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基于资源三号的雷州半岛红树林种间分类研究

国土资源遥感 2019年第3期31卷 201-208页

作者：郑艺林懿琼周建甘伟修林广旋许方宏林光辉清华大学地球系统科学系教育部地球系统模拟重点实验室北京100084 清华大学深圳研究生院海洋科学与技术学部深圳518055 湛江国家级红树林自然保护区管理局湛江524000

利用遥感技术对区域尺度红树林进行种间分类在红树林资源调查、合理利用与保护方面具有重要意义。基于资源三号高空间分辨率影像的光谱特征、植被指数、纹理特征、形状参数等信息,结合无人机实地采集的样本点,采用面向对象结合决策树和... 详细信息

利用遥感技术对区域尺度红树林进行种间分类在红树林资源调查、合理利用与保护方面具有重要意义。基于资源三号高空间分辨率影像的光谱特征、植被指数、纹理特征、形状参数等信息,结合无人机实地采集的样本点,采用面向对象结合决策树和支持向量机的方法对红树林进行区域提取和种间分类。首次得到了广东省湛江红树林国家级自然保护区红树林物种分布图,并分析了其空间分布格局。结果表明: 2014年保护区内现存红树林面积为5 949.3 hm^ 2 ,低于当前大部分文献报道的结果;红树林在廉江市(1 556.0 hm^ 2 )、雷州市(1 466.1 hm ^2 )、湛江市辖区(1 168.0 hm ^2 )、遂溪县(734.7 hm ^2 )、徐闻县(479.8 hm ^2 )、吴川市(544.7 hm ^2 )均有分布。各地红树林皆呈现由海向陆的地带性物种分布格局:天然林区由低潮位向高潮位优势种依次为白骨壤、桐花树、秋茄、红海榄和木榄;外来红树植物无瓣海桑在引种区主要邻白骨壤陆缘一侧分布。各优势种在雷州半岛分布面积比例依次为白骨壤(41.9%)、无瓣海桑(23.4%)、桐花树(20.9%)、秋茄(5.4%)、红海榄(4.8%)和木榄(3.6%)。这一结果表明,雷州市和湛江市辖区无瓣海桑人工林种植取得了很好的成效,但其入侵和扩张风险需要深入研究。

关键词：红树林种间分类高空间分辨率影像面向对象

基于高分光学与全极化SAR的海南八门湾红树林种间分类方法

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热带海洋学报 2023年第2期42卷 153-168页

作者：张程飞任广波吴培强胡亚斌马毅阎宇张菁锐山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590 自然资源部第一海洋研究所山东青岛266061 国家卫星海洋应用中心北京100081 中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266580

合理的红树种间组成结构是有效发挥红树林湿地生态价值的前提,明确的红树林种间分布信息是开展红树林生态系统治理和规划工作的有效依据。针对海南八门湾红树林湿地,基于高分三号(GF-3)全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR... 详细信息

合理的红树种间组成结构是有效发挥红树林湿地生态价值的前提,明确的红树林种间分布信息是开展红树林生态系统治理和规划工作的有效依据。针对海南八门湾红树林湿地,基于高分三号(GF-3)全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)和高分六号(GF-6)多光谱遥感数据,本文提取了35个红树林遥感特征,利用极端梯度提升树(eXtremegradientboosting,XGBoost)算法开展了特征重要性排序、特征筛选和红树林种间分类实验,将其与传统的支持向量机(supportvectormachine,SVM)、随机森林(randomforest,RF)机器学习算法进行精度比较,并基于XGBoost算法进行了3种特征组合方式(优选特征、多光谱特征、全极化SAR特征)的分类精度比较,旨在探索XGBoost对红树林种间分类的适用性和光学与全极化SAR数据对红树林种间分类的能力。结果表明:1)识别红树林种类的优势特征依次为多光谱的光谱波段、极化分解参数、光谱植被指数,且仅利用前8个优选特征(绿光波段反射率G、蓝光波段反射率B、Yamaguchi面散射分量Ys、近红外波段反射率NIR、增强型植被指数EVI、比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、Freeman面散射分量F_(s))即可达到较高分类精度。2)对于八门湾红树林湿地,XGBoost算法的红树种间分类总体精度最高,为86.16%,卡帕系数为0.836,比SVM和RF算法高3%~8%;优选特征的红树林种间分类精度比单独的多光谱特征或全极化SAR特征高10%~12%。3)八门湾红树林总面积约为797.58hm^(2),共有白骨壤、海莲、红海榄、杯萼海桑、角果木、榄李、木榄、正红树、海漆9种优势真红树,杯萼海桑和木榄的面积较大,分别占全部红树林面积的45.46%、21.21%。

