林火对大兴安岭偃松—兴安落叶松林土壤养分的影响

谷会岩; 金屿淞; 张芸慧; 陈祥伟

doi:10.13332/j.1000-1522.20150510

林火对大兴安岭偃松—兴安落叶松林土壤养分的影响

1.
1 东北林业大学林学院;
2.
2 大兴安岭地区营林局

基金项目:

“十二五”国家科技支撑计划项目(2011BAD08B002)、黑龙江省科技攻关资助项目(GB07B305)、教育部中央高校基本科研业务费专项(DL09EA03-3)。

详细信息

作者简介:
谷会岩,博士,副教授。主要研究方向:干扰生态学、植物资源学。Email:huiyan_gu@yahoo.com地址:150040黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学林学院。责任作者:陈祥伟,博士,教授。主要研究方向:恢复生态学、水土保持与荒漠化防治。Email:chenxwnefu@163.com地址:同上。

谷会岩,博士,副教授。主要研究方向:干扰生态学、植物资源学。Email:huiyan_gu@yahoo.com地址:150040黑龙江省哈尔滨市香坊区和兴路26号东北林业大学林学院。责任作者:陈祥伟,博士,教授。主要研究方向:恢复生态学、水土保持与荒漠化防治。Email:chenxwnefu@163.com地址:同上。

计量
- 文章访问数: 2050
- HTML全文浏览量: 267
- PDF下载量: 40
出版历程
- 收稿日期: 2015-12-27
- 发布日期: 2016-07-29

Effects of forest fire on soil nutrients of Ass. Pinus pumila-Larix gmelinii forest in Great Xing’an Mountains.

1.
1 College of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin, Heilongjiang, 150040, P.R. China;
2.
2 Bureau of Silviculture in Great Xing’an Mountains, Jiagedaqi, Heilongjiang, 165000, P.R. China.

摘要

摘要: 大兴安岭是我国林火高发区,林火对森林土壤的化学性质有着直接或间接的影响。为探明林火与土壤pH值和土壤养分的关系,本文以我国大兴安岭呼中林业局偃松-兴安落叶松林火烧迹地为研究对象,采用双因素方差分析法研究了不同火烧时间、不同火烧强度对土壤pH值和土壤养分的影响。结果表明:火烧时间相同,土壤pH值随火烧强度的增强而增大。火烧强度相同,火烧后时间越长,土壤pH值越小,但火烧迹地的土壤pH值大于未火烧的对照组;在相同火烧强度条件下,不同火烧时间(1996、2010年和未火烧)偃松-兴安落叶松林迹地的土壤养分含量不同,但未达到显著水平(P0.05);火烧时间相同,不同火烧强度条件下偃松-兴安落叶松林的土壤有机质和全氮含量存在差异(P0.05)。土壤有机质含量在轻度、中度和重度火烧条件下彼此间差异显著(P0.05),并且中度、重度火烧与未火烧之间差异显著(P0.05);未火烧、轻度火烧的土壤全N含量分别与中度、重度火烧相比差异显著(P0.05)。不同火烧时间和火烧强度下土壤pH值、全磷、全钾含量和C/N值差异不显著(P0.05)。火烧后5年(2010年火干扰)、19年(1996年火干扰)后,偃松-兴安落叶松林并未恢复至火烧前生长水平。本研究旨在找到不同火烧时间和火烧强度下土壤pH值和土壤养分的变化规律,为火烧后大兴安岭偃松-兴安落叶松林生态系统的快速有效恢复提供理论依据。
- 偃松-兴安落叶松林 /
- 火烧时间 /
- 火烧强度 /
- 火烧迹地 /
- 土壤养分
Abstract: Great Xingan Mountains are a fire-prone area in China. Forest fire has a direct or indirect influence on chemical properties of forest soil. We explored the impacts of different burning time and fire intensity conditions on pH value and soil nutrients in the burned area of Ass. Pinus pumila-Larix gmelinii forest in Huzhong Forestry Bureau of Great Xing’an Mountains using two-factor variance analysis method. The results showed that under the same burning time condition, pH value of soil increased with fire intensity increasing. With the time increasing after fire, pH value decreased at the same burning intensity, but pH value in the burned area was higher than that in the unburned area. Under the same fire intensity condition, soil nutrient contents of Ass. Pinus pumila-Larix gmelinii forest in the burned area varied at different burning time (1996, 2010, unburned), but without significant difference(P0.05). Soil organic matters and total nitrogen level of Ass. Pinus pumila-Larix gmelinii forest were significantly different(P0.05)under the same burning time condition with varying fire intensities. There were significant differences(P0.05)among soil organic matter content in mild, moderate and severe fire conditions, and that of unburned forest also had significant differences(P0.05)between moderate and severe fire conditions, respectively; for soil nitrogen content, significant differences (P0.05)were found between conditions of unburned and mild fire, and between conditions of moderate and severe fire, separately; however, pH value, total phosphorus, total potassium and C/N value had no marked change(P0.05)under different burning time and fire intensity conditions. Ass. Pinus pumila-Larix gmelinii forest suffering fire in 2010 and 1996 did not recover to the previous growth condition without fire disturbance in five and even nineteen years. Our study provides a scientific reference for the quick and efficient rehabilitation of Ass. Pinus pumila-Larix gmelinii forest in Great Xingan Mountains after fire.
- Ass. Pinus pumila-Larix gmelinii forest /
- burning time /
- fire intensity /
- burned area /
- soil nutrients

HTML全文

坡垒（Hopea hainanensis）是龙脑香科（Dipterocarpaceae）坡垒属（Hopea）常绿乔木，主要分布于中国海南和越南义安等地区。由于人为破环、环境变化和经营不善等原因，造成其成熟个体锐减，目前已被列为国家一级保护植物，也被国际自然保护联盟列入“濒危”名单^[1]。叶绿素含量通常被用来反映植物的光合能力和营养状况，是植物生长监测的重要指标^[2]。因此，对濒危树种坡垒的叶绿素进行及时、无损的监测，有利于了解其生长需求，能够为其培育经营管理的精准化、智能化提供依据。

近年来，随着图像处理和遥感技术的快速发展，图像诊断法在植物叶绿素含量监测方面的应用潜力正在被开发^[3]。在图像数据获取方面，多光谱相机因其低成本和实用性，已被广泛应用于植物生长生理参数的定量反演。在过去的研究中，研究人员通常提取图像中的光谱特征和纹理特征进行利用，并证明了其在预测植物叶绿素含量上的可行性^[4−5]。光谱和纹理特征是基于对图像空间域分析获得的特征，而图像频域也包含了许多值得探索的微动信息。近年来，图像频域信息在农林领域上的应用也在被逐步开发，已有研究证明了频域信息在挖掘微动信息方面的巨大潜力，如植物分类^[6]、氮含量反演^[7]，但在植物叶绿素含量诊断方面的研究报道依然较少，Zhuo等^[8]证明了引入频域指数来提高湿地叶绿素含量的制图精度的可行性。因此，将频域信息与空域信息融合，具有提高图像信息对植物叶绿素含量解释能力的巨大潜力，且该方法在其他植被类型或树种上的应用可行性上仍留有大量空白，值得进一步探索。此外，在过去的研究中通常仅使用单一的频域转换方法，关于不同频域变换方法在叶绿素含量估算中的差异性研究也还存在空白。因此，鉴于频域分析方法的多样性，有必要引入多种转换方法和频域指标，以确定最合适的频域分析方法。

