LED光色对欧洲舌齿鲈幼鱼抗氧化能力和消化能力的影响

作者利用循环水养殖实验系统,研究了红、绿、白、黄、蓝5种光色对欧洲舌齿鲈(Dicentrarchus labrax)幼鱼抗氧化能力和消化能力的影响。结果表明,红光组的欧洲舌齿鲈幼鱼超氧化物歧化酶(SOD)活力显著高于其他光色组(P0.05),而绿、白、黄和蓝光色组的SOD活力没有显著性差异;红光组的还原型谷胱甘肽(GSH)含量显著高于其他光色组(P0.05),绿、白光组与黄、蓝光组的GSH含量之间有显著性差异(P0.05);红光组过氧化氢酶(CAT)活力显著高于其他光色组(P0.05),白光组的CAT活力显著低于其他光色组(P0.05)。黄光组的胃蛋白酶活力显著高于红、绿、白光组(P0.05),绿光组的胃蛋白酶活力显著低于其他光色组(P0.05);红、绿、蓝光组的淀粉酶活力要显著高于白、黄光组(P0.05),红、绿、蓝光组的淀粉酶活力没有显著性差异,黄、白光组的淀粉酶活力没有显著性差异;白光组纤维素酶活力显著高于其他光色组(P0.05),绿光组的纤维素酶活力显著高于红、蓝光组(P0.05),黄光组的纤维素酶活力和绿、红、蓝光组没有显著性差异。因此,欧洲舌齿鲈在红光下养殖,其体内的抗氧化能力强,能有效应对氧化应激,而在黄光或红光下养殖其消化能力更强。     

南沙群岛珊瑚礁砾洲地貌特征

通过对南沙群岛永暑礁、西门礁和安达礁3个砾洲的现场调查,基于理论最低潮面和平均海面分别计算了砾洲的可能分布范围和平均出露范围,获得了砾洲的地形地貌特征。3个砾洲均为向西北凸出的弧形,呈北东-南西向展布。永暑礁和西门礁砾洲周边地势较高,中部相对低洼,分布有多条砾脊,边缘向海侧主砾脊高度最大,内部多条较低的次砾脊相交于主砾脊并汇聚于砾洲东部;安达礁砾洲则中部凸起地势较高,周边较低,无多重砾脊分布。推断砾洲的发育由最初珊瑚枝块堆积于中部形成凸起,逐渐向北东和南西两侧以砾脊形式扩展,最终形成砾洲由内向外的洼地-砾脊-砾滩的地貌分带模式。砾洲的地形地貌特征表明,南沙群岛砾洲的发育主要受北东-南西向水动力条件季节性交替的控制,反映了南海海区盛行季风的影响。南沙群岛珊瑚礁砾洲的地貌特征为深入研究南海珊瑚礁灰沙岛地貌发育演化及动力机制提供了基础数据。     

紫刺参早期生长发育与体色形成的研究

本研究对紫刺参胚胎和幼体发育过程进行了显微观测,比较分析了其幼体早期生长情况与体色形成过程。结果表明:(1)在水温21.0±0.2℃条件下,紫刺参受精卵在受精10～15min后释放第一极体,5h 30min～6h 30min进入囊胚期, 18～20h发育成原肠胚; 30～34h进入耳状幼体阶段, 8～10d变态发育为樽形幼体, 12～14d发育成稚参;紫刺参胚胎和幼体发育时序与普通刺参无显著差异。(2)紫刺参早期发育中的樽形幼体发生率和附着变态率分别为58.4±4.7%和45.1±2.7%,高于普通刺参。(3)紫刺参浮游阶段后期随日龄增长表现出较普通刺参发育更快的优势,在日龄6～7d表现出显著差异(P0.05)。(4)紫刺参稚参在日龄35d前后自背部开始着色,50d～60d腹部开始着色,110d体表紫色转变近乎成参体色,完成变色过程。     

大面积水深异常检测的条件变化自编码算法

针对大面积海底地形数据缺失或异常的复杂及多变性特点,结合条件变分自编码器(CVAE)与深度卷积生成对抗网络(DCGAN),构建了条件变分自编码生成对抗网络(CVAE-GAN)大面积海底伪地形的检测与剔除方法。本文方法利用条件变分自编码算法改变原有的样本分布,通过对训练样本的学习重新构建样本之间的分布规律,有效提高了高维到低维映射的稳定性;结合生成对抗网络,提高了整体算法的稳健性,最终得到较优的检测与剔除结果。采用水深格网数据进行试验,并与中值滤波法、趋势面滤波法进行比较。结果表明,本文方法在精度、稳定性及噪声稳健性方面有所提高,验证了本文方法在海底地形数据处理上具有可行性。     

