简介:本研究以内蒙古锡林郭勒盟苏尼特右旗短花针茅荒漠草原为研究对象,采用分层取样技术,分别对碱韭和短花针茅为主的草地植物群落进行调查(测定指标为高度、盖度、密度和地上现存量),获得禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本数据。通过MATLAB软件平台,把植物群落的数量特征(高度、盖度和密度)作为输入因子,以群落现存量作为输出因子来建立BP神经网络模型,并对预测结果进行检验。结果显示,禾本科为主、碱韭为主以及由二者构成的复合样本,采用BP神经网络平均预测准确率分别为94.1%,92.98%,91.01%。因此,BP神经网络可作为草地植物群落地上现存量模拟与预测的有效工具之一。采用BP神经网络对不同草地植物类群进行模拟和预测可能会存在差异,但这种差异会随着样本容量的增大或训练精度的增加而弱化。
简介:为确保农畜产品有效供给、推进现代农牧业转型升级、构建新型农牧业生产经营体系,对农牧民的培训教育提出了更高的要求。本文通过对内蒙古草原畜牧业地区的选点调查,运用二元Logistic模型,实证分析影响牧民培训需求的相关因素,从而有针对性的提出提高农牧民培训质量的对策及建议,促进新型职业农牧民培育工作的开展。
简介:本文论述了遥感、地理信息系统、全球定位系统(“3S”技术)在西藏第二次草原资源普查中草原类型数据形成的技术方法。构建基于遥感技术的野外样点数据采集、综合多源数据建立草原分类系统、面向对象分类技术生成图形与属性数据等技术集成体系。野外采集样点2432个,建立遥感影像解译标志,测定草原类型及其生境与植物生物学特征。基本信息源为TM数据,参考信息源为SPOT数据;基于上世纪80年代西藏草原类(亚类)分类系统框架,依据样点资料建立草原类型分类系统;在eCognition软件支持下,通过影像多尺度分割、最邻近和隶属度函数法信息提取与人机交互式修正,快速精准完成了西藏草原类型数据的集成。