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基于影像对象的植被制图分类不确定性空间变化的影响因素
摘要 人们花费了大量精力来研究基于像素的分类精度和相关因素的空间变化。在过去的几年中，基于对象的分类引起了越来越多的关注。本文研究了影响基于对象的植被制图中分类不确定性空间变化的因素。我们研究了基于对象的分类中的六类因素：一般成员资格、地形、样本对象密度、空间组成、样本对象可靠性和对象特征。首先，使用引导方法得出分类不确定性（基于每个案例的分类精度）。然后，用分类或连续变量量化六类因素。在此步骤中，还讨论了计算样本对象空间组成指标的适当半径。最后，使用混合线性模型将分类不确定性建模为这些因素的函数。确定了重要因素，并从限制性最大似然拟合中估计了它们的参数。建模结果表明，海拔、样本对象大小、样本对象可靠性、样本对象密度和样本空间组成显著影响基于对象的分类不确定性。其中许多因素与基于对象的方法密切相关。本研究的结果有助于理解分类错误，并建议进一步改进分类。
西悉尼坎伯兰平原原生植被地图 (PDF - 1.10 MB)
新产品与以前的版本有以下几点不同：1.它们不提供印刷版地图。相反，PDF 版本已放在 NPWS 网站 (npws.nsw.gov.au) 上供免费下载。这些地图也包含在 CD 中，可通过填写并转发申请表和数据许可协议进行购买。2.附加 API 增加了研究区域西北部分的地图覆盖范围。3.改进的建模导致添加了以前未识别的植被区域（例如在 Scheyville 地区）。4.这些地图包括研究区域内的非坎伯兰平原社区，以帮助用户识别所有现有植被。5.地图上不同状况的植被显示已更改，以更准确地反映数据能够可靠检测到的差异。6.与 2000 年 1 月版中的等效统计数据相比，植被群落的重新建模和额外的 API 导致本报告中提供的统计数据发生变化。7.这些解释指南讨论了上述变化，并包括非坎伯兰平原群落的社区描述和诊断物种列表，再次帮助用户识别植被。这些指南通过解释项目中使用的不同代码和类别来帮助理解地图。如果要完全理解地图，这是一份必不可少的文件。8.已发布的 CD 包含以下信息： • 植被地图 • 植被地图解释指南 • 几种不同地理信息系统 (GIS) 格式的植被数据层。这些使用户能够创建特定区域的地图，并允许对数据进行统计分析。数据层现在被理事会和企业广泛用于辅助决策。• 显示残余物保护意义的地图。• 描述如何得出保护意义的规则集 • 保护意义数据层 • 濒危生态群落概况。
单轴光伏太阳能对微气候和植被的生态影响
大型的，安装的光伏太阳能项目（GPV）在全球范围内迅速扩展，这是由于它们在缓解气候变化中的重要作用以及向低碳经济的过渡。随着全球跟踪系统的预计，到2050年，预计每年将每年增加32％的能力，了解其生态影响，包括其运营和管理（O＆M）的生态影响，但仍在研究中。这项研究介绍了通过常规割草管理的传统单轴GPV中微气候和植被镶嵌物的首次全面评估。在加利福尼亚州的大中央山谷（美国）中，我们开发了一个新型的实验框架，以表征五个不同的“微观点”，该框架捕获了由跟踪PV系统和O＆M调制的小气候和植被区域的完整范围。在一个12个月的时间内，我们监视了这些微斑点上的9个上下地下微气候变量和16个植物生态指标。在PV面板下，光合活性辐射降低了89％，风速降低了46％，而GPV足迹内的开放空间显示出更大的土壤表面温度（+2.4°C），并且在干旱期间表现出加速的水分损失（+8.5％）。此外，PV面板旋转全天影响着阴影模式，从而导致空气温度和蒸气压力不足的时间变化。植物调查确定了37种，其中86％是非本地的。显着跨微观植被的差异表明GPV驱动植物群落组成，结构和生产力的变化。与开放空间相比，PV阵列占地面积附近和内部的植被显示出更大的物种丰富度（+8.4％），最高高度（+21％），减少阳光植物的覆盖率（-71％）（-71％）以及较少的死亡生物量积累（-26％），来自阴影驱动的效果。这些发现表明，考虑了微分特定的维护策略和基于自然的解决方案，以控制侵入性，外来的植物物种，赋予增强运营，生态和社会经济可持续性的机会，同时恢复气候变化和生物多样性损失的双胞胎危机。
印度通过植被管理为减轻气候变化影响做出的贡献
