两种江蓠果孢子的融合研究

本研究以真江蓠(Gracilaria asiatica Zhang et Xia)和龙须菜(Gracilaria sjoes-tedtii Kylin)两个不同物种为材料,探索了果孢子的融合方法和条件。由成熟囊果的藻体经阴干刺激后,放散出大量果孢子。两个物种的果孢子在大小和颜色上都有差异。对这两个物种的果孢子用PEG—高Ca~(++)高pH法诱导融合,首次获得成功,融合细胞能再生成杂种植株。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。     

根据多卫星高度计海面高数据推算南中国海及菲律宾海域重力异常(英文)

t Gravity anomalies on a2.5 ×2.5 arc-minute grid in a non-tidal system were derived over the South China and Philippine Seas from multi-satellite altimetry data. North and east components of deflections of the vertical were computed from altimeter-derived sea surface heights at crossover locations, and gridded onto a 2.5 × 2.5 arc-minute resolution grid. EGM96-derived components of deflections of the vertical and gravity anomalies gridded into 2.5 × 2.5 arc-minute resolutions were then used as reference global geopotential model quantities in a remove-restore procedure to implement the Inverse Vening Meinesz formula via the 1D-FFT technique to predict the gravity anomalies over the South China and Philippine Seas from the gridded altimeter-derived components of deflections of the vertical. Statistical comparisons between the altimeter-derived and the shipboard gravity anomalies showed that there is a root-mean-square agreement of 5.7 mgals between them.     

坐标相似变换模型的探讨

常用的坐标转换模型,讨论了大地高的不确定性对应用Bursa模型进行坐标转换的影响。结合工程应用的实际情况,选择平面坐标转换模型对北京地方坐标与西安80坐标进行转换,转换精度满足实际需求。     

南海西部浮游有孔虫记录的MIS 3期表层海洋环境变化

对南海西部越南岸外上升流区17954-2站浮游有孔虫属种组合变化、浮游有孔虫氧同位素、AMS14C测年的分析以及浮游有孔虫表层海水温度、温跃层转换函数的研究结果表明:在MIS3期,南海西部表层海水温度大体呈现暖-冷-暖的变化趋势;温跃层深度由浅到深阶段性变化;短时间尺度上温度与温跃层发生幅度较大的快速变化。暖事件（IS）对应于浮游有孔虫暖水种、混合层属种含量的增加,冷水种、温跃层属种含量的减少以及冬夏SST的升高;冷事件则与之相反。表层海水生产力亦大致呈现3个阶段（61～51ka,51～42ka和42～32ka）的变化,在千年尺度的快速气候事件中,暖事件对应浮游有孔虫生产力属种含量降低,冷事件对应升高。此外,在MIS3内部分暖事件（IS6和IS11～13）表现出表层海水温度降低,温跃层深度变浅和表层海水生产力升高的状况,表明该区此时上升流的存在,其形成原因推测是由于东亚夏季风加强的结果。     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

东亚夏季风石笋记录中缺失格陵兰间冰段25?

东亚季风是全球气候系统的重要组成部分[1~6]。了解北大西洋地区温度变化和东亚夏季风之间的关系对了解东亚季风的控制机制具有重要意义。葫芦洞和董哥洞石笋δ18O记录显示距今75~10ka北大西洋地区千年尺度温度变化对东亚夏季风变化具有重要影响:较强的东亚夏季风与北大西洋地区较高气温对应,反之亦然[7,8]。但是,在此之前东亚夏季风变化与北大西洋地区温度变化之间是否具有类似的联系?到目前为止对这一问题尚没有明确的探讨。根据最近分别在意大利北部[9]和中国中部获得的石笋δ18O记录,笔者发现,北大西洋地区冰芯记录的间冰段(Greenland…     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

2DPCA在遥感图像压缩中的应用

Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用.由于2DPCA本身就具有数据压缩功能,在用于去除图像的空间相关性中,可实现对数据的压缩,尤其是对高光谱或多光谱遥感图像的压缩.实验结果表明,这类方法不仅有效,而且压缩性能良好.