寻找适合孩子的教育——探索性主题教育活动的开发与操作

幼儿园主题活动是幼儿围绕着一个主题,自主观察、探索周围现象和事物、自由表达表现,教师适时适度地予以支持和引导的系列活动。它是一种低结构、高开放、重过程的幼儿自主活动,以求真正意义上寻找适合孩子的教育。幼儿园的一些活动中存在着"三多三少"的现象。教师预设的活动比较多,幼儿生成的活动比较少;教师干涉的比较多,幼儿自主地探索的比较少;规定的表达方式比较多;自我表达相对比较少。突破幼儿课程改革的关键问题,探索预设与生成之间的的关系,关注孩子的自身     

联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。