J. Dash 1 ; MD Behera 2 ; C. Jeganathan 3 ; CS Jha 4 ; S. Sharma 5 ; R. Lucas 6 ; AA Khuroo 7 ; A. Harris 8 ; PM Atkinson 1 ; DS Boyd 9 ; CP Singh 10 ; MP Kale 11 ; P. Kumar 12 ; Soumit. K. Behera 13 ; VS Chitale 2 ; S. Jayakumar 14 ; LK Sharma 3$ ; AC Pandey 3 ; K. Avishek 3 ; PC Pandey 15 ; SN Mohapatra 16 ; SK Varshney 17 在印度各地，人类驱动的土地利用和气候变化正在改变生态系统的结构、功能和范围（1,2），进而影响区域生物地球化学反馈。显而易见的是，植被生长季的长度有所增加 (3)；在喜马拉雅山脉，植被正在向更高的海拔推进，在条件（例如土壤、坡向）允许的情况下，整体生产力也在提高 (4,5)。因此，自然生态系统的这些变化也为增加碳吸收能力提供了潜在的机会，从而有助于减轻气候变化的影响。印度政府发起的“绿色印度国家使命”(6) 等以人为本的举措，重点是通过在地方范围内分散森林管理和干预措施来增加森林密度；该使命的目标是到 2020 年将碳封存量增加 6000 万吨。还有许多地区可能在未来支持植被，特别是在原始生态系统元素仍然存在的地方 (7)。在每种情况下，每年都可以封存大量但尚未量化的碳 (8)。尤其是印度的热带地区和国内巨大的生态差异提供了多样化生态位的优势，并为阐明比较适应生物学（包括生物因素在从种群到生态系统的不同组织层面的作用）提供了机会。因此，建议印度实施一项计划，定期量化和监测实际和潜在的碳封存。印度拥有遍布各个生物地理省份的强大科学机构网络，并通过印度空间研究组织（ISRO）实施了专门的空间计划，该组织目前运营着最大的卫星群之一。印度空间科学界过去四十年的研究和开发主要是以应用为导向，以响应政府空间计划的最初愿景，该计划的重点是利用空间技术促进国家发展。收集到的大部分数据，特别是从地球观测卫星传感器获得的数据，用于直接造福社会，例如自然资源和灾害管理和测绘。相比之下，西方开发的太空计划，例如欧洲航天局 (ESA) 和美国国家航空航天局 (NASA) 运营的计划，很大程度上是由科学驱动的，这些任务的数据经常用于研究具有区域乃至全球重要性的科学问题。因此，印度太空计划的全部潜力尚未被科学界认识到。1 英国南安普顿大学地理与环境 2 印度理工学院 (IIT) 海洋、河流、大气和土地科学中心 (CORAL) 西孟加拉邦卡尔格布尔 3 印度 BIT 遥感系 Mesra（$ 目前在印度兰契布兰贝贾坎德中央大学土地资源管理中心）4 国家遥感中心 (ISRO) 林业和生态组，安得拉邦海得拉巴 5 GB Pant 喜马拉雅环境发展研究所 (MOEF)，科西-阿尔莫拉；印度北阿坎德邦 6 英国阿伯里斯特威斯大学地理与地球科学研究所 7 印度查谟和克什米尔邦斯利那加克什米尔大学植物学系生物多样性与分类学中心 (CBT) 8 英国曼彻斯特大学环境与发展学院 9 英国诺丁汉大学地理学院 10 印度艾哈迈达巴德 AmbawadiVistar PO Jodhpur Tekra 卫星路空间应用中心 (ISRO) 11 印度马哈拉施特拉邦浦那市高级计算发展中心 (C-DAC) 12 印度锡金邦甘托克锡金邦森林部 (MOEF) 13 印度国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部印度理工学院布巴内斯瓦尔，印度 16 吉瓦吉大学地球科学研究学院，瓜廖尔，印度 17 新梅赫劳里大厦科技大楼科学技术系，新德里，印度卫星路，Jodhpur Tekra，AmbawadiVistar PO，艾哈迈达巴德，印度 11 先进计算发展中心 (C-DAC)；印度马哈拉施特拉邦浦那 12 锡金邦森林部 (MOEF)，印度锡金甘托克 13 国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部，印度勒克瑙 14 本地治里大学生命科学学院植物生态与环境科学系，印度本地治里 15 印度理工学院布巴内斯瓦尔地球、海洋与气候科学学院 16 印度瓜廖尔吉瓦吉大学地球科学研究学院 17 印度新德里新梅赫拉利大厦科技大厦科技部卫星路，Jodhpur Tekra，AmbawadiVistar PO，艾哈迈达巴德，印度 11 先进计算发展中心 (C-DAC)；印度马哈拉施特拉邦浦那 12 锡金邦森林部 (MOEF)，印度锡金甘托克 13 国家植物研究所 (CSIR) 植物生态与环境科学部，印度勒克瑙 14 本地治里大学生命科学学院植物生态与环境科学系，印度本地治里 15 印度理工学院布巴内斯瓦尔地球、海洋与气候科学学院 16 印度瓜廖尔吉瓦吉大学地球科学研究学院 17 印度新德里新梅赫拉利大厦科技大厦科技部