关键词：红树林种间分类多光谱全极化SAR XGBoost

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基于国产多源高分遥感的广西红树林种间分类研究

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基于国产多源高分遥感的广西红树林种间分类研究

作者：马云梅内蒙古师范大学

学位级别：硕士

红树林生态系统是海岸带重要生态系统,具有维护海岸带生态系统生物多样性、促淤固滩、净化水质和维护沿海地区生态安全等功能,同时对全球环境和气候具有重要指示意义。广西壮族自治区作为我国单位长度海岸线上红树林分布面积最大的省份... 详细信息

红树林生态系统是海岸带重要生态系统,具有维护海岸带生态系统生物多样性、促淤固滩、净化水质和维护沿海地区生态安全等功能,同时对全球环境和气候具有重要指示意义。广西壮族自治区作为我国单位长度海岸线上红树林分布面积最大的省份,其红树林湿地景观独特,在维护生物多样性和滨海湿地生态系统平衡中起到重要作用,具有重要研究意义。准确了解各区域红树林种类有助于红树林的资源调查、保护和利用。目前关于广西红树林遥感识别与监测,主要侧重大尺度红树林分布面积调查和小尺度下的红树林生物物理参数研究。尚缺少广西红树林大尺度的种间精细分类,因此,迫切需要使用高分遥感影像数据开展红树林种间精细分类研究,为广西壮族自治区红树林管理、保护和重建提供技术与数据支撑。本文基于高分一号(GF-1)、高分二号(GF-2)、高分五号(GF-5)和大疆(DJI)无人机等国产多源遥感数据,开展广西红树林种类遥感研究。以2018年GF-2数据为数据源,在红树林种间精细分类方法研究中,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法(OBSO)。基于GF-5高光谱数据,从特征提取和波段选择两个角度开展高光谱数据降维方法研究,提出了基于子空间划分与最小噪声分离相结合的特征提取方法(SMNF)和基于子空间划分、最佳指数因子与图像导数相结合的波段选择方法(SOIFID),并以茅尾海红树林为例验证其有效性。在OBSO分类方法的基础上,以2017019年GF-2 PMS多光谱遥感影像数据为主要数据源,采用SVM分类器对广西红树林湿地典型植被开展精细分类和空间分布研究。本文主要研究成果和结论如下:1.基于GF-2和DJI数据,针对国产高分遥感分类方法研究发现:本文提出的OBSO分类方法所得的分类效果最佳,总体精度为93.15%。其有效避免了“椒盐”噪声,整体视觉效果有了很大的提升,相比于基于像素的分类方法,面向对象的分类方法更适用于高空间分辨率遥感影像。2.基于GF-5和DJI遥感数据,通过对四种降维方法对比分析,发现自动子空间划分可以有效降低信息冗余,最佳指数因子波段组合降维方法和图像导数运算有助于提高高光谱红树林种类识别精度。其中SOIFID组合式降维方法所得分类结果总体精度最高,为94.30%,比SMNF降维方法提高了3.94%,可以看出,对于典型湿地生态系统红树林种间精细分类,波段选择降维方法比特征提取降维方法更适用。3.基于GF-2、GF-1和DJI遥感数据,对广西红树林综合监测得出:1)截至2019年11月广西现存红树林总面积为7376 ha。主要分布于河口和港湾区域,整体分布均匀,局部差异较大。2)广西红树林分为8类,分别是桐花树、白骨壤、红海榄、无瓣海桑、秋茄、木榄、老鼠簕和一种盐沼草本植物茳芏。桐花树和白骨壤作为广西红树林的优势种,面积为广西红树林总面积的90.74%,同时也是先锋物种,适应性强,常大面积连片分布于红树林外滩。3)桐花树和白骨壤在广西海岸带整体分布均匀,但局部差异较大;无瓣海桑作为外来物种,主要分布于茅尾海北部沿岸和廉州湾的南流江入海口东侧;红海榄大面积纯生区存在于山口红树林国家保护区;秋茄分布面积很小,仅在珍珠港沿岸有一小片长势非常好的纯生林;木榄作为红树林的后期演替物种,多分布于红树林内滩,主要分布在珍珠港;老鼠簕仅在茅尾海尖山镇大新围村沿岸受潮汐影响的水沟两侧有小面积连片分布;茳芏作为一种盐沼植物主要分布于茅尾海,且在茅尾海分布范围较广,常与桐花树混生。4)北仑河口和山口红树林国家级自然保护区的红树林总面积分别是1050.14 ha和635.43 ha,茅尾海自治区级红树林保护区红树林面积为1557.00 ha。5)以山口红树林保护区为典型区域进行红树林种类变迁分析。2007017年间,山口保护区红树林种类均为白骨壤、桐花树和红海榄,相比于2007年,2017年山口保护区红树林总面积减少了46.68 ha,其中白骨壤减少了116.50 ha,桐花树增加了68.32 ha,红海榄仅增加了1.40 ha,各红树林种类的变化主要发生在丹兜海区域。红树林内部斑块扩张明显,破碎程度加剧,景观聚集度以及连通性不断降低。引起红树林变化的主要原因是极端天气和人类活动。

