基于超分辨率重建和Transformer的退化草地空斑定位方法

无人机补播是草地修复的有效手段之一。针对无人机作业过程中,空斑定位精度不高导致的效率低下、工作量大等问题,该研究提出一种基于无人机图像超分辨率重建和Transformer的退化草地空斑定位方法YOLOFG(YOLO for Gap)。首先基于YOLOv5s网络框架,在模型颈部设计联级特征纹理选择模块,强化模型特征纹理细节聚焦力,解决无人机空斑影像尺度变化大、纹理模糊问题;其次,以ShuffleNetV2构建主干网络,嵌入信息交互Transformer自注意力结构,提取像素间更多差异化特征,以提升模型对空斑边缘像素的精确捕获能力;最后,基于空斑锚框信息建立无人机位姿信息和空间平面的成像模型,实现目标空斑的精准定位。试验结果表明,YOLOFG模型平均精度均值为96.57%,相较于原始YOLOv5s模型提升3.84个百分点;参数量约为6.24 M,比原始模型降低约11.2%。与YOLOv4、YOLOv7、YOLOv8模型相比,检测精度分别提高11.86、9.65、6.82个百分点。空斑定位的平均误差为0.4404 m,满足无人机作业对草地空斑精准定位的需求,可为开展退化草地植被恢复与重建工作提供技术支持。

草地空斑对种苗建植影响的研究进展

草地空斑(gap)为种苗建植提供了适合的微生境,对种苗建植起着重要作用。介绍了种苗建植和空斑的概念及空斑的功能分类,从空斑对种子萌发、种苗出苗和存活的影响等方面,概述了草地空斑对种苗建植的影响,提出了今后研究的建议,为开展草地空斑和种苗建植研究提供参考。

草地生态学领域空斑研究进展

空斑(gap)是近几十年来草地生态学领域的重点研究对象之一,在草地植被更新、群落结构和草地生态系统物种多样性维持方面起着重要作用。本文在介绍空斑的概念、功能分类和形成的基础上,总结分析了国内外对空斑的研究现状,发现目前对草地空斑的研究主要集中在空斑大小、空斑类型对物种更新以及空斑对群落结构和物种多样性影响等方面,而对空斑小环境和土壤的研究较少,对空斑内生理生态学、机理和机制性的问题尚缺乏深入探讨;建议在今后加强对空斑内环境变化、空斑内物种的生理生态学特性和物种对空斑更新的响应机制等方面的研究。

内蒙古地区生态草牧业政策梳理与评估——基于社会网络分析方法

"草牧业"概念首现于2015年中央"一号文件",加快发展"草牧业"是实现我国草地资源可持续利用的有效途径。随着各级政府相关政策的出台,对政策落实情况、实施效果进行评估具有重要的学术价值与现实意义。基于社会网络分析方法,通过绘制草牧业社会网络图,并结合草牧业内涵,从草地生态、生产功能两个方面对政策实施效果进行评估。研究发现,保护草原生态、提高人民生活水平是草原工作的核心,"粮改饲"试点工程等方面虽然取得了一定的成效,但也存在草牧业发展缺乏产业链总体设计、土地流转成本高、科学技术水平薄弱、支撑力度小等问题。通过辨识政策缺口,为后续政策调整及制定提供科技支持。

西藏日喀则地区牧草供需研究

本研究采用供需计算公式分析日喀则地区牧草供给量和需求量,用供需差值计算法计算牧草供给缺口,同时据此预测未来10年日喀则地区的牧草需求量及缺口,以期为促进该地区牧草产业发展提出建议。结果表明:2000—2019年,日喀则地区牧草供不应求,缺口较大,最大为222.87万t,最小为132.88万t。未来10年的牧草需求和缺口预测数据表明:日喀则牧草需求量维持在300~400万t之间,缺口虽呈逐年减小的趋势,但数值依然较大。因此,本研究从自然环境、制度政策、经济发展三个方面提出建议,为解决牧草供需矛盾提供有效依据。

草地流转、牧民收入增长及收入差距——基于内蒙古微观调研数据

基于内蒙古3个盟市的牧户微观调研数据,使用内生转换回归(ESR)模型和Fields分解法实证分析草地流转对牧户家庭人均收入及收入差距的影响。结果表明:牧户参与草地流转能显著促进其家庭人均收入增长,使家庭人均收入提高41.2%,其中,草地转入的增收效果更为明显,使收入显著增加47.4%;基于“反事实”估计,非草地流转户如果参与草地流转,其家庭人均收入将提高11.0%;草地流转扩大了牧户间的收入差距,对牧户收入差距的贡献率为37.8%,其中,转入草地拉大了收入差距,贡献率为33.8%,转出草地有助于缩小收入差距,贡献率为2.2%;对于实际参与草地流转的牧户来说,高收入家庭更有可能从草地流转中受益,从而可能进一步扩大收入差距。因此,政府未来应着力提高牧民草地流转的参与程度,从信贷支持、生产技术培训、劳动力转移途径等方面为流转户提供保障,尤其促进转出草地的低收入牧民提高非牧业收入,进而缩小收入差距。