基于无人机影像的地表要素信息提取

准确掌握地表覆盖类型信息对于自然资源监管具有重要的作用。常用的地表覆盖信息手段多为基于卫星影像的遥感解译提取,本研究利用无人机航空影像,采用KNN均值聚类、最大似然法、面向对象3种分类手段尝试进行地表覆盖类型信息高精度提取。结果显示：大疆M600无人机获取的多光谱影像具有较高的质量,纹理信息表达清晰;KNN均值聚类分类在裸地与道路识别中具有较高的精度优势;最大似然分类方法在水体的识别中具有较高的精度优势;面向对象分类方法在居民地、林地、耕地的识别中具有较高的精度优势,通过最优特征筛选,最大限度地降低了其他类型对主类型的提取影响。     

基于深度学习的乱占耕地建房疑似图斑自动提取方法研究

为实现农村乱占耕地建房问题“早发现、早制止、早查处”,本文提出一种基于深度学习的乱占耕地建房疑似图斑自动提取方法,利用高分辨率遥感影像解译模型,结合第三次国土调查成果耕地数据,快速识别乱占耕地建房疑似图斑。最后以江苏省某县级市为例开展实验,实验表明：该方法提取结果准确率高、用时少,可为耕地保护、督察执法提供重要支撑。     

激光雷达点云电力线自动提取算法

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法.首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检...     

高效非损伤性扇贝DN A提取方法的建立及效果评价

本研究建立了一种高效、经济的非损伤性扇贝DNA提取方法,在不影响扇贝个体生存状态的前提下,采用擦拭法和室温裂解相结合的方式在20 min内即可获得个体基因组DNA。以虾夷扇贝(Patinopecten yessoensis)、栉孔扇贝(Chlamys farreri)和海湾扇贝(Argopecten irradians)为实验对象,研究了不同擦拭材料(棉签、滤纸)和不同擦拭部位(外套膜、鳃丝、内脏团)的核酸提取效果,评估了本方法在贝类基因分型领域应用的可行性。研究表明,用棉签、滤纸2种材料擦拭扇贝的鳃丝、内脏团或外套膜组织均能获得主带清晰完整的基因组DNA,且不影响扇贝的存活状态。在3种扇贝中采用棉签擦拭法的DNA得率均高于滤纸法,以这2种方式获得的DNA为模板进行SSR和SNP标记分析,能获得均一稳定的扩增条带,SSR标记分型结果准确可靠。本研究建立了简便、快速进行扇贝基因型分析的非损伤性DNA提取方法,为贝类全基因组选育和珍稀贝类资源的种质保护开发提供了新的技术手段。     

利用Adobe Photoshop对悬沙颗粒图像预处理

利用光学悬浮沙粒径谱仪现场拍摄的悬沙颗粒图像具有两个特点:1、边缘亮度不均匀:2、边缘不清晰。为了测量颗粒粒径,需要做边缘提取。由于悬沙颗粒的上述两个特点,二值化后的颗粒图像容易产生边缘失真和边缘不闭合现象,为了解决这个问题,文中介绍利用Adobe Photoshop对悬沙颗粒的预处理。     

三丁基锡对牡蛎吞噬细胞和保护酶系统活力的影响

检测了受三丁基锡(tributyltin,TBT)污染的牡蛎的吞噬细胞活力、超氧化物歧化酶活性、过氧化氢酶活性、脂质过氧化作用等生理生化指标。实验结果表明,牡蛎血细胞的吞噬活力随着TBT浓度的增加而下降;对不同TBT浓度下牡蛎的超氧化物歧化酶(SOD)和过氧化氢酶(CAT)活性测定发现,在较低浓度下(TBT质量浓度<10μg/L),SOD和CAT的酶活力被抑制,随着TBT浓度的增大,SOD和CAT的比活力也随着增大,但当TBT达到较高浓度时,SOD和CAT的比活力开始下降,而过氧化脂质(LPO)却随着TBT的浓度的增加而增大。     

海洋微藻多糖微波提取法研究

选取自养小球藻(Chlorella autotrophica)为实验材料,采用微波法提取多糖,以温度、时间、pH以及微波功率4个因子建立正交实验,考察单因素影响情况。实验结果表明,在温度70℃、时间30min、pH为7、功率为600W条件下粗多糖的产率最高,为291.13mg/g(粗多糖/干重),远高于传统热水浸提法所得粗多糖产率(78.52mg/g,粗多糖/干重),且所得粗多糖与热水浸提法获得的粗多糖具有相似的红外光谱。说明,在一定的实验条件下,与热水浸提法相比,微波提取法不仅不会破坏多糖的结构,还有耗时短、有较高的多糖产率的优势。     

基于地面三维脉冲激光扫描技术的变形监测若干问题研究

在传统大地测量中,变形监测为控制网中稀疏监测点观测所驱动.近年来,随着地面激光扫描(terrestrial laser scanning,TLS)技术的迅速发展,该技术显示出应用于变形监测的巨大潜力,尤其是在危险和人员难以到达的灾害监测领域.由于 TLS 扫描测点的不可重复性,传统基于离散点的监测模式不再适用.为此,亟...     

应用全张量重力梯度组合识别并提取中国南海断裂

断裂构造研究是重力解释的一项重要工作,与构造单元划分密切相关。全张量重力梯度数据以其信息量大、含有更高频的信号成分,能更好地描述小的异常特征等优点在地球物理领域中得到广泛应用。基于全张量重力梯度组合研究中国南海断裂识别及提取方法。首先,比较多种重力梯度边界识别方法,包括直接利用重力梯度三分量法和全张量梯度组合法,分析它们的优缺点。通过对比分析,传统重力梯度三分量方法不能有效地均衡深浅异常的振幅,当异常中同时出现正负异常可能产生假的边界结果。全张量重力梯度组合法不仅可以有效地避免传统方法的缺陷,而且获得的边界还具有良好的连续性和收敛性。其次,利用改进的边缘检测计算理论边界提取法确定断裂的精确平面位置,得到了与全张量梯度组合法一致的结果。由此推断,南海断裂以北东走向和北西走向为主,北东东、北西、东西和近南北走向为辅。     

一种面向分类界址点的快速提取方法

本文根据工程项目需要并在分析已有界址点提取算法缺陷的基础上,提出了一种灵活高效的面向宗地分类界址点的快速提取方法.该方法将界址点区分为"交点型"和"特征点型"来重建提取技术流程,利用Python编程语言及arcpy站点包实现了针对前者通用的快速提取算法,以及针对后者整合了约束条件控制的多宗地并行提取算法.测试结果表明,...