基于长时间序列遥感影像的黄河清水沟流路变化监测

黄河下游以流路改道频繁著称,清水沟流路自启用以来经历了复杂的演变过程。长时间遥感序列具有连续性好、时效性强等优势,可以实现河道变化的动态监测。本文利用1976年至2019年共40期Landsat遥感影像为数据源,应用改进后的归一化水体指数和最大类间方差法相结合的算法提取黄河清水沟信息,开展1976年以来黄河清水沟流路的变化规律监测研究。结果表明：随着人工干预程度不断加深,黄河清水沟流路变化呈现出以人为控制为主导下自然摆动的特征,河道出汊摆动频率、幅度较以往减小,预计行河年限增长。研究清水沟流路变化可为黄河三角洲区域治理提供重要的科学依据。     

空间统计分析方法的高校生源分区研究

针对高校生源基地建设和招生宣传策略制订的问题,该文以淮海工学院近3年的省内生源数据为基础,运用核密度估计和局部空间自相关分析方法对其生源的空间分布特征进行可视化表达和热点识别,并据此开展生源分区。结果表明,连云港、徐州、宿迁及长江沿岸县市是淮海工学院生源的高密度分布区,淮安南部、扬州和泰州北部以及盐城市全境则为低密度分布区;生源密度的空间分布具有显著的空间自相关性。根据生源密度热点和冷点分布的统计显著性(p0.05)可将全省划分为3类生源区,且各类生源区均有着各自的生源数量和空间分布特征。基于生源核密度的局部空间自相关分析,可获得连续性较好且具有显著统计学意义的生源热点和冷点分布区,其结果可为生源分区提供坚实的数理统计基础。     

智慧时代的空间信息人才培养:挑战与应对

以智慧地理信息服务新兴产业应用岗位需求为目标导向，分析了智慧时代空间信息认知特征与需求，揭示了地理空间信息理解和空间认知在智慧地理空间信息服务中的重要地位，以及未来空间信息人才面临的机遇与挑战；提出了应对智慧地理空间信息服务需求的成果导向创新应用能力本为教育新模式，构建了以智慧地理信息服务项目驱动的OCCE培养途径/任务群，积极探索了新时代测绘地理信息工程教育教学改革方向。     

沿海滩涂大米草叶绿素含量的高光谱估算模型

以沿海滩涂大米草为研究对象,测试其叶片水平的反射光谱和叶绿素含量;基于反射光谱提取多变量和单变量参数,并分析其与叶绿素含量的相关性;应用线性回归和非线性模拟的方法构建大米草叶绿素含量的高光谱估算模型。结果表明:叶绿素a,b和(a+b)含量与487 nm的导数光谱相关系数最高,分别为-0.615,-0.572和-0.613;应用多元逐步线性回归构建的叶绿素a和(a+b)含量的高光谱估算模型精度最高,调整后的R2分别为0.449和0.407;应用二次函数法构建的叶绿素b含量的高光谱估算模型精度最高,调整后的R2为0.387。     

利用激光点云数据计算采石场开采量方法研究

采石场开采量计算,由于传统测量方法存在获取数据量少、精度低、复杂地形获取数据困难等问题,利用激光点云数据计算采石场开采量具有重要的研究意义。选择李庄采石场作为研究对象,利用徕卡C10获取点云数据,运用Cyclone软件对点云数据进行预处理,Geomagic软件对预处理数据进行精简。采用Cyclone,HD-3LS-SCENE,CASS软件对开采量分别进行计算,详细对比分析计算结果。研究结果表明:三种软件可满足工程需要。Cyclone软件计算精度最高,CASS软件操作快捷方便。根据软件多种性能指标的对比研究,确定采石场开采量行之有效的计算方法。     

基于GA-BP神经网络的临洪河口湿地土地覆盖分类算法研究

针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"同谱异物"影响，致使河口湿地覆盖分类精度较低的问题，提出一种基于遗传算法优化BP神经网络分类算法。以江苏省临洪河口湿地为研究区，选用哨兵Sentinel-2影像，经辐射校正、大气校正和图像裁剪等预处理后，构建基于自适应遗传算法优化的BP神经网络算法开展临洪河口湿地土地覆盖分类研究，并与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林算法进行精度比较。研究结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络算法开展河口湿地土地覆盖分类的总精度为96.162 7%，Kappa系数为0.952 0；与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林分类算法的分类总精度相比，分别提高了7.359 7%、11.677 9%和6.042 4%；对应的Kappa系数也相应提高了0.090 8、0.118 0和0.074 8；有效解决了河口湿地土地覆盖分类精度低的问题。遗传算法优化后的BP神经网络可实现河口湿地土地覆盖的高精度分类，促进湿地资源的合理开发和保护，为实现海洋生态文明建设提供技术支撑。     