本研究以幼龄坡垒为研究对象，采集冠层多光谱图像和SPAD值（以便携式叶绿素仪测得的SPAD值作为相对叶绿素含量实测值），计算得到包括植被指数和图像纹理的空域特征，以及3类频域转换方法（傅里叶变换、小波变换和里斯变换）下的频域特征，确定与坡垒SPAD值具有显著相关性的优选特征，并比较了不同特征下传统模型和机器学习模型在预测幼龄坡垒SPAD值方面的性能，确定最适于坡垒SPAD值预测的最适特征选择和模型形式。旨在探索融合多光谱频域特征提高坡垒SPAD值预测精度的可行性，为坡垒相对叶绿素含量的无损监测提供有效工具。

1. 材料与方法

1.1 数据获取

试验地点位于海南省海口市云龙镇海南省林业科学院科研基地（110°28′08″E，19°52′25″N），试验区属热带季风气候，全年日照时间长，辐射能量大，年均日照时数大于2 000 h，年均气温24.4 ℃，平均最高气温28 ℃左右，平均最低气温18 ℃左右。研究选取健康无病害的两年生坡垒共60株作为试验材料，种植行株距均为1.2 m。在试验地布设近地面的摄影平台，通过远程连接方式控制多光谱相机（MicaSense RedEdge 3）在坡垒正上方2 m处进行俯视拍摄，以获取坡垒冠层多光谱图像。多光谱相机可获取蓝光（475 nm）、绿光（560 nm）、红光（668 nm）、近红外（840 nm）和红边（717 nm） 5个波段的信息，带宽分别为20、20、10、40、10 nm。

分别于2021年8月和2021年10月进行田间观测，共获取120组坡垒SPAD值和冠层影像数据。采用便携式叶绿素测定仪（TYS-4N）测量坡垒叶片的SPAD值，表征坡垒的相对叶绿素含量。每株坡垒选取不同方向的3枚叶片进行测定，并取其平均SPAD值代表该试验树冠层的相对叶绿素含量。最终测定得到坡垒的SPAD值最小值为5.1，平均值为22.5，最大值为41.4。

1.2 多光谱图像处理

1.2.1 图像去噪

由拍摄环境和相机硬件引起的图像噪声会对图像信息的有效性产生负面影响，因此，在进行图像分析前需对图像噪声进行处理。研究采用小波去噪方法实现多光谱图像去噪，既能有效去除噪声，又能保留图像的边缘特征^[9]。

1.2.2 图像分割

图像分割可以避免非植物区域干扰，以提高图像特征的稳健性^[10]。参考前人研究，本研究采用将植被指数与传统阈值分割法相结合的方式^[11]，选取3种植被指数，包括比值植被指数（ratio vegetation index，RVI）、差值植被指数（difference vegetation index，DVI）和归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI），与Kapur法相结合以确定优选分割方法。此外，将分割结果与人工标记的图像比较评估分割效果，使用F₁作为分割精度指标，取值范围为[0, 1]，其中0表示分割效果最差，1表示最优。定义图像分割后的真正值为V_TP，真负值为V_TN，假正值为V_FP，假负值为V_FN，则分割评价指标计算式如下。

$R=\frac{{V}_{\mathrm{T}\mathrm{P}}}{{V}_{\mathrm{T}\mathrm{P}} + {V}_{\mathrm{F}\mathrm{N}}}$

(1)

$P=\frac{{V}_{\mathrm{T}\mathrm{P}}}{{V}_{\mathrm{T}\mathrm{P}} + {V}_{\mathrm{F}\mathrm{P}}}$

(2)

${F}_{1}=\frac{2RP}{R + P}$

(3)

式中：R为召回率；P为精确率。

1.2.3 图像空域特征提取

从幼龄坡垒冠层的多光谱图像中，计算得到包括植被指数和图像纹理的空域特征。在此前的研究中，近红外和红边波段被证明对氮含量十分敏感^[12−13]，同时也与叶绿素含量密切相关。利用白板校正获得校正后的各波段图像的反射率值，基于校正后值计算得到植被指数。本研究拓展了多种传统植被指数，包括NDVI、RVI和DVI，计算方法见式（4） ~ （6）。

$\mathrm{N}\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}\left(j\right)=\left({{R}_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}}-B}_{j}\right)/\left({{R}_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}} + B}_{j}\right)$

(4)

$\mathrm{R}\mathrm{V}\mathrm{I}\left(j\right)={B}_{j}/{R}_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}}$

(5)

$\mathrm{D}\mathrm{V}\mathrm{I}\left(j\right)={R}_{\mathrm{N}\mathrm{I}\mathrm{R}}-{B}_{j}$

(6)

式中：R_NIR为近红外波段反射率；B_j为第j个波段反射率，其中j = {1, 2, 3, 4}，对应的B_j分别为红、绿、蓝、红边波段反射率。

此外，参考前人^[14−20]研究选取了8种其他多光谱植被指数，具体计算式见表1。

表 1 植被指数及其计算公式

Table 1. Vegetation index and its calculation formula

植被指数 Vegetation index	计算式 Calculation formula	植被指数 Vegetation index	计算式 Calculation formula
归一化红边绿指数 Normalized difference red edge-green index (NDIreg)^[14]	NDIreg = (R_RE – R_G)/(R_RE + R_G)	红边植被指数 Red-edge vegetation index (REVI)^[17]	REVI = R_NIR/R_RE – 1
归一化红边红指数 Normalized difference red edge-red index (NDIrer)^[14]	NDIrer =(R_RE – R_R)/(R_RE + R_R)	修正叶绿素吸收反射率植被指数 Modified chlorophyll absorption reflectivity index (MCARI)^[18]	MCARI = [R_RE – R_R – 0.2(R_RE – R_G)] R_RE/R_R
增强型植被指数 Enhanced vegetation index (EVI)^[15]	EVI = 2.5(R_NIR – R_R)/(R_NIR + 6R_R – 7.5R_B + 1)	改进简单比值植被指数 Modified simple ratio vegetation index (MSR)^[19]	${\text{MSR}} = ({R_{{\text{NIR}}}}/{R_{\text{R}}}-1)/\sqrt {{R_{{\text{NIR}}}}/{R_{\text{R}}} + 1}$
重归一化差异指数 Renormalized difference vegetation index (RDVI)^[16]	${\text{RDVI}} = ({R_{{\text{NIR}}}}-{R_{\text{R}}})/\sqrt {{R_{{\text{NIR}}}} + {R_{\text{R}}}}$	修正植被指数 Modified vegetation index (MVI)^[20]	${\text{MVI}} = \sqrt {({R_{{\text{NIR}}}}-{R_{\text{R}}})/({R_{{\text{NIR}}}} + {R_{\text{R}}}) + 0.5}$
注： R_R、R_G、R_B、R_NIR、R_RE分别表示红、绿、蓝、近红外、红边波段反射率。 Note: R_R, R_G, R_B, R_NIR, R_RE indicate reflectivity of red, green, blue, near infrared, and red edge bands, respectively.

