隨著人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)濕地資源的利用強(qiáng)度不斷升級(jí),部分濕地資源遭到嚴(yán)重破壞,濕地植物物種多樣性也成為了全球關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。采集物種多樣性信息是研究濕地資源和更好發(fā)揮濕地生態(tài)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)功能的基礎(chǔ)。但是,由于濕地生態(tài)系統(tǒng)自身的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)挖掘工具的局限性和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集方法的主觀性等原因,濕地資源研究仍然缺乏高質(zhì)量的物種多樣性數(shù)據(jù)。因此,為了保證物種多樣性測(cè)度抽樣數(shù)據(jù)既能反映濕地植物群落總體特征,又能節(jié)省人力、物力、財(cái)力和時(shí)間,選擇合適的抽樣方法至關(guān)重要。本文于2019年8月在南昌市揚(yáng)子洲洲灘濕地選擇了一個(gè)“群叢”大小的四邊形（邊長(zhǎng)分別為158m、145m、152m和162m）研究樣地,使用Phantom 4Pro進(jìn)行航拍。共計(jì)飛行4個(gè)架次,飛行高度10米,獲得1477張相片,空間分辨率高達(dá)3mm,在圖形工作站上使用Pix4D軟件生成試驗(yàn)區(qū)濕地植物群落正射影像,然后重新劃定空間抽樣框范圍,實(shí)際計(jì)算面積為4304m2。以獲得的人工實(shí)地植物調(diào)繪信息為基礎(chǔ),結(jié)合可見(jiàn)光影像中的形狀、紋理、位置和顏色特征,將獲得的樣地?zé)o人機(jī)遙感影像,通過(guò)目視解譯生成不同植物物種矢量圖層。共計(jì)調(diào)查了研究區(qū)15種植物,分屬1... 

【文章來(lái)源】：江西師范大學(xué)江西省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

五種主要無(wú)人機(jī)類型Fig.1-1Fivemajortypesofdrones

碩士學(xué)位論文10圖2-1研究區(qū)在南昌市的相對(duì)位置Fig.2-1RalativepositionofstudyareainNanchangcity圖中右上角為試驗(yàn)區(qū)濕地植物無(wú)人機(jī)遙感影像2.2研究數(shù)據(jù)采集2.2.1航拍與實(shí)地采樣使用無(wú)人機(jī)Phantom4Pro（基本參數(shù)如表2-1所示）進(jìn)行航拍和人工實(shí)地植物調(diào)繪。試驗(yàn)具體如下：表2-1Phantom4Pro無(wú)人機(jī)航拍系統(tǒng)的主要技術(shù)參數(shù)Table.2-1MainparametersofthePhantom4ProUAVsystem設(shè)備飛行器相機(jī)云臺(tái)參數(shù)整機(jī)質(zhì)量（含電池及槳）為1.388kg；飛行速度為072km/h；續(xù)航時(shí)間約為30min，最大可承受風(fēng)速為10m/s；衛(wèi)星定位模塊（GPS/GLON雙模）1英寸CMOS傳感器（有效像素2000萬(wàn)）；機(jī)械快門速度為81/2000s、電子快門速度為81/8000s；圖片支持格式為JPEG/DNG采用3-軸（俯仰、橫滾、偏航）增穩(wěn)系統(tǒng)；最大控制轉(zhuǎn)速為俯仰90/s；角度抖動(dòng)量誤差為0.02；可控轉(zhuǎn)動(dòng)范圍為俯仰9030

碩士學(xué)位論文12物圖層”屬性表中的每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)分別轉(zhuǎn)換成單個(gè)專題柵格圖層。2.3.2數(shù)量生態(tài)學(xué)方法（1）物種重要值計(jì)算。重要值計(jì)算是評(píng)估物種多樣性的關(guān)鍵變量，其一般以去除量綱后的各種指標(biāo)綜合值表示物種在群落中的重要性。它表示了植物在樣方中所占的地位，數(shù)值越大，表示該物種在樣方范圍內(nèi)的生態(tài)優(yōu)勢(shì)越明顯，主導(dǎo)性越強(qiáng)。本文以1m×1m柵格（樣方）大小為單位進(jìn)行計(jì)算：=(相對(duì)高度+相對(duì)蓋度)/2（公式2-1）其中相對(duì)高度是指柵格中植物的平均高度占該柵格中所有物種平均高度之和的百分比，植物的高度由該物種植物圖斑內(nèi)最高與最低植物高度的平均得到。相對(duì)蓋度是柵格中植物的蓋度占該柵格中所有物種蓋度之和的百分比。（2）物種多樣性測(cè)度。多樣性指數(shù)是用來(lái)描述區(qū)域物種豐富程度的具體指標(biāo)。本文采用α多樣性中的香農(nóng)-維納（Shannon-Wiener）指數(shù)計(jì)算植物物種多樣性。Shannon-Wiener指數(shù)計(jì)算公式如下所示：′=∑(㏑)（公式2-2）其中′表示每個(gè)柵格的物種多樣性指數(shù)，為柵格中植物物種i的重要值（由公式2-1計(jì)算得到）。2.3.3空間抽樣調(diào)查方法（1）隨機(jī)抽樣（randomsampling）調(diào)查方法。隨機(jī)抽樣是最基儲(chǔ)最簡(jiǎn)單的一種抽樣方法，抽樣單元的設(shè)置是隨機(jī)的，即每個(gè)目標(biāo)單元被抽取的機(jī)會(huì)相等。常見(jiàn)的有抽簽法和隨機(jī)數(shù)法，抽簽法原理易懂，操作方便，但是有時(shí)候需要花費(fèi)大量時(shí)間對(duì)總體各單元編號(hào)并制作號(hào)簽。故在實(shí)際調(diào)查工作中常用隨機(jī)數(shù)法。例如將空間抽樣框建立一個(gè)平面直角坐標(biāo)系，用成對(duì)的隨機(jī)數(shù)為坐標(biāo)值，抽取樣點(diǎn)，如圖2-2所示：樣點(diǎn)A和B分別由隨機(jī)數(shù)對(duì)（2,2）和（5,7）所決定。圖2-2隨機(jī)取樣示意圖Fig.2-2Graphicofrandomsampling

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3364605