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龙须菜琼胶的提取方法研究 总被引:4,自引:2,他引:2
采用多种方法提取了龙须菜(Gracilaria lemaneiformis)中的琼胶,并研究了碱处理、微波处理、超声波处理等方法对龙须菜的琼胶提取率、硫酸基质量分数和多糖质量分数的影响。结果表明:当碱质量分数由2.5%增加到10%时,琼胶产率由15%降低到9.8%,硫酸基质量分数由2.66%降低到2.06%,同时,多糖质量分数由98.3%增加到102.6%;微波和超声波处理在不同程度上增加了琼胶的提取率和多糖质量分数,同时降低了硫酸基质量分数。另外,还从宏观和微观两个角度考察了龙须菜碱处理前后藻体的变化。 相似文献
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高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。 相似文献
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DEM的提取是激光雷达数据采集的重要用途之一,但由于目前算法的局限性,无法高精度地自动分类,如何在算法分类的基础上重新进行人工分类,以一定的原则和标准进行重提取从而得到更高精度的DEM,仍然是专业领域的一大难题。本文对某.LAS数据重提取,极大提高了其DEM的精度,为今后相关单位和个人使用TerrSolid软件对机载雷达DEM重提取提供一些经验。 相似文献
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裂缝是主要的路面损坏,路面裂缝自动化提取对于维护和监测路面状况至关重要。针对传统人工检测效率低、缺乏客观性等问题,提出了一种基于深度学习语义分割网络的路面裂缝自动提取方法,实现了由路面图像自动生成裂缝二值图。并且阐释了不同尺度特征对语义分割的好处,并结合裂缝本身细小的特性,在U-Net的基础上增加了大尺度特征提取分支。随后采用激励压缩模块进行两种特征的融合。在CFD(computational fluid dynamics)数据集上的实验表明,该改进算法的F1分数、kappa系数分别可达74.28%和73.83%,相较于其他主流分割网络,提高了约2%。 相似文献
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针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取.通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三... 相似文献
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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。 相似文献