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黄土丘陵生态环境脆弱、水土流失严重，其生态修复与植物景观营造对于保障区域生态安全、改善流域生态环境、带动流域生态文明建设具有重要作用。本研究以内蒙古黄土丘陵生态脆弱区为研究对象，应用遥感分析的方法，分析了采取人工植被修复措施后生态修复区治理前后的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)、植被覆盖度、生态脆弱性指数以及水土保持能力随修复状况的动态变化规律。结果表明：采取人工植被恢复措施使得生态系统的自我恢复能力逐渐增强。经过10年的治理，两个修复区NDVI 0.5的平均面积占比从0.61%增加到34.52%;植被覆盖度>60%的平均面积占比增加了52.46%;微度脆弱区域面积占比平均上升至76.20%,水土保持能力较好的面积平均占比提高到59.07%,生态系统自恢复能力呈变好态势。研究结果可为我国黄土丘陵区生态修复工作的开展提供科学依据和理论参考。 相似文献
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农作物病害是影响粮食产量的重要因素之一。目前,大部分研究以已知病害作为数据来源,使用传统机器学习和深度学习方法进行病害识别与分类,这种模型构建方法需要大量的病害数据,而当新发病害出现时,很可能因为检测不到而错过最佳预警时间。为解决该问题,本文拟提出一种仅使用正常农作物叶片数据集作为训练数据便可检测出叶片病害异常的方法。具体地,本研究提出一种基于k-means++聚类与图像分块的农作物叶片病害异常检测方法,通过图像去噪、图像分割、图像截取等预处理操作后,提取图像的颜色矩特征,对训练集进行k-means++聚类,构建比对模型并设置阈值,从而确定测试集异常与否。试验使用的土豆、玉米与苹果数据集均下载于Kaggle网站。通过调整聚类数与分块数,在土豆、玉米和苹果数据集上,识别准确率分别达到了89%、95%、95%以上,并且在玉米和苹果两种数据集上的漏警率为0。 相似文献
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