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生態(tài)大數(shù)據(jù)管理與多學(xué)科應(yīng)用

生態(tài)大數(shù)據(jù)管理與多學(xué)科應(yīng)用

定 價(jià):¥188.00

作 者: 湯旭光等
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030699732 出版時(shí)間: 2022-03-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 231 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  當(dāng)今生態(tài)學(xué)已經(jīng)發(fā)展到大科學(xué)、大數(shù)據(jù)、大理論時(shí)代,生態(tài)大數(shù)據(jù)的集成分析與信息挖掘逐漸成為地球系統(tǒng)科學(xué)研究的重要手段。本書(shū)以生態(tài)大數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,介紹了生態(tài)大數(shù)據(jù)的概念與特征、主要來(lái)源與技術(shù)方法、重點(diǎn)關(guān)注方向,以及海量異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的基本思路、技術(shù)特點(diǎn)與應(yīng)用模式,闡述了基于GEE云計(jì)算平臺(tái)、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能算法等大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在生態(tài)學(xué)研究中的應(yīng)用,在此基礎(chǔ)上結(jié)合具體案例,介紹當(dāng)前生態(tài)大數(shù)據(jù)在生態(tài)工程成效評(píng)估、生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)、生態(tài)安全診斷、生境適宜性評(píng)價(jià)、旱澇災(zāi)情監(jiān)測(cè)與損失評(píng)估等領(lǐng)域的多學(xué)科應(yīng)用,相關(guān)研究可為區(qū)域、國(guó)家乃至全球尺度生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、保護(hù)與治理現(xiàn)代化提供參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《生態(tài)大數(shù)據(jù)管理與多學(xué)科應(yīng)用》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
第1章 生態(tài)大數(shù)據(jù)概述 1
1.1 生態(tài)大數(shù)據(jù)的概念 1
1.2 生態(tài)大數(shù)據(jù)的特征 2
1.3 生態(tài)大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源 4
1.3.1 主要來(lái)源 4
1.3.2 全球生態(tài)觀測(cè)網(wǎng)絡(luò) 4
1.3.3 對(duì)地觀測(cè)大數(shù)據(jù) 5
1.3.4 公民科學(xué)的發(fā)展 5
1.4 生態(tài)大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)方法 5
1.4.1 整合分析 5
1.4.2 數(shù)據(jù)挖掘 6
1.4.3 數(shù)據(jù)-模型融合 6
1.4.4 可視化及人機(jī)交互 7
1.5 發(fā)展歷程與應(yīng)用 7
1.5.1 大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程 7
1.5.2 生態(tài)大數(shù)據(jù)發(fā)展歷程 9
1.5.3 主要應(yīng)用 9
1.6 生態(tài)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)架構(gòu) 11
1.6.1 數(shù)據(jù)采集層 12
1.6.2 數(shù)據(jù)管理層 12
1.6.3 數(shù)據(jù)運(yùn)算層 13
1.6.4 服務(wù)應(yīng)用層 14
1.7 面臨的主要挑戰(zhàn)與展望 14
1.7.1 主要挑戰(zhàn) 14
1.7.2 前景展望 15
1.8 本章小結(jié) 16
參考文獻(xiàn) 16
第2章 生態(tài)大數(shù)據(jù)管理 18
2.1 概述 18
2.1.1 生態(tài)大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)密集問(wèn)題 18
2.1.2 生態(tài)信息的大規(guī)模高并發(fā)訪問(wèn) 19
2.2 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)NoSQL 20
2.2.1 廣義列模型:Google BigTable 21
2.2.2 Key-Value模型:Amazon Dynamo 22
2.2.3 文檔存儲(chǔ)模型:MongoDB 23
2.2.4 NoSQL基本思想總結(jié) 24
2.3 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)與海量異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 25
2.3.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 25
2.3.2 復(fù)制技術(shù) 25
2.3.3 數(shù)據(jù)切分 27
2.3.4 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和NoSQL結(jié)合方式 27
2.4 云計(jì)算平臺(tái) 29
2.4.1 Hadoop架構(gòu)介紹 29
2.4.2 HDFS分布式文件系統(tǒng) 30
2.4.3 MapReduce并行處理框架 31
2.4.4 基于Hadoop的生態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)框架設(shè)計(jì) 32
2.5 本章小結(jié) 33
