[In Chinese]Application of a technology coupling satellite remote sensing and the internet of things for dynamic land and bio-resource management

自然保护区是包含了土地自然资源、野生和畜牧生物以及人类社会的复杂系统,本研究以牲畜和草地资源关系为模式场景,通过哨兵2号(Sentinel-2)卫星影像提取的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)分析生物质覆盖率,通过穿戴式智能终端获得牦牛的位置和行为信息,并利用最小凸多边形法(minimum convex polygon, MCP)和整体动态加速度(overall dynamic body acceleration, ODBA)计算得到牲畜行为信息和活动量状态。结果表明:1)秋季NDVI呈显著减小趋势,冬季NDVI不再发生变化,其中2019年9月NDVI平均值达到最大值,为0.65,之后急剧减小;2)牧场围栏对于试验生物的活动能力和采食需求是有限边界,带犊牦牛和不带犊牦牛之间的家域面积无明显区别;3)在影响家域范围的因素中,人为因素基于其主观特性,影响力远大于其他因素,而物理隔离因素大于季节因素和其他环境因素;4)牦牛在2020年2月的家域面积最小,由于入冬后采食资源有限,牧场多辅以谷物饲喂,并利用附加围栏控制牦牛活动范围,避免其过多消耗能量。5)人为干预和采食资源减少的驱使下,试验生物趋向于保守的能量消耗策略,同时不带犊的生物由于负担较轻,活动量及能量消耗较小,在恶劣环境下具备更好的生存机会。本研究为实现数据采集、数据耦合和分析决策系统提供全新分析思路与方法,后续研究中将现有试验流程方法嵌入相对无限空间、低干扰试验环境,完成数据采集–耦合分析–反向决策干预验证的反馈闭环。