关键词：广西红树林种间分类高分遥感数据降维

基于遥感影像的红树林种间分类及其景观格局的粒度效应研究 ——以深圳湾为例

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基于遥感影像的红树林种间分类及其景观格局的粒度效应研究 ——...

作者：李雨秦昆明理工大学

学位级别：硕士

红树林生长于潮间带,可以净化水体、抗风固土、减少潮波、风暴潮和海啸造成的海岸线侵蚀,有效抵御风浪袭击。然而随着环境恶化与不当开发,全球红树林面积急剧下降,保护红树林刻不容缓。而红树林可持续保护需要更好地监测红树林的演替、... 详细信息

红树林生长于潮间带,可以净化水体、抗风固土、减少潮波、风暴潮和海啸造成的海岸线侵蚀,有效抵御风浪袭击。然而随着环境恶化与不当开发,全球红树林面积急剧下降,保护红树林刻不容缓。而红树林可持续保护需要更好地监测红树林的演替、分布等动态信息和结构,遥感技术的发展为满足这一需求提供了可能。本文以红树林为中心,取深圳湾地区的红树林自然保护区(包括福田自然保护区和米埔自然保护区)为研究区域,介绍了红树林种间分类的研究背景、意义、现状以及红树林的相关情况与其功能与价值。选取了“珠海一号”、Landsat-8、Sentinel-2和World View-2遥感数据为数据源,分别探究了高光谱和多光谱数据在该地区红树林种间分类中的适用性、红树林种间分类的空间粒度效应以及不同空间粒度效应对该研究区的景观格局指数的影响。通过研究分析,该地区红树林种间分类而言,相比人工神经网络和支持向量机,随机森林分类法的分类结果表现最佳,获得的总体精度为73.77%。同Landsat-8和Sentinel-2影像数据的对比表明,较高的空间分辨率有利于提高红树林种间分类的结果精度,并且短波红外波段对提高分类精度具有相当积极的作用。此外,添加纹理特征有助于提高分类结果精度,最终分类总精度提高到了77.87%,Kappa系数为0.7036。因此就该地区而言,国产高光谱数据在红树林种间分类领域具有一定潜力,但光谱分辨率与空间分辨率的相互影响以及波长范围覆盖区间较短,成为提高该数据分类精度的限制因素。粒度选择对于分类结果具有十分重要的影响,在粒度从2米逐渐增加到32米的过程中,研究区内的红树林种间分类精度与KAPPA系数变化趋势均表现为先增长后降低,并且均在粒度为4米时,获得总体精度78.67%、KAPPA系数0.7420的最佳结果。景观格局指数所产生的尺度效应与类别自身的粒度密切相关,据分类结果分析,4米为该区域红树林种间分类的最佳粒度。并且,景观格局指数随尺度的变化趋势可以提示景观分类的重要转折点。

