海岸水边线提取方法在GF-2卫星影像中的适应性研究

准确提取海岸水边线是海岸线变迁研究中必不可少的基本工作。本文以海南省陵水黎族自治县2016年的GF-2影像为数据源,在大气校正和正射校正等预处理的基础上,结合数学形态学处理等方法,采用NDWI (Normalized Difference Water Index)阈值法、ISOADTA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique Algorithm)、SVM (Support Vector Machine)和面向对象法（Object-Oriented Classification,OOC）等4种不同方法来对海岸水边线进行提取,并对其提取结果进行定性和定量评估,进而分析比较了这4种方法在提取人工海岸、砂质海岸和基岩海岸等3种不同海岸类型的水边线时的提取效果和提取精度。结果表明,SVM方法在3种海岸水边线上的总体提取效果最好,总体提取精度最高。     

遥感影像分析在新增建设用地督察中的应用

以卫星影像大数据和时空数据挖掘技术为基础,采用深度学习框架支撑,构建了面向新增建设用地遥感监测应用需求的深度学习训练平台,可智能发现自然资源督察线索,全面提高自然资源督察问题的发现能力.该技术可广泛服务于大范围、高频次的督察工作,为督察工作提供更及时客观全面的信息基础和保障.     

厦门海域小型浮游动物和桡足类的摄食对浮游植物生长的影响

2005年11月16日和27日,运用稀释法和桡足类添加法,对厦门宝珠屿海域小型浮游动物及桡足类的摄食对浮游植物生长的影响进行了研究.结果表明,各粒级浮游植物的生长率均大于小型浮游动物的摄食率,小型浮游动物对总的Chla和nano-Chla具有一致的显著的摄食作用(0.51～0.78d-1),当存在螺旋环沟藻等大型的异养甲藻时,亦能摄食micro-级浮游植物.所添加的桡足类主要摄食micro-级的浮游植物,也显著摄食小型浮游动物,16日,所添加的桡足类促进nano-级浮游植物的每天生长效应达0.03ind/dm3.说明了厦门海域小型浮游动物及桡足类的摄食共同控制着浮游植物的生长,由于桡足类的杂食性,可产生一定的营养级联效应.     

正交设计法提取江蓠高活性膳食纤维

采用正交设计法,研究了江蓠高活性膳食纤维的提取工艺条件,筛选出江蓠碱处理和漂白的最佳工艺条件,提取出江蓠高活性膳食纤维。结果表明,江蓠高活性膳食纤维的产率达２８．３％,颜色较白,膳食纤维干基质量分数达９２．８３％,钙质量分数１．０８％,磷质量分数０．０６８％膨胀力为９．０ｍＬ／ｇ,持水力为８２５％,质量和功能性指标远远超过西方国家麸皮善食纤维的标准（膳食纤维干基质量分数４７％、膨胀力４ｍＬ／ｇ、持     

番红砗磲外套膜色素提取条件优化及成分分析

以番红砗磲(Tridacna crocea)为实验对象,通过单因素对比实验对其外套膜色素的提取条件进行了优化,并利用薄层层析色谱法对色素组成进行了初步分析。结果表明:丙酮和乙醇为适宜的番红砗磲外套膜色素提取剂;使用丙酮为提取剂时,浸提时间为4 h,提取温度为25℃,料液比为1︰40。使用乙醇为提取剂时,浸提时间为4 h,提取温度为30℃,料液比为1︰200;利用薄层色谱法分离外套膜颜色为蓝色和红棕色的番红砗磲外套膜色素后发现,蓝色番红砗磲外套膜色素由9种色素组分构成,红棕色个体番红砗磲外套膜色素由10种色素组分构成。     

一种共生藻PCR模板DNA的快速制备法

采用Chelex-100树脂法制备了26个物种(分别属于腔肠动物门、海绵动物门和软体动物门)的共生藻以及一株纯培养共生藻的DNA样品。通过PCR扩增叶绿体23S rRNA基因片段获得了26个有效序列,测序比对结果显示获得的序列与扩增目的基因相符。该方法不仅样品消耗量小、操作时间短、设备需求低廉,而且可以避免使用有害化学试剂。这是一种高效、环保的DNA提取方法,可为共生藻分子研究提供技术参考。     

正交试验优选复方莪术散的提取工艺及其颗粒制备工艺研究

目的：优选复方莪术散颗粒的最佳提取与颗粒制备工艺,为该复方的开发利用提供试验依据。方法：采用正交试验法对复方莪术散进行提取,以淫羊藿苷的含量和收率综合评价为指标,通过L_{9（3^{4）正交试验设计对醇的用量、提取的时间和提取次数进行考察,优选复方莪术散的醇提取工艺,再以浸膏为原料,通过L9（34）正交试验设计考察稀释剂（可溶性淀粉）的比例及粘合剂（乙醇）的浓度和干燥温度,制备复方莪术散颗粒。结果：复方莪术散提取最佳工艺为A2B22C11D1,即处方药材加60%浓度的10倍剂量的乙醇,提取2次,每次1.5h为最优。最佳制备工艺为A3B2C2,即干浸膏∶淀粉的比例为1∶2.5,并以90%乙醇为湿润剂,采用湿法制粒的方法,干燥温度为60℃,所制得颗粒剂经检查符合相关要求。结论：本试验所得复方莪术散颗粒剂的提取与制备工艺合理、可行,为该复方的开发利用提供了试验依据。}}     

基于深度学习的河道提取与变化监测应用——以永定河为例

本文基于2014年、2017年、2018年三期GF1遥感影像,针对北京市石景山永定河河道变化特征,开展基于深度学习算法的河道自动提取与变化图斑自动发现。选择GEOWAY GFLP作为地理要素智能训练平台,采用基于疑似变化区域自动发现与人工交互确认相结合的遥感监测技术路线,选取典型水体样本进行分析、训练,构建深度学习卷积神经网络水体提取模型。通过分析与验证发现,基于深度学习水体提取模型自动提取的河道准确率高于90%,精度高于最小距离、最大似然及SVM分类方法,可用于城市河道的自动提取和变化发现。     

基于LSD算法的无人机影像电力线提取方法

根据无人机影像电力线的特征,利用LSD算法实现了电力线的自动提取。首先使用各向同性的Sobel算子对特征区域进行图像增强,再使用LSD算法进行线段提取,然后通过线段合并和线段拟合过滤线段集合,最后使用K均值算法进行聚类,筛选得到最终电力线结果。采用多种地物背景下的电力线影像进行实验,结果表明,该方法能提取完整的电力线,稳健性强,对电力巡线具有较大的实际意义。