下载: 导出CSV

| 显示表格

研究通过灰度共生矩阵提取不同光谱波段下坡垒冠层图像的纹理特征。灰度共生矩阵作为图像纹理的一个常用描述符，能够考虑到像素之间的距离和角度关系^[21]。从0°、45°、90°、135°这4个方向分别提取图像的能量、熵、惯性矩和相关特征，并计算4个方向的均值和标准差作为图像的纹理特征，以反映坡垒图像灰度在不同方向上的相邻间隔和变化幅度，描述图像的局部纹理信息。

1.2.4 图像频域特征提取

计算3类频域转换方法（傅里叶变换、小波变换和里斯变换）下幼龄坡垒冠层的多光谱图像的频域特征。

（1）傅里叶变换

二维离散傅里叶变换能够将图像从空间域变换到频域用于图像分析，利用快速傅里叶变换（fast Fourier transform，FFT）能够简化计算。设f（x, y）表示M × N像素的光谱带图像中像素坐标（x, y）处的灰度，则FFT简化后的傅里叶变换计算为

$F\left(u,v\right)=\sum\nolimits _{x=0}^{M-1}\left[\sum\nolimits _{y=0}^{N-1}f(x,y){w}^{ux}\right]{w}^{vy}$

(7)

其中，

$\left\{\begin{array}{c}{w}^{ux}={\text{e}}^{-2i{\text{π}}\frac{ux}{M}}\\ {w}^{vy}={\text{e}}^{-2i{\text{π}}\frac{vy}{N}}\end{array}\right.$

(8)

式中：（u, v）为像素坐标（x, y）对应的频域坐标；i为虚数单位。

基于FFT计算得到图像的傅里叶振幅谱，振幅谱对应于亮度对比度在空间频率和方向上的分布^[22]。为了进一步描述振幅谱的分布特征，使用共生矩阵来提取振幅谱的变化特征，因此可计算得到振幅谱的能量、熵、惯性矩、相关特征的均值和标准差，各波段图像的傅里叶特征见表2。

表 2 频域特征

Table 2. Frequency domain features

方法 Method	特征 Feature	命名 Naming	特征 Feature	命名 Naming	特征 Feature	命名 Naming	特征 Feature	命名 Naming
傅里叶变换 Fourier transform	能量–均值 Energy-mean	B_j-En_m^FFT	熵–均值 Entropy-mean	B_j-Ent_m^FFT	惯性矩–均值 MOI-mean	B_j-MOI_m^FFT	相关–均值 Correlation-mean	B_j-Cor_m^FFT
傅里叶变换 Fourier transform	能量–标准差 Energy-SD	B_j-En_s^FFT	熵–标准差 Entropy-SD	B_j-Ent_s^FFT	惯性矩–标准差 MOI-SD	B_j-MOI_s^FFT	相关–标准差 Correlation-SD	B_j-Cor_s^FFT
小波变换 Wavelet transform	能量–均值 Energy-mean	B_j-En_m^WT	熵–均值 Entropy-mean	B_j-Ent_m^WT	惯性矩–均值 MOI-mean	B_j-MOI_m^WT	相关–均值 Correlation-mean	B_j-Cor_m^WT
小波变换 Wavelet transform	能量–标准差 Energy-SD	B_j-En_s^WT	熵–标准差 Entropy-SD	B_j-Ent_s^WT	惯性矩–标准差 MOI-SD	B_j-MOI_s^WT	相关–标准差 Correlation-SD	B_j-Cor_s^WT
里斯变换 Riesz transform	能量–均值 Energy-mean	B_j-En_m^R	熵–均值 Entropy-mean	B_j-Ent_m^R	惯性矩–均值 MOI-mean	B_j-MOI_m^R	相关–均值 Correlation-mean	B_j-Cor_m^R
里斯变换 Riesz transform	能量–标准差 Energy-SD	B_j-En_s^R	熵–标准差 Entropy-SD	B_j-Ent_s^R	惯性矩–标准差 MOI-SD	B_j-MOI_s^R	相关–标准差 Correlation-SD	B_j-Cor_s^R
注：j = {1, 2, 3, 4, 5}，对应的B_j分别为R、G、B、NIR、RE，即红、绿、蓝、近红外、红边波段。Notes: j = {1, 2, 3, 4, 5}, B_j indicates R, G, B, NIR, RE, namely, red, green, blue, near infrared, and red edge bands.

下载: 导出CSV

| 显示表格

（2）小波变换

二维离散小波变换是一种将图像变换到小波域的多尺度分析方法。这种二维离散小波变换将图像近似信息分解为4个分量：近似系数、水平细节系数、垂直细节系数和对角细节系数。使用共生矩阵来提取4个分量的变化特征，可分别计算得到4个分量下的能量、熵、惯性矩和相关特征，然后取不同分量下各特征的平均值，作为该图像的小波特征，各波段图像的小波特征见表2。

（3）里斯变换

里斯变换是希尔伯特变换在高维度空间上的推广，可被应用于高维度的频域转换，即可用来处理二维图像信号。设（x, y）为空域坐标，（u, v）为频域中的坐标，在空域和频域中里斯内核分别被定义为

$\left({R}_{x}\left(x,y\right),{R}_{y}\left(x,y\right)\right)=\left(\frac{x}{2{\text{π}}{\left|X\right|}^{3}},\frac{y}{2{\text{π}}{\left|X\right|}^{3}}\right)$

(9)

$\left({R}_{u}\left(u,v\right),{R}_{v}\left(u,v\right)\right)=\left(-i\frac{u}{\sqrt{{u}^{2} + {v}^{2}}},-i\frac{v}{\sqrt{{u}^{2} + {v}^{2}}}\right)$

(10)

