松材線蟲?。≒WD），是由松材線蟲（Bursaphelenchus xylophilus）引起的具有毀滅性的國(guó)際森林病害之一，可以在幾個(gè)月內(nèi)對(duì)松林造成快速、大面積的危害，已對(duì)我國(guó)造成了巨大的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時(shí)的監(jiān)測(cè)措施非常必要。高光譜遙感可以獲取數(shù)百個(gè)波段和連續(xù)波長(zhǎng)的數(shù)據(jù)來(lái)捕獲受危害樹木的生理變化，有助于檢測(cè)早期病蟲害。而基于無(wú)人機(jī)的高光譜成像儀可以準(zhǔn)確觀測(cè)樹木冠層的變化，成為評(píng)估森林健康情況的有效工具。然而，以往的研究大多使用單日的無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)，難以監(jiān)測(cè)病害發(fā)生的時(shí)間變化并確定最佳的監(jiān)測(cè)時(shí)期?；诖耍诒狙芯恐?，來(lái)自北京林業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)于2021年5-10月使用多時(shí)態(tài)的數(shù)據(jù)在中國(guó)遼寧省撫順市東洲區(qū)（124°12′36′′ -124°13′48′′ E，41°56′53′′ -41°57′46′′）進(jìn)行了研究。在PWD爆發(fā)期間，作者于2021年5月9日、6月9日、7月11日、8月11日、9月13日和10月21日對(duì)紅松林進(jìn)行了地面調(diào)查（通過(guò)形態(tài)和分子鑒定確定59棵樹攜帶松材線蟲，另外選擇59棵未被感染的樹木作為對(duì)照）。于2021年5月11日、6月10日、7月12日、8月18日、9月15日和10月23日晴朗無(wú)云的天氣條件下利用DJI Matrice 600 Pro無(wú)人機(jī)搭載Resonon Pika L高光譜相機(jī)以及LR1601-IR...
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土壤質(zhì)量直接影響其有機(jī)體的健康。然而，土壤容易受到人類活動(dòng)的干擾，如采礦、工業(yè)化和農(nóng)業(yè)活動(dòng)，導(dǎo)致嚴(yán)重的土壤污染。在各種土壤污染中，有毒元素會(huì)對(duì)人類和家畜健康以及食品安全造成威脅。因此，監(jiān)測(cè)這些污染類型的濃度和分布對(duì)于土壤修復(fù)項(xiàng)目至關(guān)重要。然而，傳統(tǒng)采樣和實(shí)驗(yàn)室分析方法成本高、費(fèi)事費(fèi)力且局限于采樣點(diǎn)位置，不能很好地具體化濃度的空間分布。因此，需要具有高空間效應(yīng)的快速有效的技術(shù)。許多研究已經(jīng)利用圖像光譜和其它輔助數(shù)據(jù)或環(huán)境變量來(lái)預(yù)測(cè)有毒元素的分布。而由于衛(wèi)星圖像中云或陰影的存在，土壤采樣和圖像獲取日期存在差距，這種情況下，需要用到具有不同光譜和空間特征圖像的融合，以增加圖像的時(shí)間分辨率。Sentinel-2A是“全球環(huán)境與安全監(jiān)測(cè)”計(jì)劃的第二顆衛(wèi)星，其攜帶一枚多光譜成像儀，可覆蓋13個(gè)光譜波段，從可見光和近紅外到短波紅外，具有不同的空間分辨率。Landsat 8是美國(guó)陸地衛(wèi)星計(jì)劃的第八顆衛(wèi)星，其攜帶的陸地成像儀包括9個(gè)波段，空間分辨率為30 m。兩者的協(xié)同應(yīng)用將改進(jìn)對(duì)地球表面的及時(shí)和準(zhǔn)確觀測(cè)，以及遙感不同學(xué)科的使用。基于此，在本研究中，來(lái)自捷克生命科學(xué)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)于2015年8月12日在Sarcheshmeh礦山采集了120個(gè)土壤樣品，在實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行化學(xué)（As、Pb、Zn和Cr）和光譜測(cè)量（ASD Fieldspec 3地物光譜儀）。并于2015年8月13日獲取Landsat 8-OL...
