GIS在林业专题制图中的应用

论述了运用于理信息系统软件完成应用遥感技术进行思茅地区样地清查及进行“二项调查”的制衅工作，重点阐明了整个制作过程、成果分析、该注意的几点事项。成果得到相关部门的认可，该方法可应用于林业专题图的制作。     

Conducting surveys on forestry attitudes and practices in Leyte communities,Philippines: Experiences and lessons learnt

A survey of forestry practices and attitudes was undertaken in four communities in Leyte, the Philippines, to improve understanding of the social and economic factors affecting small-scale forestry development. The survey had three main data collection activities — initial focus group discussions (FGDs), household interviews, and reporting and validation FGDs. A team of enumerators was selected for household interviews which consisted of both males and females, to avoid potential problems of unwillingness of people to talk with those of the opposite gender. The interviewers were also required to be able to speak local dialects (Cebuano and Waray Waray), the survey questionnaires being administered in these dialects. Various methods were used to gain the support and assistance of local government units and barangay captains. Some difficulty was experienced by the survey team in the first community due to barangay elections at the time of the survey, and the requirement by the University of Queensland Ethics Committee that respondents sign a consent form. This requirement was found to be not culturally appropriate for the Leyte smallholder communities. Offering goods at the end of the interview was found to be of limited value for encouraging participation in the survey. Provision of food and drinks were found to encourage FGD participants to express their views, but too much alcohol had a negative effect. The importance of providing comprehensive feedback to respondents and involving them and other stakeholders in development of policy recommendations was apparent. These survey experiences provide valuable insights which are not generally available in textbooks on sample surveys, and provide lessons for planning and conducting smallholder community survey into natural resource management issues.     

我国华枝属的种类及检索

本文报道了我国华枝属的特征、种类及分布，将这些种类（雄性）的重要特征列表检索并附图     

杨木和杉木木材表面性质的研究

以人工林杨木和杉木木材为研究对象 ,对其表面自由能、表面极性和表面化学官能团等木材表面特征因子进行测定 ,并探讨不同温度处理条件下木材表面特性的变化机理。研究结果表明 :杉木比杨木有较高的总表面自由能 (42 35mN·m- 1 对 38 93mN·m- 1 )和非极性表面自由能 (41 6 1mN·m- 1 对 35 5 2mN·m- 1 ) ,而杨木的极性表面自由能比杉木要高 (3 4 1mN·m- 1 对 0 74mN·m- 1 )。杨木和杉木木材经过不同温度处理后 ,其总表面自由能和非极性表面自由能都随着处理温度的升高而下降 ,而极性自由能则有不同程度的升高。产生此种现象的原因主要为木材表面羟基缔合状态的解除及表面脱羟基作用的综合结果。木材表面 3种主要化学官能团为羟基、烷基和缩醛基 ,在高温处理条件下 ,两种木材羟基对烷基和缩醛基吸收峰面积之比都有所下降 ,说明高温处理过程是一个使木材表面羟基密度减少的过程。木材表面自由能与木材表面化学官能团变化有明显的相关性。     

分子模拟活性炭的方法及其应用进展

介绍了分子模拟和传统吸附理论的关系,综述了使用巨正则蒙特卡洛模拟和密度泛函理论方法对活性炭结构的研究,归纳了近年来分子模拟技术在作为特殊吸附剂的活性炭的理论设计、吸附性能预测和指导表面基团改性方面应用过程中的研究进展。目前对活性炭微观孔结构的分子模拟研究,多停留于理论层面的模拟研究,而缺少对微观结构和宏观性质之间关系的分析。在实际应用中结合发挥分子模拟微观层面分析的优势,是分子模拟技术在活性炭研究中的重要发展方向。     