式中：（R_x, R_y）表示二维信号（x, y）对应的里斯内核； $X=(x,y)$ ；i为虚数单位。

一阶里斯变换为图像信号本身与里斯内核做卷积操作得到，完成里斯变换后，同样计算得到各波段图像的里斯特征（表2）。

1.3 特征筛选与建模方法

1.3.1 特征筛选

采用皮尔逊相关性分析法确定各图像特征与坡垒SPAD值的相关性强度，基于显著性检验结果剔除不显著的特征。对于保留的图像特征利用基于正则化的Lasso算法再次进行特征筛选，且应用方差膨胀因子（variance inflation factor，VIF）来检验特征间是否存在多重共线性。VIF被广泛应用于多重共线性的检测^[23]。一般认为，若VIF < 5，表示变量间不存在多重共线性；若5 ≤ VIF ≤ 10，表示变量间存在一定量的自相关；若VIF > 10，则表示变量间存在严重的多重共线性。

1.3.2 建模方法

采用多元线性回归（multiple linear regression，MLR）、偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）、随机森林（random forest，RF）和XGBoost算法构建坡垒SPAD值预测模型。其中，MLR为最传统的多自变量线性回归方法。PLSR可通过有机结合主成分分析与典型相关分析方法，有效避免过拟合问题^[24]。RF是基于决策树发展而来的非线性机器学习算法，通过预测一组决策树来执行分类或回归问题^[25]，模型输出结果由决策树组内的所有树确定。XGBoost是由梯度提升决策树改进而来的高效集成学习算法，每一次迭代会在前一棵树的预测结果与真实值之间的残差的基础上生成新的树^[26]，具有出色的识别和拟合能力。

1.3.3 模型检验

通过7∶3的比例随机抽样，将总样本分为样本量为84的建模样本和样本量为36的检验样本，以评估模型的应用能力。随机抽样在python中完成，首先对所有样本进行有序标记，利用“sklearn”包中的“model_selection”模块以7∶3的比例对样本进行随机抽样，并记录分别被划分为建模和检验样本的有序标记，基于有序标记再次提取对应样本可复现该随机抽样结果，使得不同建模方法能够应用于相同的样本，令模型评估结果具有可比性。本研究使用决定系数（R²）、均方根误差（root mean square error，RMSE）和平均绝对误差（mean absolute error，MAE）作为评价指标。在RF和XGBoost模型的训练过程中，选用早停法进行参数寻优以确定模型参数，寻优迭代次数设置为100，目标函数为RMSE。

2. 结果与分析

2.1 坡垒冠层多光谱图像分割

图1为3种分割方法的分割结果，分割精度计算结果见表3。由表3可知：DVI + Kapur方法对多光谱图像的分割精度最高，F₁达到0.917；NDVI + Kapur方法分割精度与其十分接近，F₁为0.914；RVI + Kapur方法损失了更多的植株信息，F₁为0.890。因此，DVI + Kapur方法为最适分割方法。

图 1 冠层多光谱图像分割

Figure 1. Multispectral image segmentation

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 3 坡垒多光谱图像分割结果评价

Table 3. Evaluation of segmentation results for slope barrier multispectral images

分割精度指标 Segmentation accuracy indicator	RVI + Kapur	DVI + Kapur	NDVI + Kapur
精确率 Accuracy (P)	0.816	0.883	0.863
召回率 Recall (R)	0.980	0.952	0.971
F₁	0.890	0.917	0.914

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2 多光谱图像特征筛选

2.2.1 图像特征描述统计及其相关性分析

提取120组多光谱影像的25个多光谱植被指数和40个纹理特征，即共65个多光谱空域特征，计算其与坡垒SPAD值的相关系数并进行显著性检验，最终共有48个特征（19个植被指数和29个纹理特征）存在显著相关性。根据相关性排序，表4为相关性分别位于前10的植被指数和纹理特征的均值、相关系数及其显著性结果。其中修正叶绿素吸收反射率植被指数（modified chlorophyll absorption reflectivity index，MCARI）相关性最强，相关系数达到−0.780。

表 4 多光谱空域特征的描述统计和相关系数

Table 4. Descriptive statistics and correlation coefficients of multispectral spatial domain features

特征类别 Feature category	特征 Feature	均值 ± 标准差 Mean ± SD	相关系数 Correlation coefficient （r）	特征 Feature	均值 ± 标准差 Mean ± SD	r
植被指数 Vegetation index	MCARI	0.58 ± 0.30	−0.780^***	NIR	0.48 ± 0.11	−0.588^***
	NDIrer	0.41 ± 0.10	−0.662^***	RDVI	0.38 ± 0.10	−0.555^***
	RE	0.41 ± 0.11	−0.658^***	NDVI3	0.52 ± 0.11	−0.495^***
	DVI3	0.33 ± 0.10	−0.632^***	RVI3	3.33 ± 0.95	−0.477^***
	DVI1	0.31 ± 0.10	−0.615^***	MVI	0.99 ± 0.06	−0.400^***
纹理特征 Texture feature	B-Ent_m	0.06 ± 0.05	0.427^***	B-MOI_s	0.01 ± 0.01	0.349^***
	R-Ent_m	0.00 ± 0.00	0.416^***	RE-Cor_m	0.12 ± 0.03	−0.347^***
	G-Cor_s	0.00 ± 0.00	0.403^***	NIR-En_s	4.64 ± 1.15	0.347^**
	B-MOI_m	0.00 ± 0.00	0.400^***	NIR-Cor_m	4.70 ± 1.17	0.340^***
	B-Cor_m	0.01 ± 0.01	0.375^***	RE-Ent_s	4.72 ± 1.18	0.340^***
注：^表示图像特征与SPAD值在0.05水平上显著相关，^表示二者在0.01水平上显著相关，^*表示二者在0.001水平上显著相关。下同。Notes: ^ indicates significant correlation between image features and SPAD values at 0.05 level, ^ indicates significant correlation at 0.01 level, ^* indicates significant correlation at 0.001 level. The same below.

下载: 导出CSV

| 显示表格

经过傅里叶变换、小波变换、里斯变换共提取120个多光谱频域特征，最终共有49个特征（1个傅里叶特征，32个小波特征和16个里斯特征）与坡垒SPAD值存在显著相关性，表5为傅里叶特征和相关性分别位于前10的小波特征和里斯特征的均值、相关系数及显著性结果。其中B-Cor_s^R相关性最强，相关系数达到−0.415，而保留的与坡垒SPAD值存在显著相关的小波特征数量显著高于傅里叶特征和里斯特征。

表 5 多光谱频域特征的描述统计和相关系数

Table 5. Descriptive statistics and correlation coefficients of multispectral frequency domain features

