新疆草地生态健康智能监测网络体系构建

针对新疆天然草地面积广、类型多与监测评价复杂的特征,本研究重点阐述了构建新疆草地生态健康智能网络监测的紧迫性(超载过牧导致荒漠化及其灾害频发)、总体技术框架以及实施途径。新疆草地生态健康智能监测网络系统,由3个子系统(草地生态健康监测、评估与预警)和1个云数据库(“星-空-地-土”一体化云数据)组成。草地生态健康监测子系统(物联感知系统),由感知层、传输层和数据中心组成,能够获取草地生物特征指标、生物物理指标与生态系统指标;草地生态健康评估子系统,一套草地生态健康评价综合体系用于快速、准确地定量评估草地生态健康状况;草地生态健康预警子系统,一种高度耦合草地生态健康感知与评估的智能化预警系统,致力于短期草地非生物灾害(旱灾、雪灾与火灾)与生物(鼠害、虫害、毒草与害草)灾害的预警。“星-空-地-土”一体化云数据,由星基、空基与地基协同的立体监测网络及其相关硬件、软件组成,实现了草地生态健康的智慧监测与多源数据汇总。草地生态健康智能监测网络系统的有效运转,需要政府政策支持、行业部门引导和专业的人才队伍建设。这对新疆草地绿色发展与高质量生态建设,尤其新疆生态安全与社会经济发展具有重大意义。

我国草原信息化建设现状及建设模式研究

信息化是推动新时期草原事业高质量发展、实现草原治理体系和治理能力现代化的关键举措。我国草原保护管理和牧区现代化,亟需信息化支撑,因此本研究通过分析梳理我国草原信息化建设需求、前沿信息技术在草原保护建设中的应用、我国草原信息化建设现状,提出我国目前草原信息化建设面临的问题。同时,本研究立足草原保护建设和牧区生产活动对信息化建设需求,充分考虑草原牧区信息基础设施情况和科技发展水平,遵循政务信息化建设基本技术架构,开展我国草原信息化建设模式研究。从管理展示平台建设、集成应用建设、大数据建设、基础设施建设、标准规范体系和安全与综合管理体系建设等方面入手,构建草原信息化建设体系和框架,为草原信息化建设提供理论指导和政策建议,推动制定草原信息化建设顶层设计,提升草原信息化建设效率。

气候智慧型草地管理技术助力牧区振兴

气候变暖和人类活动导致青藏高原高寒草地生态系统面临空前挑战,为增强青藏牧区应对气候变化的能力,合理利用高寒草地资源,减少天然畜牧业温室气体排放,增加牧民收入和生计韧性。本研究团队承担实施了农业农村部(MARA)-世界银行(WB)-全球环境基金(GEF)气候智慧型草地管理技术研究,在青海省祁连县默勒镇实施牧民参与式的春季休牧和免耕补播等天然草地管理技术,监测草地植被多样性和生产力,通过卫星影像计算了研究区植被的归一化植被指数(NDVI),并对气候智慧型草地管理产生的社会影响、满意度和牧民经济情况进行调查的任务。气候智慧型草地管理技术试点和调查在默勒镇取得了丰富成果,草地生产力在春季休牧和免耕补播下分别提高了34.1%和50.0%,2种恢复措施均在一定程度上增加了草地植被多样性,NDVI显示恢复措施下的植被长势要好于对照地,此外,牧民对气候智慧型草地管理技术的满意程度达88.6%,实施管理技术直接或间接的增加了项目户牧民的收入,当地约80.0%的牧民的科学素养都有所提高。气候智慧型草地管理技术可以提高草地植被多样性、生产力和绿度覆盖,并且可以增加牧民收入,改善牧民生活环境,提高牧民科学素质,增强牧民应对气候变化的能力,从而助力牧区振兴。

智能手机原位牧草生物量估算

【目的】生物量是草地生态系统物质和能量基础,是最基本的生态参量。以往基于卫星和航空遥感定量反演草地生物量过于专业化,难以在牧民间推广。因此,本文提出一种用手机近距离拍摄的真彩色图像估算牧草生物量方法,构建牧草生物量估算模型,为牧民方便、快捷、无损地掌握牧场牧草长势提供理论依据和技术支撑。【方法】首先,利用手机超高分辨率真彩色图像,分别基于植被指数、纹理特征以及联合植被指数和纹理特征构建牧草生物量估算特征集合。其次,为防止过多的特征提取带来维度灾难,提出一种XGBoost与序列前向选择相结合的特征选择算法(XGB-SFS),进行特征筛选及最优子集构建。最后,使用随机森林回归和留一法交叉验证对比不同特征集合构建模型的生物量估算效果,分析不同类型特征及XGB-SFS算法在牧草地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)估算中的作用。【结果】(1)对比单类型特征构建的模型,基于空间纹理特征的估算模型(R2=0.76)要优于基于光谱植被指数估算模型(R2=0.73),表明纹理特征在超高分辨率牧草AGB估算中具有一定作用;(2)对比特征选择后的模型,联合空谱多类型特征构建模型优于任何一种单类型特征模型(R2=0.83,RMSE=127.57 g·m^(-2),MAE=81.25 g·m^(-2)),表明使用多类型特征构建模型,可一定程度上提高牧草AGB估算精度。(3)对比特征选择前后构建的模型,特征选择后的模型估算AGB效果要明显好于未进行特征选择的模型,且筛选出的特征与牧草生物量之间都存在较高的相关性,表明XGB-SFS能够很好降低数据维度的同时提高牧草AGB估算精度。【结论】手机超高分辨率真彩色图像可以对牧草生物量进行准确估算,本文提出的XGB-SFS算法也能从众多特征中筛选出与牧草生物量相关性较高的特征并提高模型估算精度。与以往专业遥感定量反演草地生物量相比,本文方法具有面向大众、成本低廉、使用方便等优势,研究将手机现场采集的数据与遥感和机器学习方法相结合,可开辟新的视角,支持农业信息化发展。

新疆智慧草原辅助决策评价系统开发与应用

GIS与计算机系统开发平台应用给资源管理带来了新的变革,也给传统的数据管理模式提供了新的技术导向,实现草原遥感数据有效信息化管理,可为智慧草原系统平台建设提供有效参考。