探索气候变化对西班牙（西班牙）植被覆盖的水资源的影响
摘要：在不久的将来，地中海地区可能会发生气候变化，从而改变植被的水资源。然而，在西班牙西南部的某些地区，例如Extremadura，未来各种情况对植被水资源的影响尚未得到广泛的研究。这项研究的重点是量化植被覆盖的水资源的定量和空间分布，并分析了未来气候变化情景对这些水资源的影响。在两种共享的社会经济途径（SSP-2.45和SSP-5.85）之后，在四个未来的时期（从2021年到2100个），在四个未来的时期（从2021年到2100）中使用了耦合模型对比的五个缩小的全球气候模型（CMIP6）。将这些预测与历史基线期（1970-2000）进行了比较，以获得水资源的变化。结果显示，与历史基线期间观察到的所有情况相比，所有分析的场景和周期的水资源下降。SSP2-4.5的2041–2060以上最小的下降被发现，该地区的几乎74％的减少在15％至18％之间（平均为16.4％）。SSP5-8.5的最大减少量超过2081–2100，其中90％的水资源下降了超过50％。在最后的情况下，三个广泛的植被覆盖（脱粘，草地和农作物的农业毛发系统）在其水资源的55％约为55％（从≈203到≈93毫米）上的下降量约为55％，而四分之一的植被覆盖，森林覆盖，森林覆盖，从49％降低了49％（从49％降低了49％），至≈2611约有约133.约133.oun约133.约133.oun约133.约有约133.约133.oun约133.oun约133.oun约133.oun约133 MM；如果未来的任何预测发生，水资源的下降可能会改变这些依赖水的生态系统的森林组成和结构，从而损害其维护和生态，文化和经济功能。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
藏族高原的10 m分辨率土地覆盖地图，具有详细的植被类型
摘要。藏族高原（TP）拥有多种植被类型，范围从下高度的阔叶和针蛋白的森林到介质区域到高海拔高度和Xeric地区的高山草原。TP上植被分布的准确和详细的映射对于改善对气候变化对陆地生态系统的影响的理解至关重要。然而，TP的现有土地覆盖数据集是在低空间分辨率下提供的，或者具有不足的植被类型，以表征某些独特的TP生态系统，例如高山scree。Here, we produced a 10 m resolution TP land cover map with 12 vegetation classes and 3 non-vegetation classes for the year 2022 (referred to as TP_LC10-2022) by leveraging state-of-the-art remote- sensing approaches including Sentinel-1 and Sentinel-2 imagery, environmental and topographic datasets, and four machine learning models using the Google Earth Engine platform.我们的TP_LC10-2022数据集以0.854的kappa系数达到了86.5％的总体分类精度。将其与现有的四种全球土地覆盖产品进行比较后，TP_LC10-2022在反映东南TP地区的局部规模垂直变化方面显示出显着改善。此外，我们发现，在现有的土地覆盖数据集中被忽略的高山scree占据了TP地区的13.99％，而shrubland则以不同的形式（落叶般的灌木丛和常绿和常绿的灌木丛）为特征，这些形式在很大程度上是由平线所确定的，并在现有的土地覆盖范围中遗漏了4.63％的4.63％。