特征类别 Feature category	特征 Feature	均值 ± 标准差 Mean ± SD	r	特征 Feature	均值 ± 标准差 Mean ± SD	r
傅里叶特征 Fourier feature	G-Cor_s^FFT	0.05 ± 0.03	−0.210^*
小波特征 Wavelet feature	G-En_m^WT	0.92 ± 0.08	−0.401^***	RE-En_m^WT	0.92 ± 0.07	−0.337^***
	G-Cor_s^WT	2.10 ± 1.57	−0.378^***	B-Ent_m^WT	0.18 ± 0.11	0.326^***
	G-En_s^WT	0.30 ± 0.26	0.367^***	G-Ent_m^WT	0.19 ± 0.16	0.325^***
	B-Cor_s^WT	2.46 ± 1.56	−0.357^***	NIR-En_m^WT	0.92 ± 0.07	−0.309^***
	B-En_s^WT	0.28 ± 0.20	0.341^***	B-En_m^WT	0.93 ± 0.06	−0.308^***
里斯特征 Riesz feature	B-Cor_s^R	0.01 ± 0.01	−0.415^***	R-En_m^R	0.16 ± 0.06	−0.288^**
	B-En_m^R	0.18 ± 0.06	−0.373^***	B-MOI_s^R	0.04 ± 0.02	0.277^**
	RE-MOI_m^R	0.01 ± 0.00	−0.346^***	NIR-En_s^R	2.46 ± 0.39	0.277^**
	NIR-En_m^R	0.20 ± 0.07	−0.301^***	G-En_m^R	0.15 ± 0.04	−0.276^**
	RE-En_m^R	0.17 ± 0.06	−0.300^***	RE-En_s^R	2.58 ± 0.36	0.270^**

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.2.2 图像特征Lasso筛选

剔除了与坡垒SPAD值相关性未达到0.01水平上显著的特征，通过Lasso算法进行特征筛选消除多重共线性并降维。图2显示了Lasso算法的调整参数λ的迭代过程。表6为基于Lasso的特征筛选结果及各特征对应的VIF值，筛选后保留了9个多光谱空域特征和9个多光谱频域特征。结果显示筛选后保留特征的VIF值均小于10，多重共线性被有效消除，且特征维数被大大降低。

图 2 基于多光谱图像特征的λ迭代过程

MSE为均方误差；λ为调整参数。MSE represents mean square error. λ represents tuning parameter.

Figure 2. Iterative process of λ based on multispectral image features

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 6 筛选后多光谱图像特征的应用方差膨胀因子(VIF)值

Table 6. Variance inflation factor (VIF) values of filtered multispectral image features

特征类别 Feature category	特征 Feature	VIF	特征 Feature	VIF	特征 Feature	VIF
多光谱空域特征 Multispectral spatial domain feature	RE	0.705	NDIrer	0.229	B-Ent_m	0.729
	RVI4	0.609	MCARI	2.941	RE-En_s	1.243
	DVI3	2.129	B-En_s	2.947	RE-Cor_m	0.249
多光谱频域特征 Multispectral frequency domain feature	B-En_m^WT	0.042	G-En_m^WT	0.017	B-MOI_s^R	0.012
	B-En_s^WT	0.042	NIR-En_m^WT	0.013	B-Cor_s^R	0.013
	B-Cor_s^WT	0.011	RE-En_m^WT	0.016	RE-MOI_m^R	0.010

下载: 导出CSV

| 显示表格

2.3 坡垒相对叶绿素含量预测模型

2.3.1 多光谱空域特征模型构建

以筛选得到的9个多光谱空域特征为解释变量，分别基于PLSR、RF和XGBoost算法构建坡垒SPAD值预测模型。模型建模与检验的精度评价见表7。在建模后对参数回归模型进行F检验，MLR和PLSR模型的P值分别为1.02 × 10⁻¹³和6.94 × 10⁻⁶，通过了显著性检验，表明回归方程显著。模型建模和检验的具体结果如图3所示。

表 7 基于多光谱空域特征的预测模型评价

Table 7. Evaluation of prediction model based on multispectral spatial domain features

模型 Model	建模 Modeling			检验 Testing
模型 Model	R²	MAE	RMSE	R²	MAE	RMSE
MLR	0.650	4.195	5.282	0.643	4.761	5.775
PLSR	0.649	4.209	5.286	0.677	4.532	5.493
RF	0.945	1.597	2.090	0.733	4.003	4.997
XGBoost	0.868	2.430	3.239	0.747	3.821	4.860

下载: 导出CSV

| 显示表格

图 3 基于多光谱空域特征的建模和检验结果

Figure 3. Modeling and verification results based on multispectral spatial domain features

下载: 全尺寸图片幻灯片

基于表7评价3种模型的预测精度，并与传统MLR模型进行对比，XGBoost模型检验精度最高，R²为0.747，MAE和RMSE分别为3.821和4.860。RF模型的检验精度略低于XGBoost模型，R²达到0.733。因此，XGBoost模型可作为基于多光谱空域特征预测坡垒SPAD值的优选模型。

2.3.2 多光谱频域特征模型构建

以筛选得到的9个多光谱频域特征为解释变量构建坡垒SPAD值预测模型。模型的建模与检验的精度评价见表8。在建模后对参数回归模型进行F检验，MLR和PLSR模型的P值分别为4.64 × 10⁻⁵和9.35 × 10⁻¹⁰，回归方程显著。模型建模和检验的具体结果如图4所示。

表 8 基于多光谱频域特征的预测模型评价

Table 8. Evaluation of prediction model based on multispectral frequency domain features

模型 Model	建模 Modeling			检验 Testing
模型 Model	R²	MAE	RMSE	R²	MAE	RMSE
MLR	0.369	5.990	7.092	0.402	0.424	7.470
PLSR	0.369	5.900	7.092	0.403	6.321	7.467
RF	0.866	2.696	3.274	0.412	6.035	7.409
XGBoost	0.968	1.169	1.609	0.405	5.586	7.455

下载: 导出CSV

| 显示表格

图 4 基于多光谱频域特征的建模和检验结果

Figure 4. Modeling and verification results based on multispectral frequency domain features

下载: 全尺寸图片幻灯片

基于表8评价3种模型的预测精度，并与MLR模型进行对比，在模型检验中，MLR、PLSR、RF和XGBoost模型的检验效果十分接近，其中RF模型的检验R²略高，为0.412，MAE和RMSE分别为6.035和7.409。因此RF模型可作为基于多光谱频域特征预测坡垒SPAD值的优选模型。此外，相较于多光谱空域特征模型，基于MLR、PLSR、RF、XGBoost算法的融合特征模型的精度均降低了。因此，虽然多光谱频域特征对坡垒SPAD值具有一定的解释能力，但多光谱空域特征相较于频域特征，在对坡垒SPAD值的预测方面仍具有显著优势。

2.3.3 多光谱融合特征模型构建

将筛选得到的9个多光谱空域特征和9个频域特征共同作为解释变量，构建坡垒SPAD值预测模型。模型的建模与检验的精度评价见表9。在建模后对参数回归模型进行F检验，MLR和PLSR模型的P值分别为5.83 × 10⁻¹¹和2.21 × 10⁻¹⁵，回归方程显著。模型建模和检验的具体结果如图5所示。

