林分垂直结构降雨减蚀功能遥感量化模拟

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31770760
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    61.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1613.荒漠化与水土保持
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Leaf area index (LAI) of single vertical observations obtained cannot be able to quantify functional differences of trees canopy vertical structure in the rainfall reducing cavitation. On the basis of National Natural Science Foundation of China (41401385), LAI and leaf area density (LAD) of trees canopy obtained by information processing of terrestrial laser scanning and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) multi-angle remote sensing are as tree canopy vertical structure parameters. Set up undergrowth vegetation cover patterns and hidden indicators to quantify expression and comparation, and then construct the remote sensing composite determining factors that can reflect the undergrowth vegetation cover to be instead of determining undergrowth vegetation cover condition. In addition, by measuring in place, revealing rainfall reducing cavitation process of forestry LAI and LAD are as canopy rainfall reducing cavitation rules. Also, rainfall erosion reduction rules of stand vertical structure can be systematacially clarified according to forestry cover rainfall reducing cavitation rules measured in the runoff plot. Therefore, based on the above, rainfall reducing cavitation function can be inversed by stand LAI, LAD and undergrowth vegetation cover according to clarified rainfall erosion reduction rules of stand vertical structure; meanwhile, remote sensing quantitative simulation of rainfall reducing cavitation function of stand vertical structure can be achieved by simulating laboratory rainfall and regional test validation analysis, that can provide the theoretical foundation and technical reference for scalability soil erosion forecast of remote sensing.
单一垂直观测获取的LAI(叶面积指数)未能量化出各林木冠层垂直结构在减缓降雨侵蚀的功能差异!在前期青年基金研究基础上,通过⑴地面激光扫描+无人机多角度遥感的信息处理,获取林冠层的LAI、LAD(叶面积密度)作为林冠层垂直结构参数;⑵设置林下植被覆盖模式+隐含指示因子量化表达比较,从差异性、互补性出发,构建可体现林下植被覆盖遥感复合判定因子,替代判定林下植被覆盖状况;⑶借助①现场测定、揭示林木的LAI、LAD的降雨减蚀过程作为林冠层降雨减蚀规律,②径流小区测定的林地覆盖物的降雨减蚀规律,系统阐明林分垂直结构降雨减蚀规律;⑷利用遥感反演出林分LAI、LAD和林下植被覆盖物,根据阐明的林分垂直结构降雨减蚀规律,反演出区域植被覆盖的降雨减蚀功能,并通过室内降雨模拟+区域实测验证分析,实现林分垂直结构降雨减蚀功能的遥感量化模拟,为遥感的尺度性水土流失的预测预报提供理论基础和技术借鉴。

