线纹尖塘鳢仔幼鱼的生长发育与池塘育苗研究

线纹尖塘鳢的胚后发育大致分为仔鱼、稚鱼、幼鱼和成鱼期。初孵仔鱼仅2.875mm。前期仔鱼混合营养期短,仅2～3d。后期仔鱼为器官发育、奇鳍条基本形成期,历时10d,平均全长从4.31mm增至8.97mm。稚鱼为器官分化完毕,奇偶鳍条分节、鳞被形成期,历时27～29d,长至平均全长27.79mm。早期幼鱼鳞被等发育完善,进入生长时期。仔鱼开口饵料为150～200μm轮虫,其摄饵大小与口宽呈正相关。15mm后稚鱼可驯饵摄食人工混合料。对仔、稚、幼鱼的生长测定结果显示,全长与日龄呈线性关系L=0.5289t-0.7354(r2=0.9720),体重与日龄呈指数函数关系,W=0.8236e0.1267t(r2=0.9611),全长与体重呈幂函数关系,曲线回归方程W=0.0045L3.2527,b=3.2527,属匀速生长型。采用池塘培水,添加外源饵料生物系列,稚鱼全长15mm时开始驯饵。2002-2005年共培育全长2.2～3.4cm早期幼鱼523.7万尾,仔鱼培育成15mm稚鱼的成活率为26.8%,培育成早期幼鱼的成活率为75.7%。     

点质量融合模型的海空重力数据延拓分析

针对无高质量的数据对传统的虚拟点质量模型对重力数据改正时，易受系统误差影响及解算不稳定的问题，该文将海空重力数据中的系统误差用非参数分量表达，对点质量模型进行改进，建立了虚拟点质量的半参数模型，引入核估计方法，利用偏残差估计方法，进行三步拟合估计，得到了系统误差和点质量参数的估计值。在分离系统误差的基础上，引入正则化方法改善病态，将建立的模型与正则化方法相结合，建立了综合半参数核估计和正则化方法的点质量融合模型，可在无外部重力时估计系统误差，同时完成多源数据融合。基于EGM2008位模型产生海空重力异常数据，采用线性项和周期项系统误差进行仿真实验，结果表明改进后的点质量模型能够有效利用外部数据，在改善病态和分离系统误差方面提升精度效果明显。并以北卡罗来纳实测海空重力异常数据验证该文方法的有效性，结果表明在无外部数据时，该文方法能有效地分离系统误差，并且精度与引入外部数据改正后的正则化方法相当。     

大连市海水入侵灾害危险性评价

依据海水入侵的成因及影响因素,选取一定的自然和人为因子作为评价指标,在GIS技术的支持下,以千米网格为评价单元,基于海水入侵危险性指数SIHI的计算,主要对大连市海水入侵灾害危险性及空间分异特征进行综合评价。结果表明,大连市SIHI≥0.4、具有海水入侵灾害危险性的区域总面积为1437.16km2,占大连市总面积的10.0%。其中,海水入侵灾害高危险区、危险性较大区和危险性较小区面积比例分别为64.4%、14.8%和20.8%。大连市海水入侵灾害高危险区基本呈带状分布在渤海岸的金州湾和普兰店湾一带,在甘井子—金州沿海地带贯通黄渤海岸,在长兴岛也有一定面积分布。     

多源遥感影像学习型特征双向一致性配准EI北大核心CSCD

针对多源遥感影像之间非线性辐射和几何畸变的差异严重影响配准质量的问题，本文提出一种具有双向一致性变换适用于多源遥感影像的配准方法。首先，利用微调的ResNet101网络模型提取多源遥感影像学习型特征，在特征匹配阶段，为提高同名特征匹配的可靠性，设计了一种双向一致性特征匹配网络模型；然后，基于小型轻量级网络加权回归变换模型参数，实现多源遥感影像稳健可靠的配准。试验利用Google Earth影像、卫星影像、无人机影像、Google Earth-卫星-无人机混合影像4种不同数据源对本文方法进行测试，并与具有代表性的多种方法进行比较，结果表明本文方法在配准精度、效率、稳健性方面具有优势，基本实现了2像素以内的自动配准精度。     

面向大视角差的无人机影像序列学习型特征匹配EI北大核心CSCD

针对无人机大视角差影像之间存在仿射变形大、遮挡严重、视角差异显著等问题导致的同名点匹配存在多解和大量误匹配难题,本文提出了一种适用于大视角差影像稳健匹配方法。利用改进的具有双头通信机制的D2-Net卷积神经网络提取倾斜影像的学习型特征,在之后的同名点匹配搜索阶段,为解决唯一匹配点受到较多潜在可行解干扰的问题,设计了一种由粗到精的提纯策略,在稳健匹配同名点对的同时大幅降低匹配开销成本。将HPatches数据集中多组不同场景的影像序列和实地采集的无人机大视角差影像序列作为数据源对提出的方法进行测试,并与具有代表性的基于手工设计的ASIFT方法和基于深度学习的多种方法进行了比较。结果表明,本文方法能够提取稳健的大视角差影像序列仿射不变学习型特征,在正确匹配点数、匹配点正确率、匹配点均方根误差和匹配时间开销方面具有优势。