亚利桑那山地森林 - 包含山地景观,包括莫戈隆边缘和圣弗朗西斯科山脉,覆盖该县约 40% 的面积。森林地区位于该县南部边界,从东南到西北呈对角线延伸,并沿着北凯巴布高原的上部地区。该区域的海拔范围从大约 4,000 英尺到略低于 13,000 英尺,夏季相对凉爽,冬季寒冷。该生态区域的植被主要由灌木草原、莫戈隆查帕拉尔灌木丛、大盆地针叶林、落基山针叶林和平原草原混合而成。
不列颠哥伦比亚省土地面积为 9500 万公顷,其中 62%(6000 万公顷)为森林。这里拥有加拿大生态最多样化的森林,包括沿海和内陆温带雨林、内陆黄松和花旗松干旱带、北方寒带森林的黑云杉和白云杉,以及苔原边缘的高山森林。不列颠哥伦比亚省约 90% 的森林为针叶林,主要包括西部红柏、西部铁杉、云杉、松树和冷杉等树种。不列颠哥伦比亚省还是针叶林和落叶林的混交林的所在地,包括颤杨、纸桦树和黑杨。不列颠哥伦比亚省约有 1400 万公顷(14.8%)的保护区,覆盖了大片珍稀而敏感的原始生态系统、野生动物栖息地和具有重要文化意义的景观。[1]目前不列颠哥伦比亚省尚未有任何物种被列入 CITES 数据库。
LCA 百分比(%) 耕地和园艺地 311.42 48.09 边界和线性特征 15.28 2.36 阔叶林、混交林和红豆杉林 42.37 6.54 建筑区和花园 22.89 3.53 石灰质草地 76.27 11.78 针叶林 0.79 0.12 改良草地 164.31 25.37 中性草地 7.55 1.16 未识别栖息地 6.48 1.00 未识别水域 0.24 0.04 总计 647.59
根据所使用的数据,康涅狄格州的森林覆盖率约为 56-61%。康涅狄格大学土地利用教育与研究中心 (CLEAR) 使用遥感技术测量了 2015 年该州的森林面积,发现在总土地面积 3,078,017 英亩中,森林面积为 1,873,471 英亩(包括落叶林和针叶林、森林湿地和公用事业通行权),约占 61%(康涅狄格大学土地利用教育与研究中心,2016 年)。美国农业部森林服务局 (US Forest Service) 使用其森林清查和分析 (FIA) 抽样方法确定了 2018 年该州的森林面积,发现在总土地面积 3,203,694 英亩中,森林面积为 1,789,611 英亩,约占 56%。使用 2017 年 FIA 数据汇总所有州,康涅狄格州是美国森林覆盖率第 14 高的州 (Oswalt, 2018)。考虑到康涅狄格州是人口密度第四高的州,这一结果非常了不起。只有马萨诸塞州的森林覆盖率和密度都与康涅狄格州相当。
11.3.4 原则 次级规划基于以下主要原则: i) 保护自然环境系统和特征 应保护和改善被确定为环境敏感的区域,包括官方规划附表“H”上的所有主要自然遗产和水文特征。这些区域包括自然和科学价值区、环境重要区域、湿地、壶状湖、区域森林、高地硬木和针叶林人工林区、现有公共绿地、壶状湖附近的未开发区域、荷兰河东支沿岸的土地以及穆塞尔曼湖与东部自然和科学价值区之间的连接。还应尽可能考虑保护和改善有助于自然系统和过程的其他区域,例如林地、溪流、洼地和自然区域之间的连接。 ii) 限制壶状湖附近的额外开发
栖息地维护和恢复区覆盖类型栖息地维护和恢复区总面积为 4,401 英亩,主要集中在州土地的东部。大部分森林区域为低地类型 (61%),包括低地落叶林 (26%)、低地混合林 (22%) 和低地针叶林 (13%)(图 6)。低地和高地林分主要包含白杨树成分(>40% 的树冠物种),总面积为 888 英亩(占栖息地维护和恢复区的 20%)。这一总数包括因周围森林结构(例如,倒塌和湿地阻碍进入)和缺乏通往内部林分的道路或小径而无法进行商业森林管理的林分。这些地区可以考虑非商业森林管理。混合白杨树类型的年龄范围为 16 至 109 年(图 7)。林分面积平均为 30 英亩,范围为 1 至 95 英亩。
导弹田从西部的落基山正面延伸到东方的大平原;在海拔范围为2620至8220英尺的高度处发现了导弹地点。因此,MAFB包括四个广阔的生态区,包括中落基山脉,加拿大落基山脉,西北冰川平原和西北大平原。每个生态区都有不同的栖息地类型,其特征是针叶林和山区的灌木。这些区域往往是更高的海拔,例如小皮带山)有冷,潮湿的冬季和炎热干燥的夏天。其他地区具有半干旱的气候,其特征是大平原 - 帕鲁斯草原(Shortgrass Prairie,Sage,Sage,Brubs和某些树木),寒冷,干燥的冬天和炎热的干燥夏天。自然资源(例如植物,动物,土壤)在整个MAFB中发现了多种多样,并且需要团队的特定知识和关注。