面向城区宽基线立体像对视角变化的结构自适应特征点匹配

提出一种基于结构自适应特征的城区宽基线影像特征点匹配方法。首先,对影像提取点特征和直线特征,挖掘点特征与其邻域内直线特征之间的几何关系,构建结构自适应的特征区域和特征描述符,并通过双向匹配策略获得初始匹配结果。然后,基于初匹配结果估计影像基础矩阵,构建核线约束的结构自适应特征匹配算法进行二次匹配。最后,将已匹配特征作为控制基础设计匹配扩展算法,进一步增加匹配点数量。本文方法以特征点邻域几何结构为出发点,构建自适应的特征区域,能够在显著的影像视角变化下,为同名特征点提取影像内容一致的特征区域,进而获得相似的特征描述符。试验结果证明,与传统算法相比,本文方法在城区宽基线影像上能够同时获得更多的正确匹配特征和更高的匹配正确率。     

COSMO-SkyMed颜色变换强度RC法南京建设用地变化检测

基于非局部滤波的SAR强度RC合成变化检测法对小图斑、线型地物等动态监测灵敏,且对数据获取无时空基线要求,在多云多雨城市地表要素变化检测中具备潜力。本文研究以多时相SAR强度RC合成图为数据源,提出一种基于色彩空间变换的变化图斑半自动提取方法,即通过色彩空间转换、训练样本选取、监督分类影像分割、变化区域提取4步骤,可实现基于SAR强度图的城市建设用地动态监测与图斑高效更新。选取南京河西新城与江北新区为示范,以最优参数配置（3特征向量与10样本类别）进行试验,实现了优于88%的建设用地查准率指标。     

机载多光谱LiDAR的随机森林地物分类

机载多光谱LiDAR技术利用激光进行探测和测距,不仅可以快速获取地面物体的三维坐标,还可以获得多个波段的地物光谱信息,可广泛用于地形测绘、土地覆盖分类、环境建模、森林资源调查等。本文提出了多光谱LiDAR的随机森林地物分类方法。该方法通过对LiDAR强度数据和高程数据提取分类特征,完成多光谱LiDAR的随机森林地物分类;并分析随机森林的特征贡献度特性,采用后向特征选择方法实现分类特征选择。通过对加拿大Optech Titan多光谱LiDAR数据的试验表明：随机森林方法可以获得较好的地物分类精度,而且可以适当地去除部分冗余和相关的特征,从而有效提高分类精度。     

机载激光点云中高压电塔自动识别方法

提出了一种基于格网特征的机载激光点云高压电塔自动识别方法。首先对机载激光点云数据进行滤波去噪处理;然后对点云数据进行规则格网化特征分析获得高压电塔粗识别区域;最后对粗识别区域进行外接邻域网格线性特征悬空点集检测以确定电塔识别结果,并以分层切片法分析获取电塔平面中心坐标。采用大型无人机实际线路巡检获取的机载点云数据对本文算法进行验证,试验结果表明本算法可实现高压电塔的快速自动识别,对无人机电力巡检智能诊断具有一定的促进作用。     

中国上市公司的时空变化及机制研究

针对在中国地区发展不均衡的态势下,上市公司分布格局时空演变问题,该文对2009-2017年中国大陆各省上市公司的数量和总资产采用Local Moran’s I指数与Getis-Ord Gi*统计量进行研究,分析了中国大陆上市公司的空间分布格局和时间演变趋势,总结出中国上市公司相关指标的高值聚集和高低聚集分布格局、热点区域及其经济辐射能力。并且以北京、上海和广东为热点区域典型代表,从上市公司产业结构和区域经济发展两方面对时空变化机制的成因进行深入探讨。     

博尔塔拉蒙古自治州植被覆盖度估算

针对传统植被覆盖度估算方法只能估算高密度覆盖的绿色光合植被的问题,该文提出了一种可进行绿色光合植被、非绿色光合植被和裸地覆盖度估算的方法,选取博尔塔拉蒙古自治州2010年和2016年的LandsatTM/OLI影像,通过构建NDVI-DFI特征空间提取端元特征值,运用像元三分模型估算,并与像元二分模型估算结果和实地采样估算结果对比。结果表明:像元三分模型估算与实际情况相符,且精度较好。2016年博州地区植被覆盖度较2010年增长显著,生态环境得到明显改善。像元三分模型能够较好地估算光合/非光合植被覆盖度,提高遥感获取植被信息的能力,为科学评估生态环境质量提供参考。