RNA-Seq技术在瘤胃微生物研究中的应用进展

反刍动物瘤胃内多种多样的微生物组成一个复杂的微生态系统,它们在瘤胃内物质消化过程中发挥重要作用。RNA-Seq技术的出现为反刍动物瘤胃微生物的研究提供了前所未有的机遇。本文主要从新一代高通量测序技术出发,阐述RNA-Seq技术在瘤胃微生物代谢酶特性、瘤胃微生物的多样性、瘤胃微生物新功能基因方面的应用,以期为瘤胃微生物的研究提供参考。     

草坪灌溉与排水课程设计的关键环节分析

为了提高草业科学本科生创造性和独立性,要求学生完成喷灌系统课程设计。该课程设计特点是公式多、难记忆、抽象和难掌握。在课程设计过程中,学生经常找不到切入点,不知道各环节计算公式和各环节之间的联系。通过对多年教学过程的总结和概括,分析设计灌水定额和灌水周期、喷头布置和选型、轮灌组划分等关键环节,进一步阐明各关键环节之间的联系,以期指导学生更好掌握草坪灌溉与排水课程,达到满足草坪草用水、节约用水、形成水动景观效果、解决我国水资源紧张等目的。     

乙酰化处理对樟子松木材耐光性和热稳定性的影响

【目的】探讨乙酰化处理对人工林木材耐光性和热稳定性的影响,为木材颜色调控技术及高耐光染色木材的研发提供理论依据。【方法】以樟子松木粉为试样,加入乙酸酐和二甲苯溶液,在120℃条件下分别反应5,10,20,40,60 min,测试乙酰化处理时间对木粉增重率的影响;分别称取1 g经不同时间乙酰化处理的木粉和未处理木粉,置于 UV老化试验箱内辐射100 h,利用红外光谱分析 UV辐射前后乙酰化木粉化学官能团的变化,通过热重和扫描电镜分析乙酰化木粉的热稳定性及其形貌变化。【结果】随着乙酰化处理时间的延长,樟子松木粉的增重率呈现先增加后降低的趋势,在处理40 min 时木粉增重率最大;乙酰化木粉在1741 cm －1和1385 cm －1处的CO,C—H特征吸收峰强度均大于原木粉,处理时间40 min 时木粉的吸收峰强度最大;UV 辐射后,乙酰化木粉在1508 cm －1处木质素苯环特征吸收峰强度明显大于原木粉,处理时间40 min 时木粉的吸收峰强度最大,表明木粉经乙酰化处理后光稳定性得到提升;热重分析显示,经乙酰化处理后,木粉热分解所需的温度明显提高,表明乙酰化木粉的热稳定性好于原木粉;扫描电镜分析表明,乙酰化处理可增强木粉微观构造抵抗光劣化的能力。【结论】乙酰化处理能有效抑制樟子松木材的光降解反应并提升其热稳定性。     

基于无人机多光谱影像和关键点检测的雪茄烟株数提取

为从无人机遥感影像中准确识别烟草,实现植株定位与计数,以雪茄烟草植株为研究对象,提出一种新的深度学习模型。区别于传统的利用检测框识别目标,本文模型利用少量的关键点学习烟草中心形态学特征,并采用轻量级的编、解码器从无人机遥感影像快速识别烟草并定位计数。首先,提出的模型针对烟草植物形态学特点,通过中心关键点标注的方法,使用高斯函数生成概率密度图,引入更多监督信息。其次,对比不同主干网络在模型中的效果,ResNet18作为主干网络时平均精度大于99.5%,精度和置信度都高于测试的其他主干网络。而MobileNetV2在CPU环境下达到运行效率最优,但平均置信度相对较低。使用损失函数Focal Loss与MSE Loss结合的Union Loss时,平均精度大于99.5%。最后,利用不同波段组合作为训练数据,对比结果发现使用红边波段更有助于模型快速收敛且能够很好地区分烟草和杂草。由于红边波段与植株冠层结构相关,使用红边、红、绿波段时平均精度达到99.6%。本文提出的深度学习模型能够准确地检测无人机遥感影像中的烟草,可为烟草的农情监测提供数据支持。