广东英德滑水山植被类型研究

用样方法对广东英德石门台国家级自然保护区滑水山片的植被类型进行初步调查，结果表明该地区具7种植被型和11种植被亚型，地带性植被是以壳斗科、山茶科、樟科、金缕梅科等组成的中亚热带典型常绿阔叶林。山体植被垂直分布明显，群落结构较简单。滑水山具有植物群落演替过程中的中间阶段和顶极群落，体现出南亚热带向中亚热带过渡的特点。     

遥感专家分类系统在滇西北植被信息提取中的应用试验研究

 选取滇西北香格里拉县的大中甸乡作为试验区,基于GPS定位调查对试验区典型覆盖地物的遥感多光谱信息进行测定与分析理解,集成GIS功能进行地形模型的变量处理,利用ERDASIMAGINE遥感专家分类系统模块,探索对试验区主要植被类型进行智能提取的知识库设计与分类组织实施.初步探索结果表明.相对于仅仅基于遥感光谱信息的传统分类方法,由于专家系统技术可以组织多变量参与分类信息提取,并通过专家综合分析进行灵活多变的规则知识库设计,还可根据区域特征与环境资源管理需要对专家分类过程实行反复调试的功能,因此,专家系统技术在自然环境复杂多样的云南山区植被信息提取中具有较为突出的先进性和实用性.对于试验结果,可通过适当的规则修改调整,将有关技术方法应用推广到其它广大山区.     

福建海岛草丛植被的等级聚合分类

福建海岛草丛植被是海岛的重要资源,植被调查是实现沿海地区经济发展战略的重要措施之一。本文用等级聚合分类把福建海岛22个样地的草丛植被分为10个类型。揭示了按优势种划分的各个类型之间的联系和区别,表明了群落样地中的种类组成与环境之间的关系。研究证明,等级聚合分类在草丛植被分类中是可行的。     

华东地区植被概况

华东地区六省一市从北向南大致属于暖温带落叶阔叶林区域、北亚热带常绿落叶阔叶混交林地带、典型的中亚热带常绿阔叶林地带、南亚热带季风常绿阔叶林地带。通过对华东地区自然地理成因、气候和土壤状况的介绍，从不同生境角度分析了华东地区原生植被类型、次生植被类型和人工栽培植被类型     

荒漠草原近地面反射光谱特征研究 Ⅱ．戈壁针茅荒漠草原产草量与植被指数相关性的时空动态研究

分析了戈壁针茅荒漠草原不同群落近地面反射光谱特征与产草量的相关关系、初步分析了同一群落类型不同月份近地面估产模型的动态．确认荒漠草原植被指数与产草量的相关性受群落类型、植被指数类型及测定月份的影响．比值植被指数（ＲＶＩ）与标准差植被指数（ＮＤＶＩ）是比较稳定的估产指数，在产量较低的月份，植被指数与产草量之间趋于曲线相关，而在产草量较高的月份，二者之间趋于直线相关．     

植物精油对朱砂叶螨的毒性试验

用２６种植物精油在５ｍｇ／Ｌ浓度下熏杀朱砂叶螨２４ｈ，死亡率为１００％的有１０种精油，死亡率在５０％～９９％之间的有８种，死亡率低于５０％的有８种；冬青油、香茅油、薄荷油对朱砂叶螨的毒力ＬＣ５０值分别为０２８９４，０３６６８，０３４７９ｍｇ／Ｌ；冬青油与香茅油合用显示出明显的增效作用，毒性比率为１２８～１４３．结果表明，植物精油对朱砂叶螨有强烈的熏杀毒力．     

中条山植被垂直带谱再分析

根据现状植被的特点，对中条山植被垂直带谱进行了再分析，修正了以前垂直带划分方案中的错误，将垂直带划为：侧柏林带（５００～１０００ｍ）——松栎林带（８００～１５００ｍ）——栓皮栎林带（１４００～２０００ｍ）——杨桦林带（１９００～２２００ｍ）——山地草甸带（２１００～２３５８ｍ）。文中对各带的特征及利用方向作了论述     

六种沙蒿花粉形态的比较研究

通过光学显微镜和扫描电镜．观察了蒿属6种沙生半灌木的花粉形态．结果表明，6种沙蒿的花粉形态高度一致,极面观均为三裂圆形，赤道面观为圆形或椭圆形，具三孔沟，外壁纹饰在光镜下为表面颗粒状，在电镜下为排列较疏的刺，刺基外延．     

亚热带岩溶山区植被演替和夏季土壤CO2浓度动态关系

对南川市金佛山西坡相近的环境条件下不同植被类型土壤CO2 浓度及其主要环境因子进行连续观测的基础上 ,采用空间换时间的方法对植被演替对夏季土壤CO2 浓度的动态影响作了详细的研究 ,认为 :土壤CO2 随气温的变化有明显的日变化 ,降水对其浓度也有较大的影响 ,其变化过程及CO2 浓度剖面动态与植被类型有关 ;不同植被条件下土壤CO2 浓度月动态受环境因素影响显示出的差异不大 ,但浓度值水平有很大差别 ;植被演替是岩溶和土壤吸收CO2 作用的重要促进因素 .     

基于人工神经网络的城市航空遥感图像植被分类研究

研究了一种基于模糊量化与多层前馈神经网络相结合进行多类别遥感图像植被分类的新方法.对分类指标 进行π隶属函数模糊量化之后,进行多层前馈神经网络(MLP)训练,再用训练后的MLP网络构成监督分类器,并 以宁波市彩红外航空遥感图像资料为数据源,选取园林区为试验区,对植被进行监督分类,分类精度达78%.研究 成果表明,该方法适用于多类别的遥感图像植被分类,其分类效果也较好.