《Landscape Ecology 4.0》：Detecting spatiotemporal changes in harvester ant disks in response to fire and rodent competition using small unoccupied aerial systems imagery
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为探究收获蚁（Pogonomyrmex occidentalis）蚁盘时空变化对火灾和啮齿动物竞争的响应，研究人员利用小型无人机（sUAV）影像展开研究。结果显示 sUAV 影像监测有一定效果和局限性，火灾和啮齿动物会影响蚁盘密度，该研究为生态监测提供了新视角。
在广袤的北美荒漠，生态环境正悄然发生改变。随着人类活动的扩张与加剧，这片土地的生态系统面临着前所未有的挑战。火灾发生的频率和规模不断变化，入侵的一年生草本植物大肆生长，逐渐取代了本土的鼠尾草和多年生草本植物，导致植物群落结构改变。这一系列变化进而影响了生态系统中各个物种的生存与繁衍，其中收获蚁作为荒漠生态系统的关键物种，其生存状况备受关注。收获蚁通过移除植被和分散种子，塑造着独特的生态环境，它们清理出的圆形区域（蚁盘）对土壤养分和水分属性有着重要影响，在生态系统中扮演着不可或缺的角色。然而，目前对于收获蚁蚁盘在火灾和啮齿动物竞争影响下的时空变化情况，人们知之甚少。为了填补这一知识空白，来自美国杨百翰大学（Brigham Young University）、犹他谷大学（Utah Valley University）和美国地质调查局（US Geological Survey）等机构的研究人员开展了一项研究。该研究成果发表在《Landscape Ecology》上，为我们深入了解荒漠生态系统的变化提供了重要依据。
研究人员采用了多种技术方法。在数据采集方面，2016 年、2021 年和 2023 年，研究人员利用搭载不同 RGB 传感器的多旋翼小型无人机，在犹他州图埃勒县的大盆地沙漠长期研究实验区，获取了分辨率为 1 - 3cm 的自然色彩立体影像。为了验证影像分类的准确性，2022 年 9 月 17 日，研究人员还进行了实地数据采集，手动计数蚁盘数量并记录其直径。在影像处理与分析阶段，研究人员先使用 Pix4D Mapper 软件对无人机影像进行后处理，生成点云、数字表面模型（DSM）和正射镶嵌图。接着，将单波段 DSM 和 3 波段 RGB 正射镶嵌图导入 eCognition Developer 10.4.0 软件，运用多分辨率分割算法进行图像分割和蚁盘特征检测，并通过监督分类将对象分为蚁盘、植被或裸地。最后，使用 R 程序进行统计分析，包括方差分析（ANOVA）和广义线性混合效应模型（GLMMs）等。
研究结果主要体现在以下几个方面：
遥感监测蚁丘的有效性 ：在 2016 年、2021 年和 2023 年三个采样年份中，影像分类的准确率较高，kappa 系数分别为 0.85、0.78 和 0.83。蚁盘类别的分类准确率在各年份相似，用户精度和生产者精度也处于较高水平。这表明利用 sUAV 影像能够有效检测蚁盘，但不同年份的影像采集条件差异，如天气、相机参数等，可能会影响影像质量和分类准确性。蚁盘密度 ：对比 2021 年 sUAV 影像计算的蚁丘密度和 2022 年手动采集的数据，发现 sUAV 影像检测到的蚁丘数量少于手动检测结果。进一步研究发现，当去除直径小于 2.5m 的蚁盘后，sUAV 和手动方法检测的蚁盘密度差异显著减小。这说明 sUAV 影像在检测直径大于 2.5m 的蚁盘时较为有效。蚁盘面积 ：手动测量的每个处理地块的总蚁盘面积高于遥感测量结果。即使去除直径小于 2.5m 的蚁盘，两种方法测量的面积差异仍然存在。手动测量可能因将蚁盘近似为圆形计算面积而高估了实际面积，而 sUAV 影像在确定蚁盘面积方面更准确。火灾和啮齿动物对蚁丘形成的长期影响 ：从 2016 年到 2023 年，所有处理地块的平均蚁盘密度每年增加 0.26 个 / 地块，火烧且排除啮齿动物的地块蚁盘密度最高，未火烧且有啮齿动物的地块蚁盘密度最低。火烧使地块蚁盘密度增加 2.33 个 / 地块，排除啮齿动物使地块蚁盘密度增加 1.73 个 / 地块，且二者存在交互作用，火烧地块中排除啮齿动物对蚁盘密度的正向影响更大。此外，所有处理地块的平均总蚁盘面积每年增加 5.6m2，但火灾和啮齿动物排除对总蚁盘面积没有显著影响。
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