基于乡村人口转移和农村道路建设的空间贫困破解机理及其对策研究——以贵州省为例

贫困与地理环境之间交互耦合形成了空间贫困陷阱,本文在对贵州50个国家级贫困县乡村人口转移减贫效应和松桃、威宁、望谟3个典型县域贫困村贫困发生率与农村道路可达性指数空间耦合关系进行实证研究基础上,阐释了破解空间贫困的作用机理,并构建相应政策体系。结果表明：① 贵州国家级贫困县乡村户籍人口向县内城镇转移和县外转移具有显著的减贫效应,但县内城镇转移比县外转移减贫效应的作用力更大。② 松桃县、望谟县极度贫困、可达性较差型和深度贫困、可达性较差型贫困村所占比例在15%左右,威宁为10%左右,对该类型贫困村实施整村易地搬迁和村庄撤并;对具有自然历史文化特色资源的深度贫困、可达性中等型和一般贫困、可达性中等型贫困村应进一步扩展道路宽度,打通断头路,形成网络,增强通行能力。③ 应坚持以县城为中心的就地城镇化和发达地区中心城市、省会城市等异地城镇化并重,加强对转移劳动人口的技能培训,提升其城镇生存能力。继续加大对具有自然历史文化特色资源的保护类村庄的“通村、通组、通户”道路拓宽、硬化等措施,逐步完善自来水、宽带等较为薄弱的基础设施投入力度,推进贫困村基本公共服务均等化;通过发展山区“绿水青山”内生性和外生性产业,引导贫困人口提升自我发展能力。     

基于车载LiDAR点云联合特征的道路边界提取研究

针对基于车载LiDAR点云数据的道路边界提取存在的问题,该文提出一种基于联合特征且能适应多种道路环境的道路边界提取方法。首先依据移动测量系统的航迹,按照设定宽度对道路数据进行分段,排除道路外侧无用数据;再对每段数据采用布料模拟滤波(CSF)算法分离地面点和非地面点,通过强度中值滤波去除地面点的椒盐噪声;然后计算点云局部邻域高差梯度和回波强度梯度构成的联合特征,依据设置阈值提取道路边界;最后通过欧氏距离聚类剔除部分非道路边缘点,细化道路边界,合并各段道路边界点云,得到完整的道路边界。选用代表性的城区道路、高速公路、乡村道路3种实验环境,验证了算法的鲁棒性。该研究对于扩展车载LiDAR在道路场景中的应用具有重要价值。     

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。     

顾及道路通达性和时间成本的多用户位置推荐

位置推荐是地理社交网络的重要应用,针对城市范围内多用户集体社交活动的规划需求,在顾及道路通达性和时间成本的情况下进行位置推荐算法的研究。针对城市路网结构特征和导航路线规划特点,在地图应用程序接口的支持下,利用各用户间导航路线上的特定点自动识别、构建区域实现位置推荐,平衡多个用户到推荐地点的可到达性和时间成本。实验结果验证了所提方法的有效性,在地理社交网络上可以为城市多用户的集体活动提供有效的位置推荐方案。     

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。     

基于DEM数据的月表撞击坑自动提取研究

提出一种基于地形与形态学的撞击坑自动提取算法,该算法主要利用撞击坑的形态特征进行提取,利用形态学方法提高提取结果的连续性并去除提取结果中的噪声,使提取的撞击坑边界线更为简单,定位更加准确,易于存储与计算。该算法使用月球勘测轨道器照相机(LROC)提供的100 m分辨率DEM数据进行测试,测试结果显示该算法对于形态较为完整的简单撞击坑提取效果较好,提取的边界线较为准确且能够反映撞击坑的真实形态。