桂林会仙喀斯特湿地公园湿地保护与恢复初探

桂林会仙喀斯特湿地公园是我国最典型的岩溶峰丛洼地和峰林平原地区。针对会仙湿地公园的建设,从湿地类型、分布、保护、利用和管理现状等进行了全面系统的实地调查,通过访问、历史资料查阅,分析存在的主要问题,并提出相应对策。

广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园现状及保护管理对策

湿地具有涵养水源、净化水质、调节气候、维护生物多样性等功能,是全球重要的生态系统之一。广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园的面积已经从20世纪50年代的2500 hm^(2)缩减至2022年的494 hm^(2),目前湿地面积仍呈缩减趋势,湿地的保护和修复工作势在必行。湿地保护和修复工程是一项复杂且系统的工程,为推动和促进湿地的生态恢复和可持续发展,以广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园为例,分析其发展现状及在湿地保护和修复中存在的问题,并提出合理规划湿地保护修复方案、建立和完善湿地修复机制和体系、加大科技力量的投入等管理对策。

会仙湿地中心区枯水期上覆水磷酸酶活性水平分布

将会仙喀斯特湿地中心区划分成7个小区,于2009—2010年枯水期的早、中、晚期4次采集0.5 m深水样（每小区采样点10~15个）,分析上覆水部分水化指标和磷酸酶特性。参考太湖水体富营养化评价标准,会仙喀斯特湿地上覆水处于Ⅳ~Ⅴ级营养化状态。湿地的Ⅲ、Ⅳ小区水面积最大,两区植物组成对磷均有较好的吸附、吸收和沉淀作用,但Ⅲ小区水体磷酸酶活性远高于Ⅳ小区,说明Ⅲ小区植物组成不利于抑制内源磷的释放,因此建议湿地水生植被重建时参考Ⅳ小区的（边岸区）华克拉莎-（深水区）密齿苦草/黑藻/马来眼子菜植物种类构成模式进行。枯水期早、中期湿地上覆水磷酸酶活性与上覆水活性反应磷浓度成反比例关系,说明研究期内湿地磷酸酶活性可作为水体富营养发展趋势的预警信息之一。

基于无人机影像和面向对象随机森林算法的岩溶湿地植被识别方法研究

目前对岩溶湿地的重视程度远低于其他湿地类型,缺乏利用遥感技术进行岩溶湿地植被高精度识别的研究,但岩溶湿地同其他湿地类型一样,湿地面积退化严重,亟待需要解决。因此,本文选取受人类活动影响较大、湿地退化较为严重的广西桂林会仙喀斯特国家湿地公园的部分核心区域作为研究区,以DJI大疆御Mavic Pro无人机航摄影像为数据源,利用泛化能力强、分类精度高的面向对象随机森林算法实现了会仙岩溶湿地植被的高精度分类,探究无人机可见光影像和面向对象随机森林算法在岩溶湿地植被识别中的适用性,为无人机遥感技术应用于岩溶湿地的研究和保护提供技术参考。首先,在eCogni tion Developer9.0中利用多尺度迭代分割算法对影像图层进行分割;然后,基于以往在进行面向对象分类研究的经验来指导我们进行特征选择,充分考虑了影像的光谱和纹理特征、植被指数、无人机遥感数据派生的研究区数字地表模型(DSM)和几何特征;最后,在RStudio中实现了随机森林算法参数的调优、模型的构建以及分类。结果显示,面向对象随机森林算法对会仙湿地植被具有较高的识别能力,在95%置信区间内总体精度为86.75%,Kappa系数为0.83。在单一典型岩溶湿地植被识别精度中,狗牙根-白茅-水龙植被群丛的用户精度在90%以上,生产者精度高于80%,竹子-马甲子-桂花生产者精度高于80%,但是用户精度较低,仅为70.59%。