关键词：红树林种间分类粒度效应景观格局

基于高分辨率多源遥感影像的红树林种间分类研究

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基于高分辨率多源遥感影像的红树林种间分类研究

作者：姜玉峰山东农业大学

学位级别：硕士

红树林作为全球公认碳储量丰富的生态系统,能够起到抗洪抗潮、防止海岸侵蚀、过滤污染物、净化海水、碳汇、改善生态环境、维持生物多样性等多重作用,为人类及沿海生物提供不可替代的社会、经济、环境和生态服务。但在自然环境和人类活... 详细信息

红树林作为全球公认碳储量丰富的生态系统,能够起到抗洪抗潮、防止海岸侵蚀、过滤污染物、净化海水、碳汇、改善生态环境、维持生物多样性等多重作用,为人类及沿海生物提供不可替代的社会、经济、环境和生态服务。但在自然环境和人类活动的影响下,红树林正在不断遭受破坏,为了减少损失,保护和修复红树林,需要对红树林树种分布进行精细监测,获取准确信息与制图,有助于理解海岸带沿线生态环境变化进程,为红树林的资源规划调查和生态环境改善发展部署提供理论依据。红树林特殊的地理环境给种间分类带来挑战,使得遥感技术成为研究与管理的主要手段。基于遥感影像对红树林开展识别与分类的研究起步较早,但种间分类的精度和效果一直不理想。本文以海南省文昌市清澜港八门湾头苑村红树林保护区南部片区为研究区域,尝试探究了无人机(UAV)Rikola高光谱影像,World View-2(WV-2)星载多光谱影像以及两者的融合数据在红树林种间分类的表现,采用递归特征消除的随机森林算法(Recursive Feature Elimination-Random Forest,RFE-RF)优选植被光谱特征和纹理特征,以机器学习中的随机森林(Random Forest,RF)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法作为分类器,进行了红树林种间分类研究,对比了不同数据源与不同分类方法的优势与不足,探讨了影响分类精度的驱动因素。主要研究内容与结论如下:(1)UAV高光谱影像的植被指数特征和RF算法,对红树林种间分类更有效。从特征提取和波段选择两方面开展UAV高光谱数据挖掘与降维方法研究,对提取出的15个植被指数特征、1080个纹理特征和45个光谱特征,利用RFE-RF方法对高光谱数据进行降维处理,优选出5个最重要的特征(H＿MSAVI、H＿SR890、H＿NDVI800、H＿OSAVI2、H＿NDVI750、H＿SR750),证明了高空间分辨率和高光谱分辨率影像的光谱特征的作用明显大于纹理特征。利用RF和SVM算法对UAV影像优选特征集进行红树林种间分类,以基于UAV影像建立的样本点和GPS真实点位进行双重验证,结果表明,RF算法表现最佳,总体分类精度为92.70%,相比SVM(RBF)算法提高20.21%,kappa系数为0.91,相比提高了0.23。在单个树种分类精度方面,表现最好的仍然是RF算法,它在5类树种的生产者精度和使用者精度方面均达到87%以上,5类树种中海桑的可分性最佳,椰树的可分性最差。(2)基于WV-2卫星影像进行红树林种间分类的精度明显低于基于UAV高光谱影像,但对WV-2影像进行主成分分析并提取纹理因子,有助于提高种间分类精度。通过样本抽稀的方式有效缓解WV-2影像与UAV高光谱影像样本点不适配的问题,基于WV-2影像,利用主成分分析的方法将最核心的成分特征进行集成,并采用相同的提取、降维流程优选出最重要的5个特征依次为WV＿PCA3＿mean＿7、WV＿PCA2＿contrast＿7、WV＿PCA3＿sm＿7、WV＿B＿pan和WV＿EVI。发现对WV-2影像进行主成分分析有助于提高红树林种间分类精度,纹理特征的作用地位在WV-2影像中很高。利用RF和SVM算法对WV-2影像优选特征集进行红树林种间分类,精度均低于UAV高光谱影像。(3)将UAV高光谱影像的植被指数特征与WV-2影像的纹理特征融合,可以进一步提高红树林种间分类制图精度。基于UAV高光谱影像和WV-2影像共1439个特征组成的超高维数据集合,利用RFE-RF优选出5个最重要特征变量(WV＿PCA3＿mean＿7、H＿MSAVI、WV＿PCA2＿contrast＿7、WV＿B6＿entropy＿5、H＿OSAVI2),发现随着影像空间分辨率和光谱分辨率的提高,纹理特征在清澜港红树林种间分类中的作用不断降低,而植被指数特征的作用在不断提高。利用参数优化后的机器学习算法对红树林进行种间分类,并对比不同数据源和不同方法精度。集成UAV高光谱影像和WV-2多光谱影像的RF算法表现最佳,总体分类精度为95.89%,比SVM(RBF)算法高0.54%,相比利用UAV高光谱影像精度有所提升。分类方法方面,RF算法在精度、稳定性和适应性方面均优于SVM算法。红树林作为至关重要的生态系统,对其进行种间分类研究有益于湿地管理与可持续发展。本研究通过利用高质量的数据源、有效的数据降维和种间分类方法证实了红树林种间分类的可行性和发展的潜力。未来的研究将更多地关注于对高精度的植被种间分类结果的应用,致力于完善红树林可持续管理。

