地表粗糙度、灌木生物量等估算上已经展现出了一定潜力,其与多光谱光学影像的结合从理论上来说具备开展草原灌丛化监测的可能,然而目...  相似文献   

应用哨兵2号卫星遥感影像数据和机器学习算法对锡林郭勒草原土壤表层有机碳及全氮的估算   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨珺婷  李晓松 《东北林业大学学报》2022,(1):64-71

以锡林郭勒草原为研究区，应用谷歌地球引擎(GEE)云计算平台、哨兵2号卫星(Sentinel-2)遥感数据及其他辅助数据，选择随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)模型3种机器学习算法，对土壤表层(0～20 cm)30 m分辨率的土壤有机碳(SOC)和土壤总氮(STN)质量分数进行估算，比较不同方法的精度差异，分析各影响因素的重要性。结果表明：(1)3种机器学习算法中，随机森林模型对土壤有机碳、土壤总氮估测效果最佳(土壤总氮模型，决定系数为0.67、均方根误差为0.024、百分比偏差为2.09、四分位数间距性能比(RPIQ)为2.14;土壤有机碳估测模型，决定系数为0.68、均方根误差为0.17、百分比偏差为2.26、四分位数间距性能比为2.37)。(2)各影响因素重要性评价结果表明，哨兵2号卫星遥感数据、植被指数，对土壤有机碳、土壤总氮估算贡献较大；在土壤有机碳估测模型中，光谱反射率信息贡献率为30.9%,植被指数贡献率为28.4%;在土壤总氮估测模型中，光谱反射率信息贡献率为23.2%,植被指数贡献率为46.5%。(3)锡林郭勒草地，土壤有机碳、土壤总氮质量分...  相似文献