基于无人机可见光影像的紫菜养殖筏架信息提取方法及应用

海上紫菜养殖筏架分布无规律、大小不规则且数量较多,现场测量难度大、卫星影像空间分辨率低,不能精确测量出紫菜筏架面积。无人机机动性强、影像空间分辨率高,可在紫菜养殖调查中发挥重要作用。本研究以连云港海州湾紫菜养殖筏架为研究对象,开展可见光波段在养殖筏架与水体的光谱可区分度研究,基于6种植被指数,进行自动提取实验,以目视解译结果作为真值,进行精度分析,同时利用不同时相、不同区域的无人机可见光影像,开展方法的普适性研究。结果表明：绿色度坐标（green, G）和植被（vegetativen,VEG）指数方法在浅水区和深水区均表现较好,养殖筏架个数识别精度、面积识别精度均超过91.00%。基于此,利用上述两种方法,开展其他区域自动提取实验,养殖筏架个数识别精度、面积识别精度分别超过93.02%和89.37%。结果验证了无人机可见光影像可以实现紫菜养殖筏架的自动提取,精度基本满足紫菜养殖调查需求。     

基于空谱融合与AlexNet算法的滨海湿地植被分类研究

为提高遥感影像融合质量,提升资源一号(ZY-1 02D)高光谱遥感影像滨海湿地植被分类精度,提出将ZY-1 02D高光谱影像与空间分辨率为10 m的哨兵2号(Sentinel-2)影像进行Brovey融合,并通过搭建AlexNet卷积神经网络对ZY-1 02D高光谱影像和Brovey融合影像的滨海湿地植被进行分类,与支持向量机、随机森林和BP神经网络分类算法进行精度对比。研究结果表明:经Brovey融合后,AlexNet、支持向量机、随机森林和BP神经网络算法的植被分类总体精度分别提高15.60%、7.00%、14.80%和10.00%,Kappa系数提高了21.35%、9.93%、18.97%、12.85%;基于Brovey影像融合与AlexNet算法的植被分类精度最高,总体精度为92.40%,Kappa系数为89.42%。空谱融合配合AlexNet卷积神经网络有效解决了高光谱遥感影像在滨海湿地植被分类应用中精度较低的问题,为滨海湿地植被资源动态监测提供技术和方法支撑。     

SsC1qDC基因在毛蚶免疫防御中的作用

含C1q结构域蛋白(C1qDCs)在无脊椎动物免疫应答中发挥重要作用,但目前有关毛蚶(Scapharca subcrenata)C1qDCs免疫功能的研究鲜有报道。本研究从毛蚶中鉴定出一个含有典型C1q结构域的基因(命名为SsC1qDC),并分析了其对主要病原感染的响应特征。SsC1qDC的cDNA全长序列为711bp,编码含有N端信号肽和199个氨基酸的蛋白,系统进化分析显示SsC1qDC与双壳贝类的C1qDCs聚在一起。SsC1qDC在毛蚶卵细胞到眼点幼虫时期的表达量随发育阶段显著增加,且该基因在成体毛蚶各组织中均有表达,其中在肝胰腺和闭壳肌中表达水平较高。副溶血弧菌刺激可显著诱导SsC1qDC基因高表达,敲降SsC1qDC基因表达后毛蚶死亡率和血细胞凋亡水平显著升高,且导致毛蚶血细胞总数和吞噬活力显著下降。同时,敲降SsC1qDC基因的表达可显著抑制母源免疫相关基因Vg、LSZ、Dscam、TEP和SsC1qDC-3的表达,而C3、PAF3、SsC1qDC-1和SsC1qDC-2等基因的表达显著上调。本研究结果表明, SsC1qDC在毛蚶抗弧菌响应中发挥重要作用,对贝类免疫学和抗...