赵晓倩
- 作品数：6 被引量：85H指数：4
- 供职机构：中国科学院植物研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国科学院战略性先导科技专项中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：生物学农业科学环境科学与工程更多>>
- 无人机在生物多样性遥感监测中的应用现状与展望被引量：49
- 2016年
- 近十年,无人机平台由于其灵活机动、成本低等优势在植被生态调查、资源环境监测、生物多样性保护等领域逐渐兴起。本文从生物多样性遥感监测应用角度首先介绍了无人机分类系统,为具体工作开展过程中如何选择合适的载体和传感器提供了参考;继而总结了不同类型无人机的适用性及其可搭载传感器的用途与区别。在此基础上,针对无人机平台的高精度遥感信息具体应用案例,就反映生物多样性变化并揭示其驱动机制方面的无人机遥感直接和间接指标的相关研究进展展开阐述。最后,就目前无人机遥感技术在生物多样性监测领域的应用中存在的限制,如软硬件结合匹配程度不够、部分设备过于昂贵、法律法规不完善、与传统生物多样性监测手段结合较弱等问题进行探讨。我们认为:无人机遥感技术可以很好地弥补地面监测与航天、卫星遥感之间的尺度空缺,更好地将监测点上的结果以准确、可靠的推绎方法扩展到区域尺度供决策分析使用。今后迫切需要进一步加大生物多样性近地面遥感监测项目建设的实施力度,从整体上提高生物多样性热点区域应对变化的分析预警能力。
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- 关键词：无人机遥感激光雷达多源数据
- 室内作物表型检测系统
- 室内作物表型检测系统，包括主体框架，所述主体框架的四边通过数个立柱支撑在地面上，主体框架的底部安装两条并排设置的纵向路轨，该两个纵向路轨的底部连接横向路轨，该横向路轨的底部安装有仪器安装架，仪器安装架的底部安装多传感器集...
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- 文献传递
- 基于标本探究中国植物的组成变化趋势和新物种发现的可能性被引量：4
- 2018年
- 本文主要是根据中国植物志现有的39586份植物数据进行数据分析整理来探究中国植物学的发展历史、现状以及将来可能趋势,从而能对植物资源的保护、利用提供帮助。本文主要的统计项目有中国植物主要命名人的统计及其发现并命名的年份,根据这两项能够对比出中国近现代的植物学研究的发展。接着对中国植物组成进行分析,主要的大科分别是菊科(7501),禾本科(5720),豆科(5720),兰科(3951),蔷薇科(3799),毛茛科(2592),杜鹃花科(2273),百合科(2221),唇形科(2176),莎草科(2135)。接着对植物的异名及错误命名情况进行统计,其中异名最多的植物为Toona ciliata,异名情况可能是由于植物存在不同的生态型造成的,植物分化出不同的生态型意味着植物具有较大的进化可能,所以异名多的植物具有较大的进化潜能。最后对中国植物的分布进行统计分析,中国植物的主要分布区为我国的西南部,而这些地区归属于和东南亚共享的生物热点地区,存在着较大的发现新种的可能。
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- 关键词：进化
- Crop 3D--基于激光雷达技术的作物高通量三维表型测量平台被引量：25
- 2016年
- 作物表型测量技术发展的滞后已成为当前育种领域的发展瓶颈,高通量的精确表型测量有助于加速育种进程.激光雷达是一种新兴的主动遥感技术,能够精确获取作物的空间形态数据,在高通量作物表型监测中有广阔应用前景.然而,目前我国基于激光雷达技术的作物表型监测仍存在较大空白.因此,本课题组自主研发了一套以激光雷达为主,集成高分辨率相机、热成像仪、高光谱成像仪等传感器的高通量作物测量平台—Crop3D.与传统作物表型测量技术相比,Crop 3D优势在于能够通量化同步地对作物各生长时期进行多源表型数据的获取并提取株高、株幅、叶长、叶宽、叶倾角和叶面积等参数,可为植物生物学和基因组学分析提供数据支持.本文重点对Crop 3D平台的整体规划设计、传感器集成、运行模式及平台获取的表型参数做了详细描述,并对其潜在应用领域做了简要探讨.本课题组认为,激光雷达与传统表型测量技术相结合的集成型平台有望成为未来作物表型参数获取的趋势所在.
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- 关键词：作物育种表型参数激光雷达高通量
- 室内作物表型检测系统
- 室内作物表型检测系统，包括主体框架，所述主体框架的四边通过数个立柱支撑在地面上，主体框架的底部安装两条并排设置的纵向路轨，该两个纵向路轨的底部连接横向路轨，该横向路轨的底部安装有仪器安装架，仪器安装架的底部安装多传感器集...
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- 文献传递
- 生物多样性监测网络建设进展被引量：7
- 2018年
- 生物多样性是生物及其与环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的总和。由于气候变化、人类活动的加剧,生物多样性正在经受前所未有的快速变化,各国政府和相关国际组织已经积极投入到生物多样性监测和保护中。为了解生物多样性的现状和变化规律,全球性、区域性及国家性生物多样性监测网络陆续建立。地球观测组织—生物多样性监测网络(GEO BON)作为全球性网络,目的是建立和完善生物多样性监测核心指标EBV(Essential Biodiversity Variables),推动监测指标的标准化和全球化,为数据共享和大尺度生物多样性变化评估奠定基础。在区域尺度上,欧盟成立了EU BON,亚太地区成立了AP-BON。在国家尺度上,瑞士、英国、日本等均建立了监测网络。中国科学院在"十二五"期间成立了中国生物多样性监测与研究网络(Sino BON),对中国生物多样性的变化开展长期的监测与研究。生物多样性监测依赖于传统调查方法与先进技术结合,如红外相机、基因技术、无人机技术等。遥感能够提供大范围、全覆盖的生物多样性信息,是未来大尺度生物多样性监测的重要手段之一。为此,GEO BON成立了"生态系统结构"组主要研究如何建立基于遥感数据的EBV。Sino BON也引入了无人机近地面遥感技术探讨更大区域的生物多样性监测。未来随着中国综合地球观测系统的完善,Sino BON的地面观测将更好地与卫星数据结合,实现生物多样性天地一体化监测,服务于中国生物多样性保护与评估。
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- 关键词：生物多样性监测网络遥感监测SINOBON