表 9 基于多光谱融合特征的预测模型评价

Table 9. Evaluation of prediction model based on multispectral fusion features

模型 Model	建模 Modeling			检验 Testing
模型 Model	R²	MAE	RMSE	R²	MAE	RMSE
MLR	0.700	3.806	4.894	0.537	5.074	6.576
PLSR	0.699	3.813	4.898	0.594	4.899	6.159
RF	0.947	1.552	2.056	0.791	3.431	4.414
XGBoost	0.984	0.822	1.126	0.769	3.86	4.641

下载: 导出CSV

| 显示表格

图 5 基于多光谱融合特征的建模和检验结果

Figure 5. Modeling and verification results based on multispectral fusion features

下载: 全尺寸图片幻灯片

基于表9评价3种模型的预测精度，并与MLR模型进行对比，RF和XGBoost模型依然获得了更优的检验效果，其中RF模型检验精度最高，R²为0.791，MAE和RMSE为3.431和4.414。XGBoost模型的检验精度略低于RF模型，R²为0.769，PLSR检验精度最低，R²为0.594。因此，RF模型可作为基于多光谱融合特征预测坡垒SPAD值的优选模型。

相较于单空域或单频域特征模型，基于RF、XGBoost算法的融合特征模型的精度均获得了提高。以优选模型RF模型为例，融合特征模型较多光谱空域特征模型的R²提高了7.9%，MAE和RMSE分别降低了14.3%和11.7%，较多光谱频域特征模型的R²提高了92.0%，MAE和RMSE分别降低了43.1%和40.4%。

3. 讨　　论

植被指数、纹理特征可以在一定程度上反映植物的生长状况和冠层形态差异等。频域特征则能挖掘图像中的微动信息，从而与植物生长生理状态产生联系。叶绿素含量的变化能够引起叶片颜色变化，在图像的光谱、纹理和频域信息上也有所体现^[4,8]。根据相关性分析可以确定相对叶绿素含量预测的优选图像特征，在一项研究中，绿色归一化差分指数被认为是红树林叶绿素含量最好的监测指标^[27]。而在本研究中，MCARI对幼龄坡垒SPAD值的变化具有最高解释能力，相关性最高。因此，若使用单图像特征反映幼龄坡垒相对叶绿素含量，MCARI可作为优选指标。这与前人研究结果不同，是由于不同植物间的生理特征差异会导致图像特征适用性的差异。此外，本研究选取的图像特征有限，因此在未来仍需引入或构建其他指数，探索能够有效反映幼龄坡垒相对叶绿素含量的最佳指标。

在基于多光谱空频域特征建模的对比分析中，空域特征表现了优于频域特征的性能，大量频域指数也均表现了与SPAD值的显著相关性，这与Zhuo等^[8]的研究结果（频域指数的表现优于纯光谱指数）存在差异，但也存在一致性，即融合特征对SPAD值的预测精度优于单类特征，证明了频域指数在预测幼龄坡垒SPAD值方面的巨大潜力，也表明了频域特征引入的必要性和可行性。此外，本研究还对比了傅里叶变换、小波变换和里斯变换3种方式下的频域特征的性能，结果表明小波特征和里斯特征的性能要优于傅里叶变换特征，这与此前Yang等^[7]应用小波特征反演叶绿素含量的研究结果具有一致性，证明了小波特征的应用潜力。但此前研究未能考虑到里斯特征对植物相对叶绿素含量变化的解释能力，因此本研究对引入的3种频域特征进行对比分析具有一定的现实意义。此外，在未来的研究中还可进一步挖掘不同图像频域信息对植物相对叶绿素含量预测的应用潜力。

此外，在以往的研究中，传统的参数模型算法^[28]和近年来发展迅速的机器学习算法^[29]都已被应用于植物养分含量或生长特征的图像预测。本研究比较了传统模型（PLSR）和机器学习模型（RF和XGBoost）的性能，证明了在预测幼龄坡垒SPAD值方面，RF和XGBoost模型能够获得比PLSR更强的拟合效果。值得注意的是，虽然RF和XGBoost模型采用不同方式来避免过拟合^[26,30]，但由于参数复杂，过拟合问题依然容易产生。在本研究中，采用了早停法确定优选参数以避免过拟合现象，研究结果表明虽然在空域特征和融合特征模型中，RF和XGBoost均获得了良好的检验精度，但依然与建模精度存在明显差异，仍存在一定的过拟合现象。因此，在未来的研究中，将考虑引入更多的智能参数寻优方法，以探索更优的避免过拟合的参数确定方法。

4. 结　　论

基于幼龄坡垒的SPAD值与相应的多光谱图像特征的相关性分析结果，多光谱空域特征较频域特征对坡垒SPAD值的变化更为敏感，但二者均表现了对坡垒相对叶绿素含量预测的应用潜力。其中MCARI可作为基于单图像特征预测坡垒SPAD值的优选特征，相关性最强，达到−0.780。而在3种频域变换方法中，基于对相关性分析和显著性筛选结果，小波变换为优选多光谱图像频域变换方法，其次为里斯变换，傅里叶特征表现较差。

此外，基于不同特征不同算法下的幼龄坡垒SPAD值预测模型的评价对比结果，引入多光谱频域特征可以有效提高坡垒SPAD值预测精度，具体不同输入特征下的模型预测精度排序为单频域特征模型 < 单空域特征模型 < 融合特征模型。而在不同算法下的多光谱空、频、融合特征模型中，XGBoost模型精度与RF模型精度相近，XGBoost和RF算法为多光谱图像特征预测幼龄坡垒SPAD值的优选建模方法。

参考文献(58)

