应用最小二乘法建立钾长石释光测年标准生长曲线

标准生长曲线（Standardised Growth Curve,SGC）法的提出为高效快速地测定释光样品的等效剂量（D_e）值提供了可能。不同实验室的放射源剂量率、操作流程、仪器误差等的不同会导致SGC参数的不同。运用最小二乘法标准化实验剂量校正后的信号L_ri/T_ri*D_e得到一条本实验室的标准生长曲线,用来快速得到等效剂量值。通过R软件实现了最小二乘法标准化过程,建立了50、100、150、200、250℃激发温度下的钾长石的标准生长曲线,分析发现250℃下的SGC收敛性最好,由于此温度下的信号衰退率可忽略不计,因此,我们用250℃激发温度下的SGC方程来估计样品的等效剂量。比较250℃ SGC D_e和250℃ MET-pIRIR D_e的一致性,发现在0~500 Gy范围内用SGC法估计的D_e和MET-pIRIR法估计的D_e非常接近,表明了此范围内SGC法的可靠性,而在>600 Gy范围内出现较大差别。一方面,此范围内用于拟合SGC的数据点较少导致高剂量区域内拟合的方程参数不够准确;另一方面,600 Gy与SGC对应的饱和剂量水平值844.5 Gy已经接近,所以在>600 Gy区域测出的D_e很可能出现较大偏差。因此需在今后工作中逐步积累更多样品,完善SGC参数,使其也能胜任较老年龄样品。     

Isolation of protein from Chlorella sorokiniana CY1 using liquid biphasic flotation assisted with sonication through sugaring-out effect

Microalgae,a sustainable source of multi beneficial components has been discovered and could be utilised in pharmaceutical,bioenergy and food applications.This study aims to investigate the sugaring-out effect on the recovery of protein from wet green microalga,Chlorella sorokiniana CY1 which was assisted with sonication.A comparison of monosaccharides and disaccharides as one of the phaseforming constituents shows that the monosaccharides,glucose was the most suitable sugar in forming the phases with acetonitrile to enhance the production of protein(52% of protein).The protein productivity of microalgae was found to be significantly influenced by the volume ratio of both phases,as the yield of protein increased to 77%.The interval time between the sonication as well as the sonication modes were influencing the protein productivity as well.The optimum protein productivity was obtained with 10s of resting time in between sonication.Pulse mode of sonication was suitable to break down the cell wall of microalgae compared to continuous mode as a lower protein yield was obtained with the application of continuous mode.The optimum condition for protein extraction were found as followed:200g/L glucose as bottom phase with volume ratio of 1:1.25,10s of resting time for ultrasonication,5s of ultrasonication in pulse mode and 0.25g of biomass weight.The high yield of protein about 81% could be obtained from microalgae which demonstrates the potential of this source and expected to play an important role in the future.     

基于压缩感知法对法拉第色散函数的重构

观测到的偏振量与法拉第色散函数之间是傅里叶变换对,而法拉第色散函数反映了辐射区域和辐射传播途径的磁场结构。如何通过这一关系精确重构出法拉第色散函数对于研究银河系及河外星系磁场具有重要的作用。目前已提出了基于压缩感知的法拉第色散函数重构方法,模拟结果要优于传统方法,然而是否具有实用性仍然未知。主要探究该方法应用于实际观测频率范围时是否依然可行,并进行了大样本统计学实验。结果表明:重构结果受多种因素的影响,具有很大的随机性,对重构结果在峰值附近再次进行最小二乘拟合后,重构的法拉第深度更接近真实值。     

结合深度学习和图割法的遥感影像建筑物检测

提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型（GMM）,然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。     

磁浮交通试验线压力管道直线度的测量方法研究及应用

目前,国内外对于磁浮交通真空压力管道直线度测量问题的研究较少。本文结合西南交通大学在建的真空磁浮高速列车试验装置,提出了一种真空压力管道直线度测量方法。该方法在管道内建立高精度=维控制网,依据三维控制网测量采用圆曲线拟合方法确定各节管道的圆心坐标,并采用直线拟合方法分析整个管道的直线度。最后依据上述方法编制程序对实测数据进行了处理分析,验证了方法的可行性和正确性,可为今后真空磁浮压力管道的建设提供技术参考。     

异源多分辨率卫星影像匹配算法研究

以异源多分辨率遥感卫星影像为研究对象,对影像特征提取、特征描述、特征匹配及匹配提纯算法进行了较为深入的研究;并将不同的特征提取与匹配算法进行组合,通过试验对比得出了各种算法的适用性。在此基础上,设计了一套面向异源多分辨率卫星影像的匹配流程。     

多时相阴影轮廓差分辅助下的城市水体提取

如何避免水体提取中阴影信息与水体信息的混淆,是利用遥感数据提取城市水体信息需要解决的一个问题。本文以高分一号WFV图像及Landsat8 OLI图像为数据源,利用阴影轮廓的位置与形状在不同太阳高度角及太阳方位角下的差异性,提出一种基于多时相阴影轮廓差分的城市水体提取方法(WMSD)。以广州市天河区为试验区进行水体信息提取,同时运用NDWI、MNDWI及SWI指数法分别提取水体信息,进行精度对比分析。结果显示,本文所提出的WMSD方法分类精度超过88%,较NDWI法、SWI法及MNDWI法的水体提取精度分别提高了8.50%、9.50%及4.67%。说明基于阴影轮廓位置与形状的差异提取水体信息的方法能够较好地解决阴影与水体提取信息混淆的问题,为利用遥感数据提取城市地区水体提供了一个可行的处理方法。     

运用人工鱼群算法的3D扫描碎片重建探究

针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。     

一种基于点云法向量的基准特征提取与倾斜分析方法

针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。     

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。