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近幾十年來(lái)，北極氣溫上升超過(guò)全球平均氣溫的兩倍，且在2100年以前，可能會(huì)增加2-8℃。近年來(lái)野火頻繁發(fā)生和蔓延，它以不同的方式干擾著生態(tài)系統(tǒng)，包括破壞地上和地下植物生物量以及通過(guò)改變C、N和P有效性改變土壤性質(zhì)。在高緯度地區(qū)苔原火災(zāi)的頻率和范圍與氣候條件有關(guān)，火災(zāi)事件的增加與夏季變干變暖有關(guān)。氣候變化會(huì)改變北極無(wú)冰區(qū)陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤和大氣之間CH4，CO2和N2O的交換。大約一半的全球土壤C沉積在北極中，氣候變化和野火增加會(huì)導(dǎo)致大量C釋放到大氣中，影響全球C收支，導(dǎo)致氣候正反饋。同時(shí)也有研究表明，野火會(huì)導(dǎo)致排水良好的針葉林土壤中CH4吸收速率增加。然而，野火對(duì)苔原生態(tài)系統(tǒng)C和N循環(huán)的短期和長(zhǎng)期影響理解匱乏，且尚不清楚野火對(duì)苔原生態(tài)系統(tǒng)土壤CH4，CO2和N2O通量的影響?；诖?，在本文中，來(lái)自哥本哈根大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)于2017-2019年在西格陵蘭島凱凱塔蘇瓦克島(69°16′N，53°27'W)南端的Blæsedalen原位調(diào)查了環(huán)境和增溫條件下實(shí)驗(yàn)火燒對(duì)CO2，CH4（Picarro G4301）和N2O通量的影響。作者同時(shí)收集了氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)。燃燒過(guò)程中測(cè)量和記錄了2和5 cm深度的土壤溫度。2017年8月，2018年7月和2019年7月采集0-5 cm土壤，分析了其總和可溶性C、N和P。分析了2017年樣品的pH和C:N比。提取潮濕土壤...
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鹽沼是地表過(guò)濕或季節(jié)性積水、土壤鹽漬化并長(zhǎng)有鹽生植物的地段。濱海鹽沼以草本植物為主，沿潮間帶延伸，可忍受高鹽條件和因漲潮引起的周期性淹水。鹽沼植被生產(chǎn)力高，可為許多物種提供繁殖、覓食和越冬的場(chǎng)所。鹽沼植被地上生物量（AGB）的估算為監(jiān)測(cè)鹽沼生態(tài)系統(tǒng)時(shí)空穩(wěn)定性、生產(chǎn)力和地上碳儲(chǔ)量提供了有用信息。然而，以往關(guān)于AGB的估算研究主要局限于站點(diǎn)水平，且通?；趩我恢脖活愋汀Ｅc野外地面調(diào)查方法相比，遙感（RS）衛(wèi)星成本低、速度快、范圍廣，在鹽沼植被結(jié)構(gòu)和生物物理指標(biāo)的空間估計(jì)方面更具優(yōu)勢(shì)。其中，UAV-LiDAR數(shù)據(jù)具有較高的時(shí)空分辨率，在濱海鹽沼三維結(jié)構(gòu)監(jiān)測(cè)中具有很大潛力。然后目前，利用UAV-LiDAR數(shù)據(jù)估算鹽沼植被AGB的研究有限。為了確定濱海鹽沼潮溝對(duì)植被群落空間分布及其生物量的影響， 來(lái)自復(fù)旦大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)在上海崇明東灘濱海濕地（121°54′-121°55′E，31°27′-31°28′N）進(jìn)行了研究，主要目的為：（1）探索UAV-LiDAR數(shù)據(jù)估算鹽沼植物AGB的潛力；（2）研究潮溝對(duì)鹽沼植物群落空間格局及其地上C儲(chǔ)量的影響。作者于2019年9月基于DJI M600平臺(tái)，利用LR1601-IRIS LiDAR傳感器（北京理加聯(lián)合科技有限公司，北京依銳思）收集UAV-LiDAR數(shù)據(jù)。于2019年9月27日和28日獲取光學(xué)圖像數(shù)據(jù)。于201...
