简介:建设国家湿地公园,注重湿地保护、宣传和教育、湿地合理利用,是缓解湿地资源保护与城市化进程矛盾的可行举措,也是《湿地公约》所提倡的发展方向。截至2017年底,中国已有国家湿地公园898处,有效缓解了湿地保护的压力。但是,国家湿地公园发展速度过快,也出现了"重申报、轻建设"、发展不平衡、结构不尽合理、同质化严重等问题。在分析中国国家湿地公园建设现状、存在问题的基础上,从供给侧改革角度出发,提出在湿地生态保护提升、科普及宣传和教育能力建设、生态旅游竞争力提高、科研监测和成果转化4方面挖掘国家湿地公园的供给潜力;提出总体布局结构优化、培育投资参与新主体及推动管理改革、提高民众参与度等对策措施,以期为"十三五"期间科学、合理地建设国家湿地公园提供参考。
简介:草原鼠洞的识别定位可以为鼠害的监测、预测和防治等提供科学参考,因此,如何快速且准确地识别草地鼠洞成为亟需解决的问题。选取玛多县典型区作为研究区,利用可见光波段无人机影像,研究并建立了面向对象的模板匹配法和支持向量机法的草地鼠洞自动识别方法。模板匹配法是在多尺度分割的影像中选取不同种类的鼠洞对象并生成匹配模板,接着进行目标检测并产生初始结果,最后构建光谱、几何和纹理特征库对检测结果进行筛选。支持向量机法首先采集鼠洞训练样本并优化分类特征空间,然后采用支持向量机分类器监督分类得到鼠洞识别结果。对2种方法的识别结果进行精度评价与分析表明:2种方法的总体精度均较高,适用于三江源区草原鼠洞的精准识别。基于面向对象的模板匹配法比支持向量机法的总体识别精度整体高1%,错分误差低3%,识别效果较好。
简介:以2016年8月26日Landsat-8OLI影像为数据源,针对特征变量数目可影响分类精度和运算速率问题,采用一种基于特征优选的随机森林模型,提取了黄河口滨海湿地高精度信息。首先,采用Relief(relevantfeatures)-F算法,对全部特征变量进行权重排序,剔除不相关变量;然后,分别采用基于特征优选的随机森林模型、最大似然方法和神经网络分类算法,提取黄河口滨海湿地信息,比较基于特征优选的随机森林模型与其它两种分类方法在滨海湿地信息提取应用中的精度和效率。研究结果表明,基于特征优选的随机森林模型滨海湿地分类效果最佳,总精度为86.39%,Kappa系数为0.81,明显高于最大似然和神经网络分类方法;其中,河流湿地分类精度最高,为95.83%,盐田分类精度最低,主要原因在于盐田与养殖池、水库/坑塘的光谱和几何特征极为相似,易于混淆;但与最大似然分类和神经网络分类方法相比,该方法提取效果明显改善,分类精度分别提高了16.84%和4.44%。本研究结果证明,采用Relief-F算法特征优选的随机森林模型提取滨海湿地信息的方法,具有分类精度高、运算速率快的优势,适用于滨海地区不同类型湿地高精度信息提取。
简介:通过问卷调查和专家咨询,运用利益相关者分析法,对福建省天宝岩国家级自然保护区管理中的利益相关者进行分析,从生态、社会和经济价值角度探讨福建省天宝岩国家级自然保护区的公共管理模式。研究结果为:福建省天宝岩国家级自然保护区管理中的利益相关者分为核心层、外围层和边缘层,核心层的利益相关者包括政府、非政府组织、当地社区和企业,其对该自然保护区管理具有重要作用。政府为高影响力和低利益,关注生态价值;非政府组织是低影响力和低利益,关注社会价值;当地社区具有高影响力和高利益,关注经济价值;当地企业为低影响力和高利益,关注经济价值。基于利益相关者分析,选择政府主导的管理型、政府指导下的非政府组织管理型、政府指导下的社区共同管理型、政府指导下的企业管理型等公共管理模式。