參考文獻(xiàn) 34
第3章 基于Google Earth Engine云平臺(tái)的陸表參數(shù)變化分析 35
3.1 概述 35
3.2 GEE云平臺(tái) 36
3.2.1 GEE概述 36
3.2.2 主要數(shù)據(jù)說(shuō)明 39
3.3 研究區(qū)概況及分析方法 40
3.3.1 研究區(qū)概況 40
3.3.2 NDVI數(shù)據(jù)重建 41
3.3.3 時(shí)間序列分析 42
3.3.4 相關(guān)性分析 42
3.4 三峽庫(kù)區(qū)土地利用與陸表參數(shù)變化特征 42
3.4.1 植被SINDVI變化時(shí)空分布特征 42
3.4.2 地表溫度變化時(shí)空分布特征 43
3.4.3 反照率變化時(shí)空特征分析 45
3.4.4 土地利用變化分析 46
3.4.5 陸表參數(shù)相關(guān)分析 47
3.5 土地利用變化對(duì)關(guān)鍵陸表參數(shù)影響 48
3.5.1 土地利用與SINDVI研究 49
3.5.2 土地利用與地表溫度研究 49
3.5.3 土地利用與反照率研究 50
3.6 本章小結(jié) 50
3.6.1 討論 50
3.6.2 結(jié)論 51
參考文獻(xiàn) 52
第4章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的陸地生態(tài)系統(tǒng)碳通量估算 55
4.1 概述 55
4.2 通量觀測(cè)數(shù)據(jù)獲取與處理 57
4.2.1 觀測(cè)站點(diǎn)介紹 57
4.2.2 數(shù)據(jù)處理 57
4.3 主要機(jī)器學(xué)習(xí)方法與性能評(píng)價(jià) 59
4.3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)方法 59
4.3.2 模型構(gòu)建 60
4.3.3 性能評(píng)價(jià) 60
4.4 主要結(jié)果分析 61
4.4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)在不同陸地生態(tài)系統(tǒng)中的GPP模擬 61
4.4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在不同陸地生態(tài)系統(tǒng)中的RE模擬 64
4.4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)在不同陸地生態(tài)系統(tǒng)中的NEE模擬 66
4.5 討論 68
4.5.1 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能及其比較 68
4.5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型在不同碳通量上的預(yù)測(cè)能力 68
4.5.3 機(jī)器學(xué)習(xí)模型在不同陸地生態(tài)系統(tǒng)上的預(yù)測(cè)能力 69
4.6 本章小結(jié) 69
參考文獻(xiàn) 70
第5章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的西南喀斯特地區(qū)生態(tài)恢復(fù)成效評(píng)估 74
5.1 概述 74
5.2 生態(tài)工程恢復(fù)成效研究進(jìn)展 76
5.3 生態(tài)工程恢復(fù)成效評(píng)估方法 76
5.3.1 相關(guān)數(shù)據(jù)介紹 76
5.3.2 統(tǒng)計(jì)分析方法 79
5.4 西南喀斯特地區(qū)植被SIF時(shí)空動(dòng)態(tài)分析 80
5.4.1 空間格局 80
5.4.2 年際及季節(jié)動(dòng)態(tài) 80
5.4.3 空間趨勢(shì)分析 82
5.5 生態(tài)工程影響評(píng)估 84
5.5.1 生態(tài)工程對(duì)區(qū)域植被SIF的影響 84
5.5.2 西南喀斯特地區(qū)植被動(dòng)態(tài)影響因素 85
5.6 本章小結(jié) 86
參考文獻(xiàn) 87
第6章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià) 91
6.1 概述 91
6.2 紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)研究進(jìn)展 93
6.3 漳江口紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng) 94
6.3.1 漳江口紅樹(shù)林濕地概況 94
6.3.2 土地覆蓋數(shù)據(jù)主要獲取來(lái)源 95
6.4 紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)方法 95
6.4.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建 95
6.4.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算 97
6.4.3 生態(tài)系統(tǒng)健康指數(shù) 97
6.5 紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)變化 97
6.5.1 景觀格局變化特征 97
6.5.2 濕地生態(tài)系統(tǒng)的壓力-狀態(tài)-響應(yīng)健康狀況 99
6.5.3 濕地生態(tài)系統(tǒng)健康水平的時(shí)空變化 101
6.6 紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)健康變化驅(qū)動(dòng)力因素分析 102
6.6.1 互花米草入侵與海平面上升的影響 102
6.6.2 養(yǎng)殖業(yè)擴(kuò)增與海堤建設(shè)的影響 102
6.6.3 保護(hù)區(qū)建設(shè)的影響 103
6.7 本章小結(jié) 104
參考文獻(xiàn) 104
第7章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的區(qū)域生態(tài)安全診斷 106
7.1 生態(tài)安全概述 106
7.2 相關(guān)研究方法 107
7.2.1 生態(tài)足跡 109
7.2.2 生態(tài)承載力 109
7.2.3 生態(tài)赤字/盈余 109
7.2.4 生態(tài)壓力指數(shù) 110
7.3 全國(guó)尺度生態(tài)安全格局分析 110