结项摘要

针对单一垂直观测获取的叶面积指数未能量化出各林木冠层垂直结构在减缓降雨侵蚀的功能差异的问题,项目以南方红壤水土流失典型区福建省河田镇的马尾松林为研究对象,(1)利用无人机高重叠率遥感影像,基于摄影测量法获取不同角度方案(O (0°)、T15 (15°)、T30 (30°)、OT15 (0°+15°)、OT30 (0°+30°))下的林冠层点云数据,实现不同角度林冠层三维点云重构,在重构点云的基础上,使用基于体素的冠层分析法反演不同角度的叶面积密度(LAD),分析林冠层LAD随角度变化的遥感量化表达差异,结果表明,正射影像与30°倾斜影像的耦合得到的三维点云在子体素边长设置为9cm时能够较为准确地估计马尾松林冠层LAD;(2)基于随机森林模型估测叶面积指数(LAI),总体精度为81.95%,结合实测马尾松林降雨再分配特征,分析林冠层LAI、LAD降雨减蚀功能的差异,构建了林冠降雨截留空间模拟技术;(3)基于碳平衡理论,利用改进CASA模型和CENTURY模型实现了马尾松林土壤基础呼吸(SBR)的遥感估测,估测精度为84.33%;(4)选择土壤基础呼吸、氮素反射指数和黄叶因子3个指标作为林下植被覆盖状况判定指标,通过主成分分析,构建林下植被覆盖遥感复合评判指数的遥感间接估测模型,模型精度为82.62%,结合径流小区实测数据,揭示林下植被覆盖降雨减蚀机制;(5)基于马尾松林分冠层降雨截留机制和林下植被覆盖降雨减蚀机制,利用径流小区观测数据,研究马尾松林分垂直结构降雨减蚀整体过程。结果表明,研究构建的林分垂直结构降雨减蚀功能遥感量化技术体系可有效地模拟马尾松林的降雨截留机制,较传统的植被覆盖度模型方差解释率高27%;(6)培养了1位博士,6位硕士,发表相关学术论文25篇。本研究成果可为遥感的尺度性应用及更为精准、定量化描述植被覆盖对降雨减蚀的作用与功能提供理论基础和技术指导。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(3)
Effects of soil erosion and reforestation on soil respiration, organic carbon and nitrogen stocks in an eroded area of Southern China
土壤侵蚀和植树造林对中国南方侵蚀区土壤呼吸、有机碳和氮储量的影响
  • DOI:
    10.1016/j.scitotenv.2019.05.221
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Science of the Total Environment
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yao Xiong;Yu Kunyong;Wang Guangyu;Deng Yangbo;Lai Zhuangjie;Chen Yan;Jiang Yusen;Liu Jian
  • 通讯作者:
    Liu Jian
Effects of stand age on soil respiration in Pinus massoniana plantations in the hilly red soil region of Southern China
林龄对南方红壤丘陵区马尾松人工林土壤呼吸的影响
  • DOI:
    10.1016/j.catena.2019.03.038
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Catena
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Yu Kunyong;Yao Xiong;Deng Yangbo;Lai Zhuangjie;Lin Lingchen;Liu Jian
  • 通讯作者:
    Liu Jian
长汀红壤侵蚀区马尾松林生物量估算模型的构建
  • DOI:
    10.13759/j.cnki.dlxb.2019.05.012
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    东北林业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    项佳;余坤勇;陈善沐;吴清泉;刘健;陈昌雄
  • 通讯作者:
    陈昌雄
Spatial variability of soil organic carbon and total nitrogen in the hilly red soil region of Southern China
南方红壤丘陵区土壤有机碳和全氮的空间变异
  • DOI:
    10.1007/s11676-019-01014-8
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Journal of Forestry Research
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Yao Xiong;Yu Kunyong;Deng Yangbo;Liu Jian;Lai Zhuangjie
  • 通讯作者:
    Lai Zhuangjie
Estimation of Pinus massoniana Leaf Area Using Terrestrial Laser Scanning
利用地面激光扫描估算马尾松叶面积
  • DOI:
    10.3390/f10080660
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Forests
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Deng Yangbo;Yu Kunyong;Yao Xiong;Xie Qiaoya;Hsieh Yita;Liu Jian
  • 通讯作者:
    Liu Jian

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其他文献

福建西部山地水土流失区土壤呼吸的空间异质性
  • DOI:
    10.13227/j.hjkx.201605005
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    环境科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚雄;余坤勇;曾琪;杨玉洁;张今朝;刘健
  • 通讯作者:
    刘健
基于Kriging法的森林土壤养分空间插值
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    福建农林大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杨子清;陈平留;刘健;余坤勇;廖晓丽;游浩辰;缪绿琳
  • 通讯作者:
    缪绿琳
福建三明市金丝湾森林公园米槠林林分空间结构分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    西北林学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    项佳;杨素萍;刘健;余坤勇;张今朝;郑文英;曾琪
  • 通讯作者:
    曾琪
沿海防护林主要造林树种木麻黄适生立地条件的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    福建林学院学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    廖晓丽;周新年;刘健;余坤勇;郑德祥;赖日文
  • 通讯作者:
    赖日文
毛竹林分冠层叶面积指数高光谱估测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    森林与环境学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    姚雄;曾琪;刘健;郑文英;余坤勇
  • 通讯作者:
    余坤勇

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余坤勇的其他基金

南方红壤水土流失区植被覆盖与管理因子(C因子)遥感重建研究
  • 批准号:
    41401385
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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