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土壤水力參數(shù)，如田間持水量（FC）和永久萎蔫點(diǎn)（PWP），在灌溉管理、干旱風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和土地利用規(guī)劃等方面發(fā)揮著重要作用。這些水力特性是動(dòng)態(tài)的，隨土壤類型、作物類型和生長(zhǎng)季而變化。傳統(tǒng)方法估算大尺度水力特性費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而土壤傳遞函數(shù)（PTF）作為一種替代方法，已被用于使用易測(cè)量的土壤特性（如土壤粒級(jí)、有機(jī)碳和容重）來(lái)估計(jì)土壤水力特性。這些預(yù)測(cè)參數(shù)在很大程度上受各種內(nèi)在土壤特性如土壤質(zhì)地、結(jié)構(gòu)、有機(jī)質(zhì)、容重和孔隙度的影響。隨著光譜技術(shù)的不斷發(fā)展，因其快速、低成本和無(wú)損測(cè)量，許多研究者已經(jīng)利用可見近紅外（Vis-NIR）光譜預(yù)測(cè)了土壤特性，而使用光譜數(shù)據(jù)繪制印度土壤類型水力特性的研究非常有限?；诖?，在本研究中，一組研究團(tuán)隊(duì)在印度卡納塔克邦高原北部地區(qū)收集了558個(gè)土壤樣本，在實(shí)驗(yàn)室中測(cè)量了其FC， PWP和土壤含水量，并利用ASD FieldSpec光譜儀測(cè)量土壤光譜反射率。通過(guò)支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和偏最小二乘回歸三個(gè)模型預(yù)測(cè)FC和PWP。其中，2/3的數(shù)據(jù)集用于校準(zhǔn)（368個(gè)樣品），1/3的數(shù)據(jù)集用于驗(yàn)證（190個(gè)樣品）。本研究目標(biāo)為通過(guò)不同統(tǒng)計(jì)技術(shù)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室Vis-NIR光譜數(shù)據(jù)估算水力參數(shù)的有用性。研究區(qū)域圖【結(jié)果】卡納塔克邦高原北部土壤光譜反射率分布（平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差）（N = 558）。FC和PWP預(yù)測(cè)模型的性能（50 次迭代）驗(yàn)證集FC和PWP預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值散點(diǎn)圖（RF方法）（...
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了解亞熱帶森林樹種的準(zhǔn)確信息對(duì)于森林可持續(xù)管理、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估、生物多樣性監(jiān)測(cè)以及生態(tài)環(huán)境保護(hù)至關(guān)重要。因此，亟待快速有效的方法對(duì)單個(gè)樹種進(jìn)行分類。傳統(tǒng)的樹種地面調(diào)查費(fèi)事、費(fèi)力、成本高，難以大面積實(shí)施。而遙感可以獲取較大區(qū)域的特征信息。許多遙感數(shù)據(jù)，如超高分辨率RGB、機(jī)載高光譜和雷達(dá)數(shù)據(jù)，已廣泛應(yīng)用于單木分割和樹種分類。然而以往都是利用其中一種或兩種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，綜合這三種遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行樹種分類的研究十分有限。基于此，為填補(bǔ)研究空白， 研究者們于2019年8月在中國(guó)南方深圳的亞熱帶闊葉林聚龍山公園（114°23′28′′E，22°43′50′′N）基于UAV LiDAR，高光譜（Resonon Pika L高光譜成像儀）、超高分辨率RGB數(shù)據(jù)以及地面數(shù)據(jù)進(jìn)行單個(gè)樹種的分類。作者首次開發(fā)了watershed-spectral-textural-controlled normalized cut（WST-Ncut）算法進(jìn)行單木分割。然后整合UAV LiDAR（提取結(jié)構(gòu)特征），高光譜（提取光譜特征）和超高分辨率RGB數(shù)據(jù)（提取紋理特征）進(jìn)行分類。最后通過(guò)總體精度（OA）和kappa系數(shù)（k）評(píng)估分類精度。主要研究目標(biāo)為：（1）評(píng)估所提出的WST-Ncut算法在亞熱帶闊葉森林進(jìn)行單木分割的準(zhǔn)確性；（2）與單獨(dú)使用這些數(shù)據(jù)相比，評(píng)估UAV LiDAR，高光譜和超高...
