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湖北林业科技 2024年第4期53卷 47-53页

作者：曹荣军陈金良田风雷彭刚志黄利民高新章彭洪林王功芳谭艳宜昌三峡大老岭自然保护区管理局宜昌443000

为了解湖北大老岭国家级自然保护区四川杜鹃群落特征,通过设置样方法,对该群落的物种组成、群落结构及物种多样性进行研究,结果表明:研究样地内共有维管束植物34科52属65种,其中乔木14科21属29种,草本15科22属26种,灌木7科7属7种,藤本2... 详细信息

为了解湖北大老岭国家级自然保护区四川杜鹃群落特征,通过设置样方法,对该群落的物种组成、群落结构及物种多样性进行研究,结果表明:研究样地内共有维管束植物34科52属65种,其中乔木14科21属29种,草本15科22属26种,灌木7科7属7种,藤本2科2属3种。样地内四川杜鹃为优势种,共有334株,其中四川杜鹃古树75株,四川杜鹃大小级结构完整,种群相对稳定。该群落垂直结构明显,乔木层优势种为四川杜鹃、灌木层优势种为箬竹、草本层优势种为山酢浆草。对该群落生物多样性分析显示,丰富度指数为乔木层>草本层>灌木层,Simpson指数和Shannon-wiener指数为草本层>乔木层>灌木层。

关键词：四川杜鹃群落结构生物多样性大老岭国家级自然保护区

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湖北大老岭国家级自然保护区鸟兽资源的初步调查

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湖北林业科技 2023年第5期52卷 43-50,84页

作者：彭洪林谭艳高新章陈显曹荣军曾百林黄利民陈金良宜昌三峡大老岭自然保护区管理局宜昌443000

为了掌握大老岭国家级自然保护区内鸟兽资源现状,本研究于2019年3月~2022年4月在该保护区国有林范围内通过划分网格布设相机的方法进行调查。野外调查覆盖61个网格,布设相机104台,累计相机工作日24639 d,收集独立有效照片数为9718张,共... 详细信息

为了掌握大老岭国家级自然保护区内鸟兽资源现状,本研究于2019年3月~2022年4月在该保护区国有林范围内通过划分网格布设相机的方法进行调查。野外调查覆盖61个网格,布设相机104台,累计相机工作日24639 d,收集独立有效照片数为9718张,共监测到兽类7目14科24种,鸟类6目20科58种。结果表明:大老岭国家级自然保护区内有林麝和小灵猫2种国家Ⅰ级重点保护野生动物,猕猴、中华鬣羚、中华斑羚等18种国家Ⅱ级保护野生动物,IUCN受威胁物种5种,《中国脊椎动物红色名录》受威胁物种20种;新记录种6种,分别是凤头蜂鹰、蛇雕、黄腿渔鸮、小黑领噪鹛、灰翅鸫、灰头鸫。兽类物种相对多度指数(RAI)排列前三的分别为小麂(RAI=9.70)、野猪(RAI=7.66)、毛冠鹿(RAI=3.26),鸟类物种相对多度指数排列前三的依次为红腹锦鸡(RAI=0.24)、红腹角雉(RAI=0.23)和勺鸡(RAI=0.21)。兽类网格占有率最高为小麂(GO=93.44%),其次分别是野猪(GO=85.25%)、果子狸(GO=72.13%),鸟类中网格占有率最高依次是勺鸡(GO=32.79%)、红腹角雉(GO=29.51%)、红腹锦鸡(GO=27.87%)。此外,本调查也分析了人类干扰情况,并且发现新记录种并更新了保护区鸟兽资源现状,为野生动物保护和保护区管理提供了基础数据。

关键词：大老岭国家级自然保护区相机监测鸟兽资源相对多度指数网格占有率

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基于python提取红外相机信息的实现

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长江信息通信 2024年第5期37卷 118-119,168页

作者：朱凯丁峰高新章曹荣军田风雷宜昌三峡大老岭保护区管理局湖北宜昌443000

为了解决保护区林业工作人员提取红外相机信息效率低下问题,文章介绍了一种基于Python语言对大老岭国家级自然保护区所拥有的红外相机照片属性信息的提取方法,具体内容使用Python的图像处理库处理照片,自动提取出拍摄时间、经纬度和海... 详细信息

为了解决保护区林业工作人员提取红外相机信息效率低下问题,文章介绍了一种基于Python语言对大老岭国家级自然保护区所拥有的红外相机照片属性信息的提取方法,具体内容使用Python的图像处理库处理照片,自动提取出拍摄时间、经纬度和海拔等属性信息,并且使用Python程序批量排除了空相片,减少了林业工作人员繁琐的操作步骤,为后续研究保护区各种动物分布情况和活动节律提供便利和效率。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地提取红外相机照片中的属性信息,并能够在实际应用中得到有效地应用,并且相比手工操作提升了百倍。

关键词：大老岭国家级自然保护区 Python语言红外相机动物发布点位 GPS 批量处理

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