我们的数据集为进一步的分析提供了坚实的基础，这些基础需要准确地描述TP中这些独特的植被类型。TP_LC10-2022和样品数据集可在https://doi.org/10.5281/zenodo.8214981（Huang等，2023A）和https://doi.org/10.org/10.5281/zenodo.8881/zenodo.888888822279-2（Huang et al。，2023a）中免费获得。 分别。此外，可以在https：// cold-classifier.users.earthengine.app/view/tplc10-2022（最后一次访问：2024年6月6日）上查看分类图。
美国农业部森林服务局现有植被分类和制图技术指南 1.0 版，（GTR WO-87）
David Tart 区域植被生态学家，犹他州奥格登山间地区 C. Kenneth Brewer 景观生态学家/遥感专家，北部地区，蒙大拿州米苏拉 Brian Schwind 遥感专家，太平洋西南地区，加利福尼亚州萨克拉门托 Clinton K. Williams 植物生态学家，犹他州奥格登山间地区 Ralph J. Warbington 遥感实验室经理，太平洋西南地区，加利福尼亚州萨克拉门托 Jeff P. DiBenedetto 生态学家，蒙大拿州比林斯卡斯特国家森林公园 Elizabeth Crowe 河岸/湿地生态学家，俄勒冈州本德德舒特斯国家森林公园 William Clerke 遥感项目经理，南部地区，佐治亚州亚特兰大 Michele M. Girard 森林水文学家/生态学家，亚利桑那州坎普维德普雷斯科特国家森林公园 Hazel Gordon 植被生态学家，太平洋西南地区，加利福尼亚州萨克拉门托 Kathy Sleavin 技术支持组组长，自然资源信息系统 (NRIS) 实地采样植被 (FSVeg)，科罗拉多州柯林斯堡 Patricia C. Krosse 生态与植物学项目经理，通加斯国家森林，阿拉斯加州凯奇坎 Mary E. Manning 区域植被生态学家，北部地区，蒙大拿州米苏拉 Lowell H. Suring 野生动物生态学家，落基山研究站，爱达荷州博伊西 Michael Schanta 资源信息经理，马克吐温国家森林，密苏里州罗林斯 John Haglund 生态学家，NRIS Terra，俄勒冈州桑迪 Bruce Short 木材销售/造林项目组长，落基山脉地区，科罗拉多州莱克伍德 David L. Wheeler 牧场植被组组长，落基山脉地区，科罗拉多州莱克伍德
街道峡谷中植被配置对汽车细颗粒污染物的减缓策略
城市植被被广泛用于缓解空气颗粒物 (PM) 污染对城市居民健康的威胁。然而，不同植被配置对街峡谷中兴趣点（如背风墙、迎风墙、行人水平）的植被影响尚不明确。因此，我们使用数值模拟方法来评估不同植被配置 (VC)（如两侧和迎风面或背风面各侧种植树木或乔灌木）的几种树种在垂直风下对街峡谷中交通源 PM 污染物的影响 (VE)。总 VE 从 4.0% 到 20.6% 不等，而行人水平 VE 从 3.5% 到 15.4% 不等，具体取决于不同的 VC。由于沉降速度较快，柏树种的总 VE 值从 3.5% 到 11.5% 不等，行人水平 VE 值从 4.8% 到 10.9% 不等，优于相同 VC 的其他树种。在仅使用树木的情况下，背风面的植被覆盖率最高（行人水平 VE：3.3% e 10.9%；总 VE：2.1% e 11.5%），该处更靠近污染较重的区域，对风的移动阻碍较少。我们发现，在街道峡谷两侧种植柏树增强型乔灌木配置是最佳策略，可使总 VE 值提高 19.3% e 20.6%，行人水平 VE 提高 14.1% e 15.4%，并缓解街道中心高浓度的 PM2.5 。背风墙的 VE 与空气动力学参数 ( C d LAD ) 显著相关 (P < 0.001)，而迎风墙和行人水平的 VE 与沉积参数 ( LAD vd ) 显著相关 (P < 0.001)。显然，通过充分利用植被的压力损失系数来改变污染物分布，并选择沉积速度快的植被来过滤更多的污染物，可以改善街道峡谷的空气质量。我们的研究为城市规划者和设计师提供了见解，以制定最佳的城市林业管理实践。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。