机构名称：
¥ 1.0
我们测试了图像纹理作为新墨西哥州半干旱景观中鸟类物种丰富度的预测指标。鸟类物种丰富度是根据 1996 年至 1998 年在 42 个地块（每个 108 公顷）内的 12 个点进行的 10 分钟点计数总结出来的。我们对 1996 年获取的一组数字正射影像在八种不同的窗口大小中计算了 14 个一阶和二阶纹理测量值。对于 42 个地块中的每一个，我们总结了多个窗口大小内每个纹理值的平均值和标准差。使用线性回归模型评估了图像纹理与平均鸟类物种丰富度之间的关系。单一图像纹理测量（例如标准差）描述了物种丰富度高达 57% 的变异性。将多种纹理测量或高程与单一纹理测量相结合，可描述鸟类物种丰富度高达 63% 的变异性。结合两种纹理测量和粗略栖息地类型的模型可描述鸟类物种丰富度 76% 的变异性。这些结果表明，图像纹理分析是一种非常有前途的工具，可用于表征栖息地结构和预测半干旱生态系统物种丰富度模式。与依赖分类图像的方法相比，该方法具有多种优势，包括成本效益、纳入栖息地内植被变异性以及消除与边界划分相关的错误。© 2006 Elsevier Inc. 保留所有权利。
高分辨率图像纹理作为鸟类种类的预测指标...
主要关键词
相关文件推荐
