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基于无人机SfM数据的挺水植物生物量反演  
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【英文篇名】 Estimating biomass of emergent aquatic plants based on UAV SfM data
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【作者】 井然; 宫兆宁; 赵文吉; 邓磊; 阿多; 孙伟东;
【英文作者】 JING Ran; GONG Zhaoning; ZHAO Wenji; DENG Lei; A Duo; SUN Weidong; College of Resources Environment & Tourism; Capital Normal University; Key Laboratory of 3D Information Acquisition and Application of Ministry; Key Laboratory of Resources Environment and GIS of Beijing Municipal;
【作者单位】 首都师范大学资源环境与旅游学院; 三维信息获取与应用教育部重点实验室; 资源环境与地理信息系统北京市重点实验室;
【文献出处】 生态学报 , Acta Ecologica Sinica, 编辑部邮箱 2017年 22期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 挺水植物; 生物量; 无人机影像; 运动重建结构(SfM)数据; 回归分析;
【英文关键词】 emergent plants; biomass; UAV data; SfM data; regression analysis;
【摘要】 生物量是衡量挺水植物生长状况的重要参数,对湿地生态系统健康评价具有重要意义。利用无人机影像生成运动重建结构Sf M(Structure from Motion,Sf M)数据,结合野外实测生物量构建定量反演模型,并根据反演模型对生物量进行空间制图,最后分析了挺水植物类型对生物量空间分布的影响。结果表明,文中基于Sf M数据建立的逐步线性回归模型(Stepwise Linear(SWL)regression model)具有较好的反演精度及估测能力。其模型显著性为显著(P<0.01),决定系数为0.86,相对均方根误差为6.1%。挺水植物类型对生物量空间分布影响显著(P<0.05)。通过对研究区挺水植物的生物量进行估算,为利用无人机遥感监测挺水植物生物量提供了新思路。
【英文摘要】 Biomass is an important ecological parameter that is used to evaluate the growth condition of emergent plants in wetlands during ecosystem health assessments. This study used Sf M( Structure from Motion) data generated from UAV images and field measurements of emergent plant biomass to establish a quantitative relationship between the Sf M data and biomass,which was then used to map biomass in the study area. The influence of emergent plant types on the spatial distribution of biomass was analyzed. Our resu...
【基金】 国家国际科技合作专项资助(2014DFA21620)
【更新日期】 2018-01-11
【分类号】 Q948
【正文快照】 挺水植物是湿地生态系统中的初级生产者,不仅能够固定水体及底泥沉积物中的营养盐,而且能够改善湿地生态系统的理化和生物特性,在净化水体、改善区域小气候等方面具有重要作用。生物量反映了挺水植物固定有机物质的量,可用于定量评价其所处湿地生态系统的服务功能及健康状况,是

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