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【摘要】土壤含水量的時(shí)空異質(zhì)性影響著土壤水和植物莖木質(zhì)部水的同位素組成。然而，土壤水分條件對(duì)廣泛報(bào)道的土壤水-植物莖木質(zhì)部水同位素偏差的影響尚缺乏系統(tǒng)地評(píng)估。為此，本研究連續(xù)兩年在兩個(gè)土壤水分條件不同的樣地測(cè)定了檸條莖木質(zhì)部水和土壤水的δ2H和δ18O值（利用全自動(dòng)真空冷凝抽提系統(tǒng)LI-2100，北京理加聯(lián)合科技有限公司）提取土壤和植物莖木質(zhì)部中的水分，然后進(jìn)行同位素測(cè)量）。結(jié)果表明，在較濕潤(rùn)的樣地1，莖木質(zhì)部水與土壤水在兩年中都表現(xiàn)出明顯的同位素偏差（兩者的重疊率【研究區(qū)域】該試驗(yàn)是在中國(guó)黃土高原北部六道溝小流域 (38°46′-38°51′N，110°21′-110°23′E)進(jìn)行。【研究方法】(1) 土壤束縛水同位素的計(jì)算本研究中，將張力計(jì)在?60 kPa壓力下收集到的水分視為土壤移動(dòng)水，而壓力值大于?60 kPa時(shí)收集到的水分則視為土壤束縛水。在土壤水分特征曲線上，土壤水吸力為60 kPa時(shí)對(duì)應(yīng)的土壤含水量被認(rèn)為是土壤束縛水的最大含水量。土壤水的質(zhì)量含水量可以通過(guò)野外試驗(yàn)測(cè)定。土壤水含水量與土壤束縛水最大含水量的差值為土壤移動(dòng)水的含水量。最后，根據(jù)實(shí)測(cè)的土壤水與土壤移動(dòng)水的同位素值，可以計(jì)算出土壤束縛水的同位素值。式中，δLMW 、δBW、δMW分別為土壤束縛水、土壤水和土壤移動(dòng)水的同位素值，θLMW、θBW、θMW分別為土壤束縛水、...
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在大氣、陸地、海洋和湖泊環(huán)境中均已發(fā)現(xiàn)了微塑料（顆粒20-1400 kg/m3。相當(dāng)一部分人造塑料比水重，當(dāng)其進(jìn)入到水環(huán)境中時(shí)，會(huì)進(jìn)入到沉積物系統(tǒng)中。已有研究表明，海洋沉積物中微塑料的存在會(huì)改變沉積物微生物群落組成，顯著影響N循環(huán)，并會(huì)影響沉積物生物地球化學(xué)過(guò)程等。在全球氣候變暖的背景下，在沉積物-水-大氣界面，湖泊生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)交換更頻繁，其對(duì)環(huán)境變化更敏感，因此，應(yīng)該重視微塑料對(duì)淡水沉積物的影響。此外，淡水湖泊，水庫(kù)及其沉積物是溫室氣體排放的重要來(lái)源。應(yīng)注意微塑料進(jìn)入淡水沉積物中時(shí)是否會(huì)影響其生態(tài)環(huán)境、溫室氣體排放和微生物群落。近來(lái)，微塑料研究重點(diǎn)已逐漸從海洋水環(huán)境轉(zhuǎn)向淡水和沉積環(huán)境。然而，很少有研究關(guān)注淡水沉積環(huán)境中微塑料的影響和生態(tài)效應(yīng)?；诖耍诒疚闹?，來(lái)自南開大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)選擇5~2000 μm的微塑料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。將六種不同直徑的聚對(duì)苯二甲酸乙二醇酯（PET）顆粒長(zhǎng)期（90天）暴露在淡水沉積物中，研究其對(duì)溫室氣體排放（利用Picarro G2508溫室氣體分析儀測(cè)量CO2，CH4和N2O濃度）、養(yǎng)分循環(huán)和微生物群落的影響。作者假設(shè)：（1）不同粒徑的PET可以在不同程度上促進(jìn)淡水沉積物系統(tǒng)溫室氣體排放；（2）PET可以影響微觀世界的生化環(huán)境和淡水沉積物中的微生物群落；（3）不同粒徑的微塑料在不同培養(yǎng)期發(fā)揮著作用?！窘Y(jié)果】溫室氣體排放率。生化變量主成分分析圖...