[1]	宋亚军. 近期林火科学研究文献计量分析[D].北京:北京林业大学,2013.
[1]	SONG Y J. Bibliometrics analysis of recent forest fire researches[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2013.
[2]	周艳春. 森林火灾对流域蒸散发和径流的影响研究[D].大连:大连理工大学,2013.
[2]	ZHOU Y C. Research on bushfire impact on catchment evapotranspiration and streamflow[D]. Dalian: Dalian University of Technology, 2013.
[3]	LUO J C. Influence of forest fire disaster on forest ecosystem in Great Xing’anling[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2002, 24(5-6):105-111.
[3]	罗菊春. 大兴安岭森林火灾对森林生态系统的影响[J]. 北京林业大学学报,2002,24(5-6):105-111.
[4]	TIAN X R, SHU L F, WANG M Y, et al. Analysis of characteristics of forest fires in Great Xing’anling[J]. Forest Fire Prevention, 2008(2): 20-21.
[4]	DIKICI H, YILMAZ C H. Peat fire effects on some properties of an artificially drained peatland[J]. Journal of Environmental Quality, 2006, 35( 3) : 866-870.
[5]	田晓瑞,舒立福,王明玉,等. 大兴安岭林火特征分析[J]. 森林防火,2008(2):20-21.
[5]	LIU S G, FU Y C, JIANG Y Q. Surface fire spreading simulation with realistic impression[J]. Journal of Natural Disasters, 2012, 21(2): 180-186.
[6]	ZHU M, FENG Z K,HU L. Improvement of forest surface fire spread models[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2005, 27(Suppl. 2): 138-141.
[6]	刘世光,傅应坻,蒋浴芹. 地表火蔓延的真实感仿真[J]. 自然灾害学报,2012,21(2):180-186.
[7]	朱敏,冯仲科,胡林. 对两个森林地表火蔓延改进模型的研究[J].北京林业大学学报,2005,27(增刊2):138-141.
[7]	DAI W. Study on changes in some chemical soil properties after burning[J]. Journal of Beijing Forestry University,1994,16(1):102-105.
[8]	MAKOTO K, HIROBE M, DELUCA T H, et al. Effects of fire-derived charcoal on soil properties and seedling regeneration in a recently burned Larix gmelinii , Pinus sylvestris forest[J]. Journal of Soils and Sediments, 2011, 11(8): 1317-1322.
[8]	SHA L Q, DENG J W, XIE K J, et al. Study on the change of soil nutrient before and after burning secondary forest in Xishuangbanna[J].Chinese Journal of Ecology, 1998, 22(6): 34-38.
[9]	BOBY L A, SCHUUR E A G, MACK M C, et al. Quantifying fire severity, carbon and nitrogen emissions in Alaska’s boreal forest[J]. Ecological Applications, 2010, 20(6): 1633-1647.
[9]	SUN M X. The impacts on soil properties and revegetation from forest fire in Tahe forest region[D]. Beijing: Beijing Forestry University, 2011.
[10]	ANDRIESSE J P, KOOPMANS T T. A monitoring study on nutrient cycles in soils used for shifting cultivation under various climate conditions in tropical Asia: the influence of simulated burning on form and availability of plant nutrients [J]. Agriculture Ecosystems Environment, 1984, 12(1): 1-16.
[10]	GUO A X, GUO Y F, CUI X Y. Effects of different intensities of fire disturbances on soil nutrients in a Pinus massoniana forest in the Great Xing’an Mountains[J]. Journal of Northeast Forestry University, 2011, 39(5) : 69-71.
[11]	BAUHUS J, KHANNA P K, RAISON R J. The effect of fire on carbon and nitrogen mineralization and nitrification in an Australian forest soil[J]. Australian Journal of Soil Science, 1993, 31(5): 621-639.
[11]	GU H Y, JIN J B, CHEN X W, et al. The long-term impacts on chemical properties of Larix gmelinii forest on the northern slope of Great Xingan Mountains from a forest fire of varying fire intensity[J]. Journal of Natural Resources, 2010, 25(7): 1114-1121.
[12]	ZHOU Y L. Vegetation of Great Xing’an Mountains in China[M]. Beijing: Science Press, 1991.
[12]	戴伟. 人工油松林火烧前后土壤化学性质变化的研究[J]. 北京林业大学学报,1994,16(1):102-105.
[13]	XU H C. Great Xing’an Mountains forests in China[M]. Beijing: Science Press, 1998.
[13]	沙丽清,邓继武,谢克金,等.西双版纳次生林火烧前后土壤养分变化的研究[J]. 植物生态学报,1998,22(6):34-38.
[14]	孙明学. 塔河林区林火对土壤性质与植被恢复的影响[D].北京:北京林业大学,2011.
[14]	XU C G, HU Y M, CHANG Y, et al. Geostatistical modeling of spatial uncertainty in a spatially explicit forest landscape model simulation [J]. Journal of the Graduate School of the Chinese Academy of Sciences, 2005, 22(4): 436-446.
[15]	郭爱雪,郭亚芬,崔晓阳. 大兴安岭马尾松林下土壤在不同火烧强度下的养分变化[J]. 东北林业大学学报,2011,39(5):69-71.
[15]	CHANG Y, LENG W F, HE H S, et al. Using weights of evidence to estimate the probability of forest fire occurrence: a case study in Huzhong area of Daxing’an Mountains[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2010,46(2): 103-109.
[16]	Panels of production recovery and rebuild hometown of State Council for Great Xing’an Mountain fire disaster area. Integrated investigation report of forest resources restoration and ecological environment of Great Xing’an Mountain fire disaster area[C]. Beijing: China Forestry Publishing House, 1987.
[16]	谷会岩,金靖博,陈祥伟,等.不同火烧强度林火对大兴安岭北坡兴安落叶松林土壤化学性质的长期影响[J].自然资源学报,2010,25(7) :1114-1121.
[17]	GUAN J Y, CHEN X Q. Experiment of forest soil[M]. Harbin: Northeast Forestry University Press, 1992.
[17]	周以良. 中国大兴安岭植被[M]. 北京:科学出版社,1991.
[18]	Nanjing Agriculture University. Analysis of soil and agricultural chemistry[M]. Beijing: Agricultural Science Press, 1988.
[18]	徐化成. 中国大兴安岭森林. 北京:科学出版社,1998.
[19]	SUN L, ZHAO J, HU H Q. Effect of moderate fire disturbance on soil physical and chemical properties of Betula platyphylla-Larix gmelinii mixed forest[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2011,47( 2) : 103-110.
[19]	徐崇刚,胡远满,常禹,等. 空间直观森林景观模型空间不确定性的地统计学模拟[J]. 中国科学院研究生院学报, 2005,22(4):436-446.
[20]	常禹,冷文芳,贺红士,等. 应用证据权重法估测林火发生的可能性:以呼中林区为例[J]. 林业科学,2010,46(2):103-109.
[20]	DU J L. Study on changes of forest fire disasters on the base of time sequence analysis[D].Harbin: Northeast Forestry University, 2014.
[21]	TANG J L, OU G J. Influence of fire on soil property under the canopy of Yunnan Pine[J]. Journal of Beijing Forestry University, 1995, 17(2): 44-49.
[21]	国务院大兴安岭灾区恢复生产重建家园领导小组专家组.大兴安岭特大森林火灾恢复森林资源和生态环境考察报告汇编[C].北京:中国林业出版社,1987.
[22]	LIANG Y J, MA W G, ZHANG S, et al. Effect of burning on the chemical properties of soil in protective ground[J]. Journal of Agricultural Science Yanbian University, 2006, 28(3):177-181.
[22]	关继义,陈喜全. 森林土壤实验教程[M]. 哈尔滨:东北林业大学出版社,1992.
[23]	YU C. Study on present nitrate pollution status and post-harvest controlling measures of typical vegetables in Wuhan City [D]. Wuhan: Wuhan University of Technology, 2010.
[23]	南京农业大学. 土壤农化分析[M]. 北京:农业出版社,1988.
[24]	ZENG W. The SBR method of aerobic granular sludge nitrogen N2O produced in the process of research[D]. Harbin: Northeast Forestry University, 2011.
[24]	孙龙,赵俊,胡海清. 中度火干扰对白桦落叶松混交林土壤理化性质的影响[J].林业科学,2011,47(2):103-110.
[25]	SONG J. Shortcut nitrification by ammonium-oxidizing bacteria enriched granular sludge and free nitrous acid inhibition [D]. Hefei: Hefei University of Technology, 2010.
[25]	杜嘉林. 基于林火时间序列的灾变研究[D]. 哈尔滨:东北林业大学,2014.
[26]	FERNANDEZ I, CABANEIRO A, CARBALLAS T. Organic matter changes immediately after a wildfire in an Atlantic forest soil and comparison with laboratory soil heating[J]. Soil Biology Biochemistry, 1997, 29(1):1-11.
[27]	GIOVANNINI G.The effect of fire on soil quality[C]∥SALAM M, RUBIO J L.In soil erosion as a consequence of forest fires.Logrono: Geoforma Ediciones, 1994: 15-27.
[28]	唐季林,欧国菁. 林火对云南松林土壤性质的影响[J]. 北京林业大学学报,1995,17(2):44-49.
[29]	梁运江,马文革,张爽,等. 灼烧对保护地土壤化学性质的影响[J]. 延边大学农学学报,2006,28(3):177-181.
[30]	FISCHER R F, BINKLEY D. Ecology and management of forest soils[M]. 3th ed. New York: John Wiley, 2000.
[31]	余萃. 武汉市典型蔬菜硝酸盐污染状况及采后阻控措施研究[D].武汉:武汉理工大学,2010.
[32]	曾巍. SBR法好氧颗粒污泥脱氮过程中N2O的产生研究[D].哈尔滨:东北林业大学,2011.
[33]	宋静. 氨氧化细菌富集颗粒污泥短程硝化及自由亚硝酸抑制研究[D].合肥:合肥工业大学,2010.