关键词：红树林种间分类高光谱特征选择机器学习

基于国产高分遥感的人工种植红树林种间分类方法研究——以广西茅尾海红树林为例

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海洋技术学报 2019年第4期38卷 1-8页

作者：马云梅吴培强任广波傅宇马毅包玉海内蒙古师范大学地理科学学院内蒙古呼和浩特010010 自然资源部第一海洋研究所山东青岛266061 国家林业和草原局华东调查规划设计院浙江杭州310016

红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一... 详细信息

红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。

关键词：红树林基于像素面向对象茅尾海种间分类

基于高分影像光谱特征的广西海岸带红树林精细分类与制图

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地球信息科学学报 2021年第12期23卷 2292-2304页

作者：马云梅吴培强任广波自然资源部第一海洋研究所青岛266061

准确了解我国海岸带红树林种类组成有助于红树林资源调查、保护和利用。本文基于广西海岸带2018—2020年共14景GF-2多光谱影像,通过植被指数法和一阶微分法进行光谱特征数据重构,使用支持向量机分类方法,对广西海岸带红树林开展种间精... 详细信息

准确了解我国海岸带红树林种类组成有助于红树林资源调查、保护和利用。本文基于广西海岸带2018—2020年共14景GF-2多光谱影像,通过植被指数法和一阶微分法进行光谱特征数据重构,使用支持向量机分类方法,对广西海岸带红树林开展种间精细分类研究。结合现场数据以茅尾海为例,通过与原始数据和一阶微分的分类结果进行对比分析,来验证光谱特征数据重构对红树林种类识别的有效性。结果表明,基于光谱特征重构数据的分类精度最高,为91.55%,Kappa系数为0.8695,分别比原始数据和一阶微分提高了6.92%和11.17%。以此开展了广西整个海岸带红树林类型识别,结果表明,广西主要分布有7种真红树分别为桐花树、白骨壤、无瓣海桑、秋茄、红海榄、木榄、老鼠簕和一种盐沼草本植物茳芏,湿地植被总面积为7402.98 hm^(2),防城港市、钦州市和北海市红树林面积分别为1826.16、2496.18和3080.47 hm^(2),其中桐花树和白骨壤为广西红树林优势物种,分布面积最大,分别为3372.09 hm^(2)和3445.17 hm^(2),二者占总面积的92.09%,其次为茳芏287.50 hm^(2)占总面积3.88%,无瓣海桑与红海榄次之,面积分别为135.97 hm^(2)和126.52 hm^(2),共占红树林总面积的3.55%,老鼠簕、木榄和秋茄面积极少,均不足20 hm^(2),三者相加不足红树林总面积的1%。北仑河口、山口和茅尾海3个红树林自然保护区的红树林总面积分别为1009.21、715.56和1546.62 hm^(2)。本文基于高分数据的光谱特征数据重构方法开展红树林精细分类研究,可以为广西红树林管理、保护和重建提供技术和数据支撑。