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玉米是世界上最重要的作物之一。在玉米生長(zhǎng)過(guò)程中，氮（N）是最重要的營(yíng)養(yǎng)元素之一。玉米葉片中N轉(zhuǎn)運(yùn)主要以谷氨酰胺的形式進(jìn)行。玉米產(chǎn)量與灌漿期葉片中的谷氨酰胺、谷氨酸、丙氨酸、天冬氨酸和天冬酰胺等氨基酸具有很好的相關(guān)性。因此，準(zhǔn)確快速估算玉米葉片氨基酸含量對(duì)于提高玉米產(chǎn)量和N利用效率至關(guān)重要。分光光度法、化學(xué)分析法和質(zhì)譜法是確定氨基酸含量的主要方法，具有高靈敏度和高準(zhǔn)確度。然而，這些方法會(huì)破壞樣品，且需要復(fù)雜的樣品處理過(guò)程，通量低，成本高。高光譜成像技術(shù)因其快速、高通量和無(wú)損式測(cè)量成為估算作物生理生化參數(shù)的新方法，且已廣泛用于作物表型性狀的高通量篩選。然而，目前利用高光譜數(shù)據(jù)估算新鮮玉米葉片氨基酸含量的研究十分有限?；诖耍瑸樘钛a(bǔ)研究空白，在所附的文章中，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)以新鮮玉米葉片為研究對(duì)象，探索了高光譜成像技術(shù)估算其氨基酸含量的可行性?？紤]到施氮量對(duì)玉米葉片氨基酸含量的極大影響，作者設(shè)置了兩個(gè)變量施氮實(shí)驗(yàn)。利用Resonon Pika L高光譜成像儀（光譜范圍為400-1000 nm）采集玉米葉片的高光譜圖像，并測(cè)量了玉米葉片24種氨基酸含量。作者利用NDVI從背景中分離出綠色葉片（高光譜圖像預(yù)處理），利用Savitzky-Golay濾波進(jìn)行去噪（數(shù)據(jù)預(yù)處理）。在模型建立過(guò)程中，作者首先通過(guò)樣本變異系數(shù)（CV）和偏最小二乘回歸（PLSR）篩選了各氨基酸含量的敏感波段范圍和特...
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陸地生態(tài)系統(tǒng)土壤每年釋放大量二氧化碳（CO2），主要來(lái)源于凋落物和土壤C分解。養(yǎng)分有效性，尤其是N和P，在凋落物和土壤C分解中發(fā)揮著重要作用。一般來(lái)說(shuō)，熱帶森林是P受限的生態(tài)系統(tǒng)，凋落物和土壤C分解動(dòng)態(tài)對(duì)P添加響應(yīng)程度大于N添加。大量研究表明，在熱帶森林中P添加會(huì)加速土壤C和凋落物分解，從而減少土壤C儲(chǔ)量。但也有一些研究結(jié)果與此不同，這種不確定響應(yīng)需要我們進(jìn)一步詳細(xì)研究以了解其潛在機(jī)制。目前，大多數(shù)研究主要集中在凋落物或土壤C分解上，鮮少進(jìn)行凋落物和土壤C分解的綜合實(shí)地研究?；诖?，在本文中，一組研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)中國(guó)廣東省西南部中國(guó)科學(xué)院小良熱帶海岸帶生態(tài)系統(tǒng)定位研究站（21°270′N，110°540′E）11年長(zhǎng)期N和P添加試驗(yàn)，結(jié)合自然豐度C同位素（G2201-i Isotopic CO2/CH4, Picarro, Santa Clara, CA, USA）研究，以同時(shí)量化N和P添加對(duì)凋落物分解和土壤C礦化作用的影響。作者利用干燥的玉米葉片和玉米根系（兩者木質(zhì)素濃度不同）作為凋落物輸入。將凋落物和N/P添加土壤混合以監(jiān)測(cè)葉片凋落物和SOC分解。作者假設(shè)：（H1）N添加會(huì)減慢總CO2釋放，P添加會(huì)加速總CO2釋放；（H2）N添加會(huì)阻礙凋落物和土壤C分解，而P添加會(huì)加速凋落物和土壤C分解；（H3）玉米葉片比玉米根系分解更快。為驗(yàn)證假設(shè)，作者測(cè)量了總CO2通量，并...
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