施引文献(29)

期刊类型引用(14)

1.	魏广阔，闫升，赵廷宁，杨建英，贾志刚，李瑞鹏. 不同植被类型对河北张宣矿区铁尾矿土壤物理性质影响及评价. 中国水土保持科学(中英文). 2025(01): 159-167 . 百度学术
2.	珊丹，崔崴，邢恩德，杨凌云. 矿山废弃地植被恢复对土壤养分的影响与评价. 山西农业大学学报(自然科学版). 2024(01): 101-110 . 百度学术
3.	周欣. 基于最小数据集的祁连山青海云杉森林土壤质量评价. 农业灾害研究. 2024(08): 270-272 . 百度学术
4.	俞琦，胡劭骥，申欣凯，曲来叶. 基于CNKI文献分析下不同生态系统土壤质量评价研究. 安徽农学通报. 2023(04): 104-113 . 百度学术
5.	张垚，白秀梅，郭汉清，杨秀清，亢晨波，刘洋，马文硕. 基于最小数据集的关帝山典型植被类型土壤质量评价. 山西农业科学. 2022(05): 675-681 . 百度学术
6.	珊丹，郭建英，荣浩，王小莉，张铁钢，邢恩德，吴旭南. 施肥对干旱半干旱草原区金属矿山尾矿库土壤质量的影响及其评价. 安全与环境工程. 2022(03): 208-217 . 百度学术
7.	张垚，白秀梅，郭汉清，亢晨波. 基于最小数据集的矿区复垦土壤质量分析. 山西农业科学. 2022(07): 1021-1029 . 百度学术
8.	袁运许，许永利，刘硕，马百衡，冀广，宋建伟，李小光. 河北省主要铁矿迹地复垦区土壤肥力现状调查分析. 有色金属(矿山部分). 2022(06): 55-63 . 百度学术
9.	安如意，王辉，李晟洲，田鹏飞，吴浩，刘祥宏. “双碳”背景下铁尾矿库生态修复技术方向与策略. 有色金属(矿山部分). 2022(06): 82-91 . 百度学术
10.	李玲，王珂，王秀丽，路婕，黎鹏，张少然. 矿区复垦土壤研究进展. 河南农业大学学报. 2021(01): 8-14 . 百度学术
11.	辛未冬，刘华煜，杨轶萌，赵浩志. 复垦对煤矸石山地表节肢动物群落特征的影响. 生态学杂志. 2021(07): 2213-2222 . 百度学术
12.	苏学武，张绍良，侯湖平，杨永均，唐立羽，张统，顾春芬，纵博. 基于连通性分析的采煤塌陷地复垦利用潜力评价. 中国矿业. 2021(11): 42-49 . 百度学术
13.	刘文博，姚华彦，王静峰，陈传明，刘玉亭. 铁尾矿资源化综合利用现状. 材料导报. 2020(Z1): 268-270 . 百度学术
14.	刘文博，姚华彦，王静峰，陈传明，刘玉亭. 铁尾矿资源化综合利用现状. 材料导报. 2020(S1): 268-270 . 百度学术

其他类型引用(15)

资源附件(0)

计量

文章访问数: 2050
HTML全文浏览量: 267
PDF下载量: 40
被引次数: 29

1. 材料与方法
1.1 数据获取
1.2 多光谱图像处理
1.2.1 图像去噪
1.2.2 图像分割
1.2.3 图像空域特征提取
1.2.4 图像频域特征提取
1.3 特征筛选与建模方法
1.3.1 特征筛选
1.3.2 建模方法
1.3.3 模型检验
2. 结果与分析
2.1 坡垒冠层多光谱图像分割
2.2 多光谱图像特征筛选
2.2.1 图像特征描述统计及其相关性分析
2.2.2 图像特征Lasso筛选
2.3 坡垒相对叶绿素含量预测模型
2.3.1 多光谱空域特征模型构建
2.3.2 多光谱频域特征模型构建
2.3.3 多光谱融合特征模型构建
3. 讨　　论
4. 结　　论

1. 材料与方法
1.1 数据获取
1.2 多光谱图像处理
1.2.1 图像去噪
1.2.2 图像分割
1.2.3 图像空域特征提取
1.2.4 图像频域特征提取
1.3 特征筛选与建模方法
1.3.1 特征筛选
1.3.2 建模方法
1.3.3 模型检验
2. 结果与分析
2.1 坡垒冠层多光谱图像分割
2.2 多光谱图像特征筛选
2.2.1 图像特征描述统计及其相关性分析
2.2.2 图像特征Lasso筛选
2.3 坡垒相对叶绿素含量预测模型
2.3.1 多光谱空域特征模型构建
2.3.2 多光谱频域特征模型构建
2.3.3 多光谱融合特征模型构建
3. 讨　　论
4. 结　　论

参考文献(58)

施引文献(29)

资源附件(0)

林火对大兴安岭偃松—兴安落叶松林土壤养分的影响

计量

出版历程