7.3.1 生態(tài)足跡分析 110
7.3.2 生態(tài)承載力分析 112
7.3.3 生態(tài)安全分析 114
7.4 河南省生態(tài)安全格局分析 115
7.4.1 人均生態(tài)足跡分析 115
7.4.2 人均生態(tài)承載力分析 117
7.4.3 人均生態(tài)赤字/盈余與生態(tài)壓力指數(shù)分析 118
7.5 討論 120
7.6 本章小結(jié) 120
參考文獻(xiàn) 121
第8章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的蔬菜重金屬含量研究 123
8.1 概述 123
8.2 重金屬Cd脅迫下植物高光譜技術(shù)的應(yīng)用及研究進(jìn)展 124
8.2.1 基本原理 124
8.2.2 高光譜遙感信息提取方法 124
8.3 常見(jiàn)蔬菜Cd含量的高光譜遙感分析 127
8.3.1 小白菜 127
8.3.2 辣椒 131
8.3.3 莖瘤芥 136
8.4 討論 140
8.5 本章小結(jié) 141
參考文獻(xiàn) 141
第9章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的干旱評(píng)價(jià)及其對(duì)糧食產(chǎn)量的影響 143
9.1 概述 143
9.2 微波遙感觀測(cè)土壤水分進(jìn)展 144
9.2.1 遙感估算原理及全球產(chǎn)品介紹 144
9.2.2 微波遙感反演土壤水分算法研究進(jìn)展 146
9.3 農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測(cè)方法 148
9.3.1 基于植被指數(shù)的干旱監(jiān)測(cè) 148
9.3.2 基于植被指數(shù)和溫度的干旱監(jiān)測(cè) 148
9.3.3 基于土壤水分的干旱監(jiān)測(cè) 149
9.4 東北地區(qū)干旱監(jiān)測(cè)及其對(duì)糧食產(chǎn)量的影響分析 149
9.4.1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)源 149
9.4.2 基于土壤水分的東北地區(qū)干旱程度評(píng)價(jià) 151
9.4.3 干旱程度與糧食產(chǎn)量的關(guān)系 155
9.5 本章小結(jié) 158
參考文獻(xiàn) 158
第10章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的植被總初級(jí)生產(chǎn)力估算及*新進(jìn)展 161
10.1 概述 161
10.2 葉綠素?zé)晒膺b感反演進(jìn)展 162
10.2.1 SIF主要獲取方法及優(yōu)勢(shì) 162
10.2.2 SIF遙感反演算法進(jìn)展 163
10.3 常用的GPP估算方法 166
10.3.1 渦度相關(guān)算法 167
10.3.2 基于遙感資料的光能利用率模型 167
10.3.3 生態(tài)過(guò)程模型估測(cè) 167
10.3.4 動(dòng)態(tài)全球植被模型 168
10.4 基于SIF估算GPP的不確定性與挑戰(zhàn) 168
10.4.1 基于SIF估算GPP的模型 168
10.4.2 基于SIF估算GPP的不確定性 170
10.4.3 機(jī)遇與挑戰(zhàn) 171
10.5 本章小結(jié) 174
參考文獻(xiàn) 175
第11章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的越冬水禽棲息地植被動(dòng)態(tài)及影響因素分析 181
11.1 概述 181
11.2 方法與數(shù)據(jù) 182
11.2.1 研究區(qū)概況 182
11.2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理 184
11.3 水禽越冬季植被覆蓋季內(nèi)動(dòng)態(tài)變化 185
11.3.1 季內(nèi)時(shí)間變化特征 185
11.3.2 季內(nèi)空間變化特征 186
11.4 水禽越冬季植被覆蓋年際動(dòng)態(tài)變化 187
11.4.1 年際時(shí)間變化特征 187
11.4.2 年際空間變化特征 188
11.5 水文條件對(duì)植被年際動(dòng)態(tài)變化的影響 190
11.6 討論 191
11.6.1 越冬季植被覆蓋動(dòng)態(tài)變化的限制因素 191
11.6.2 影響水禽數(shù)量的潛在因素 193
11.7 本章小結(jié) 194
參考文獻(xiàn) 194
第12章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的洪水淹沒(méi)分析與災(zāi)情評(píng)估 197
12.1 概述 197
12.2 洪水淹沒(méi)研究進(jìn)展 198
12.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程 201
12.3.1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)預(yù)處理 201
12.3.2 洪水淹沒(méi)分析方法 204
12.3.3 研究方法 206
12.4 實(shí)驗(yàn)討論 208
12.4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果 208
12.4.2 望江縣洪水淹沒(méi)現(xiàn)狀 208
12.4.3 洪水災(zāi)情模型評(píng)估權(quán)重選取 209
12.5 本章小結(jié) 211
參考文獻(xiàn) 211
第13章 基于生態(tài)大數(shù)據(jù)的西南地區(qū)極端干旱季節(jié)性響應(yīng)分析 213
13.1 干旱概述 213
13.2 西南地區(qū)干旱研究進(jìn)展 214
13.3 干旱的季節(jié)性研究方法 216
13.3.1 主要數(shù)據(jù)說(shuō)明 217
13.3.2 研究方法介紹 219
13.4 西南地區(qū)極端干旱的季節(jié)性響應(yīng)分析 221
13.4.1 地表水響應(yīng) 221
13.4.2 植被響應(yīng) 222
13.4.3 氣象響應(yīng) 224
13.5 討論 225
13.6 本章小結(jié) 226
參考文獻(xiàn) 226

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