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针对红树林叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）实地测量难度大、无法快速大范围LAI估算的问题。该研究以广西北部湾红树林为研究对象,以无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）和哨兵二号（Sentinel-2A,S2）多光谱影像为数据源,整合原始光谱波段、植被指数和组合植被指数构建高维数据集,并进行数据降维和特征优选。定量评估6种机器学习算法（XGBoost、前馈反向传播神经网络（Back Propagation,BP）、支持向量机（SVM）、岭回归（Ridge）、Lasso和弹性网络（ElasticNet））对不同红树林树种LAI的估算能力;探究UAV和Sentinel-2A影像对红树林树种LAI估算的精度差异。研究结果表明：1）基于XGBoost算法构建的模型实现了红树林LAI高精度估算,R2均高于0.70,RMSE均低于0.349;2）在UAV和Sentinel-2A影像下,XGBoost模型对不同红树林树种LAI的估算精度（R2）比其他5种模型分别提高了0.105～0.365和0.283～0.540,RMSE降低了0.100～0.392和0.102～0.518;3）UAV影像数据与XGBoost算法构建的模型对海榄雌LAI的估算精度优于其他组合（R2=0.821、RMSE=0.288）,Sentinel-2A影像数据与XGBoost算法构建的模型对秋茄和桐花树LAI的估算精度优于其他组合（R2=0.940～0.979、RMSE=0.142～0.104）,不同红树林树种LAI的估算精度依次为桐花树>秋茄>海榄雌;4）SNAP-SL2P算法整体性低估红树林LAI值,UAV影像红树林树种LAI的平均估算精度（R2=0.677～0.713）均优于Sentinel-2A影像,实现了不同红树林树种LAI的高精度估算。 相似文献
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为了评估雷达高度计监测滨海湿地水位的能力,提高其监测滨海湿地水位的测量精度,该研究以广西北部湾滨海湿地为研究区,选取2016—2020年逐日的Jason-3和Sentinel-3A雷达高度计数据,建立滨海湿地水位遥感监测模型,利用重心偏移法,阈值法,改进的重心偏移法和改进的阈值法对测高水位进行波形重定改正获取滨海湿地水位。结合水文站实测数据,定量评估不同算法提取水位的精度差异,利用年内水位变幅、月平均水位、季平均水位和年平均水位探究滨海湿地水位动态变化,利用降水量数据分析滨海湿地水位动态变化原因。结果表明,在4种重跟踪算法中,改进的阈值法重定效果最佳,Jason-3雷达高度计的决定系数最大为0.78,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)最小为0.35 m,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)最小为0.28 m;Sentinel-3A雷达高度计的决定系数最大为0.87,RMSE最小为0.24m,MAE最小为0.18m,表明Sentinel-3A雷达高度计的监测精度较高。广西北部湾滨海湿地水位变化与降水量变化的相关性较高,年内水位变化较为剧烈,呈现明显的季节性,年内水位平均变幅为3.37 m,在2016—2020年间水位整体呈现下降趋势,年平均变化速率为0.005 m。星载雷达高度计为大范围的滨海湿地水位监测提供了有力手段,这对研究滨海湿地变化及生态环境保护具有重要意义。 相似文献
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为提升农药减量控害成效,补齐农业绿色发展短板,我们以两系杂交稻和两优55为研究材料,在绿色防控示范区综合运用"农艺措施+生态调控+物理防治+科学用药技术”的防控措施,开展水稻病虫害绿色防控技术集成研究。结果表明:绿色防控示范区内生态环境得到显著改善,调查期间平均每丛天敌数量较农户自防区增加2.2头;绿色防控示范区稻飞虱虫量和二化螟为害株数显著少于农户自防区和清水对照区,表明绿色防控措施对稻飞虱和二化螟防治效果较好;绿色防控技术对水稻病害发生情况影响不大;示范区每667 m2经济效益为2 317.6元,较农户自防区和清水对照区每667 m2分别增收269.8元和988.0元。 相似文献
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