关键词：红树林种间分类广西高分数据数据重构

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部分花楸属植物的花粉形态特征及聚类分析

植物资源与环境学报 2019年第3期28卷 84-90页

作者：杨利欢吴雨涵裴鑫关雪莲郑健北京农学院园林学院北京林果业生态环境功能提升协同创新中心

采用扫描电子显微镜(SEM)对13种花楸属(Sorbus Linn.)植物的花粉形态特征(包括形状、大小、萌发孔沟和外壁纹饰)进行了观察和分析,并在此基础上进行了聚类分析。结果表明:13种花楸属植物花粉均为单粒花粉,呈长球状或超长球状,极面观呈... 详细信息

采用扫描电子显微镜(SEM)对13种花楸属(Sorbus Linn.)植物的花粉形态特征(包括形状、大小、萌发孔沟和外壁纹饰)进行了观察和分析,并在此基础上进行了聚类分析。结果表明:13种花楸属植物花粉均为单粒花粉,呈长球状或超长球状,极面观呈三角形,赤道面观呈长椭圆形;极轴长28.94~39.03μm,赤道轴长14.50~20.16μm;赤道面具3条萌发孔沟,根据萌发孔沟特点,花粉属于N3P4C5型;外壁纹饰以条纹状为主,还有条网状和穴状,部分种类具穿孔。聚类分析结果显示:石灰花楸〔***(***.)Rehd.〕、大果花楸(*** Rehd.)、秦岭花楸(*** ***)和水榆花楸〔***(*** Zucc.)***〕首先聚在一起,随后与北京花楸〔***(Maxim.)Maxim.〕和太白花楸(*** Schneid.)聚在一起,湖北花楸(*** Schneid.)、华西花楸(*** Schneid.)和陕甘花楸(*** Schneid.)也聚在一起,而欧洲花楸(*** Linn.)、朝鲜花楸(*** Hedl.)、西伯利亚花楸(*** Hedl.)和花楸树〔***(Hance)Hedl.〕聚在一起。研究结果显示:花楸属植物的花粉形态特征可作为其种间分类的依据。

关键词：花楸属花粉形态扫描电子显微镜聚类分析种间分类

中国美喙藓属和长喙藓属植物的茎横切结构比较研究

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西北植物学报 2009年第9期29卷 1846-1852页

作者：刘倩王欣欣王幼芳左勤华东师范大学生命科学学院上海200062

利用徒手切片法,对美喙藓属9个种和长喙藓属10个种进行茎横切结构的比较研究,以期为美喙藓属和长喙藓属在属间以及属内种间分类提供依据。结果表明,美喙藓属植物茎横切结构性状稳定,均具有外皮部、内皮部和中轴,中轴细胞数多在15个以下... 详细信息

利用徒手切片法,对美喙藓属9个种和长喙藓属10个种进行茎横切结构的比较研究,以期为美喙藓属和长喙藓属在属间以及属内种间分类提供依据。结果表明,美喙藓属植物茎横切结构性状稳定,均具有外皮部、内皮部和中轴,中轴细胞数多在15个以下;长喙藓属植物大部分中轴分化明显,细胞数目一般为15个以上。外皮部占茎横切面的比例、内外皮部的界限、细胞壁的厚薄、中轴分化的程度等特征能给属内种间区分提供分类依据。

关键词：青藓科外皮部内皮部中轴种间分类