摘要:本文探讨了使用融合 Sentinel-2 影像(2016 年,ESA)和光探测和测距 (LiDAR) 点云实现土地覆盖制图自动化的可能性,主要重点是探测和监测森林覆盖区域,并获取有关复垦区植被空间(2D 和 3D)特征的精确信息。这项研究针对复垦区进行——位于波兰东南部的两个前硫磺矿,即 Jezi ó rko,其中 216.5 公顷的森林覆盖区在钻孔开采后得到复垦,以及 Mach ó w,其中 871.7 公顷的垃圾场在露天开采后得到复垦。根据 Sentinel-2 图像处理得出 Machów 和 Jeziórko 前硫磺矿的当前土地利用和土地覆盖 (LULC) 等级,并确认了两个分析区域所应用的复垦类型。以下 LULC 等级显示出显著的空间范围:阔叶林、针叶林和过渡林地灌木。不仅在占用面积方面,而且在树木和灌木的生长方面,都证实了森林覆盖区域的进展。研究结果显示植被参数存在差异,即高度和树冠覆盖率。还观察到了植被生长的各个阶段。这表明植被生长过程正在进行中,这是这些区域填海工程的效果。
项目目标和方法 可持续管理林地对于提高对全球气候变化、温室气体排放和土地使用需求压力的抵御能力至关重要。最近的 COP27 进一步加强了对“净零排放”和“绿色经济”的承诺,以将全球气温升幅控制在 2°C 以下并防止灾难性的气候变化。许多国家已将基于自然的解决方案纳入减少排放和防止气候变化的努力中。英国气候变化委员会建议,要到 2050 年实现净零排放,英国必须每年创造 30,000 - 50,000 公顷森林(英国气候变化委员会,2021 年)。然而,仍存在许多挑战,涉及对英国现有树木存量的了解以及可以从大气中去除多少碳。具体来说,几乎所有的焦点都集中在更容易采伐和称重的小型林地和针叶林上,而大型成熟的古老林地却研究不足,这些林地呈现出最丰富的生物多样性和文化价值,并且可以为英国在气候紧急情况下的目标做出重要贡献。这在很大程度上是因为目前的碳生物量估算依赖于简化假设,而这些假设几十年来基本保持不变且未受到挑战。因此,该项目旨在将环境科学、数据科学和统计学结合起来应对这一挑战,通过开发新颖的机器学习和深度学习技术来根据传感器数据本身预测碳的储存和封存,并推动我们对古老林地对环境可持续性和气候变化的贡献的理解发生重大变化。
摘要:机载高光谱成像已被证明是一种有效的手段,可以为生物物理变量的检索提供新的见解。然而,从机载高光谱测量中获得的无偏信息的定量估计主要需要校正双向反射分布函数 (BRDF) 所描绘的陆地表面的各向异性散射特性。迄今为止,角度 BRDF 校正方法很少结合观察照明几何和地形信息来全面理解和量化 BRDF 的影响。森林地区尤其如此,因为这些地区通常地形崎岖。本文介绍了一种校正机载高光谱影像在崎岖地形上空森林覆盖区域的 BRDF 效应的方法,在本文的补充中称为崎岖地形-BRDF (RT-BRDF) 校正。根据机载扫描仪和局部地形的特点,为每个像素计算局部视角和照明几何形状,并在崎岖地形的情况下使用这两个变量来调整 Ross-Thick-Maignan 和 Li-Transit-Reciprocal 核。新的 BRDF 模型适用于多线机载高光谱数据的各向异性。本研究中的像素数设置为 35,000,基于分层随机抽样方法,以确保全面覆盖视角和照明角度,并尽量减少 BRDF 模型对所有波段的拟合误差。基于中国林业科学研究院在普洱地区(中国)的 LiDAR、CCD 和高光谱系统 (CAF-LiCHy) 获取的多线机载高光谱数据,将应用 RT-BRDF 校正的结果与当前经验(C、太阳冠层传感器 (SCS) 加 C(SCS + C))和半物理(SCS)地形校正方法的结果进行了比较。定量评估和目视检查均表明,RT-BRDF、C 和 SCS + C 校正方法均可降低地形影响。然而,RT-BRDF 方法似乎更有效地降低多条航线重叠区域反射率的变化,其优势在于可以降低由宽视场 (FOV) 机载扫描仪、崎岖地形和长飞行时间内变化的太阳照射角度组合引起的 BRDF 效应。具体而言,针叶林和阔叶林的变异系数 (CV) 平均下降分别为 3% 和 3.5%。这种改进在近红外 (NIR) 区域(即 > 750 nm)尤为明显。这一发现为大面积机载高光谱勘测开辟了新的应用可能性。