基于6S模型的山区环境星影像大气校正研究

针对山区地形复杂,高程变化较大的特点,利用6S辐射传输模型建立查找表,结合研究区DEM对影像进行了大气校正。试验结果表明,校正后的影像清晰度、对比度提高了,消除了大气对NDVI的负面影响。     

ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2的大气校正对比研究

研究分别用ENVI FLAASH模块和ERDAS ATCOR2模块对LANDSAT5-TM图像进行大气校正,进而对校正效果进行评价。结果表明,ENVI FLAASH和ERDAS ATCOR2均能很好地消除大部分大气的影响,满足试验要求。但从精度方面考虑,ENVI FLAASH要略胜于ERDAS ATCOR2。     

季节性河道引水灌区优化配水研究

针对季节性河道引水灌溉理想优化供水与实际供水具有一定差异的特点 ,在研究常规渠系优化供水基础上 ,提出了供水过程修正和渠系实际配水过程设计 ,其理论在典型灌区进行了实际应用 ,并取得了良好效果     

Revival of a well-known, but ignored correction term for χ2 in linkage analysis with small samples

The ‘classical’χ² test is routinely applied in linkage analysis. The values customarily used, however, are only approximations since continuous χ² terms are used instead of discrete multinomial terms. This error becomes increasingly important as the sample becomes small. In this note, a well-known correction term for improvement of this approximation is revived and numerically calculated for some interesting cases from linkage studies.     

基于薄云雾去除的ETM+影像大气校正

中国南方农业遥感监测中,遥感影像常常受到薄云雾影响,大气的散射与吸收作用会使传感器接收到的地物反射率与真实值之间存在差距,是导致数据质量下降的主要原因,薄云雾去除和大气校正处理是十分必要的。该研究利用LandSat-7/ETM+影像,结合背景抑制云雾厚度因子（BSHTI）云检测方法和虚拟云点（VCP）云去除方法进行薄云雾去除,并与暗元法去云处理结果对比分析,然后将去云处理后的影像进行FLAASH大气校正,选取校正前后典型地物的光谱特征和NDVI值进行分析评价。结果表明,BSHTI-VCP法可有效消除薄云雾对遥感数据的影响,提高了云雾覆盖范围的影像质量;FLAASH大气校正较好地消除了大气影响,获得了地物真实地表反射率。该研究为南方作物遥感监测中定量反演与信息解译提供了良好理论支持。     

里岔黑猪和巴里杂交猪达100 kg体重日龄校正系数研究

【目的】估计里岔黑猪及其与巴克夏杂交猪（巴里猪）达100 kg体重日龄（D100）的校正系数CF和A,并比较两种校正系数的校正效果,为里岔黑猪和其他地方猪种D100的估计提供参考。【方法】以554头里岔黑猪、941头巴里1代和755头巴里2代猪为研究对象,利用润农性能测定系统,收集它们肥育期的体重和日龄数据。根据始测日龄≥60d、始测体重≥25 kg等标准对数据进行质控,质控后的数据用于CF和A的估计。CF是两条直线斜率的比值,其中分子是体重对日龄回归直线的斜率,分母是经过终测点（终测日龄和终测体重）和原点（日龄和体重均为0）直线的斜率。A是体重对日龄一元回归方程的截距,通过拟合体重对日龄的一元回归方程直接得到。校正系数估计出来后,用方差分析来检验性别和群体对校正系数的影响,并把估计的CF和A分别代入各自的校正公式,分别计算D100,即CF和A的校正日龄（D100_CF和D100_A）。通过t检验,比较D100_CF和D100_A之间是否存在显著差异,并计算它们之间的相关系数。然后利用每个个体的体重和日龄,分别建立日龄对体重的回归方程,并根据各自的回归方程计算达100 kg体重的回归日龄（D100_reg）。通过计算D100_CF和D100_A与D100_reg之间的相关系数及其与D100_reg差值的平均数和标准差来比较CF和A的校正效果。最后用另外2个群体的校正系数来校正某个群体,计算D100_CF和D100_A与该群体D100_reg的相关系数来评估校正系数的通用性。【结果】由于性别和群体显著影响校正系数,因此需要分性别和分群体估计校正系数。里岔黑猪、巴里1代和巴里2代阉公猪（母猪）的校正系数CF分别为1.426（1.346）、1.340（1.389）和1.372（1.380）,A分别为60.65（54.15）、49.92（57.00）和54.25（57.53）。D100_CF和D100_A之间差异不显著（P = 0.3071）,它们之间的相关系数为0.9998（P<0.0001）。D100_CF和D100_A与D100_reg的相关系数均≥0.9917（P<0.0001）,它们与D100_reg差值的平均数分别为-0.1385和-0.2741d,标准差分别为2.5532和2.5446d,差异均不显著（P>0.05）。用另外2个群体的校正系数来校正某个群体,D100_CF和D100_A与该群体D100_reg的相关系数均≥0.9793（P<0.0001）。【结论】本研究估计的D100校正系数CF和A与国家生猪产业体系使用的CF和A有较大差异。CF和A的校正效果没有显著差异,在适当的结测体重范围内,它们的校正效果都非常好。在研究的3个群体中,用另外2个群体的校正系数来校正某个群体的校正效果也非常好,说明里岔黑猪D100的校正系数可以为其他地方猪种D100的估计提供参考。     

CRInSAR大气校正模型比较与分析

人工角反射器辅助雷达干涉测量（CRInSAR）中,电磁波信号受各种因素的影响,其中大气能够引起信号延迟和传播路径弯曲,在此先对已有大气中对流层校正模型进行比较,然后对基于GPS数据和气象观测数据的大气改正方法进行试验研究,证明大气校正模型对雷达干涉测量的影响和消除的有效性.     

基于高密度SNP标记重构猪多品种群体系谱

系谱是动物育种的重要信息来源,本研究旨在探究高密度SNP标记重构系谱在生产群体中的效果,填补使用高密度SNP信息重构多品种、大规模真实生产猪群的空白。本研究利用Illumina GeneSeek GGP Porcine 50K芯片对四川某猪场2017—2021年出生的1 471头曾祖代纯种杜洛克猪(n=986)和长白猪(n=485)进行分型,通过共祖片段法(common ancestor fragment method)分析上述两个品种群体内基因组亲缘关系,由此分别重构两品种群体系谱。同时选取有个体芯片分型信息及系谱记录的115头种猪,通过严格控制生产操作流程保证其系谱记录准确无误,用以评价准确性。结果表明,基于共祖片段法利用基因组信息可以同时推断多代次、品种混合的真实生产群体内个体对间的共祖片段分布情况及比例,且较状态相同片段(identical by state,IBS)能更准确的区分个体间亲缘关系,借此判断个体间亲缘关系并进一步推断家系结构。同时该方法在115头种猪的验证群体中共推断出702对亲缘关系,包括系谱记录的全部亲子关系对(n=184)、全同胞对(n=175)、半同胞关系对(n=109)和祖孙关系对(n=18),同时较记录系谱能额外推断出个体间未记录的三级亲缘关系(n=8)和四级亲缘关系(n=18)。其重构的系谱较常见三代系谱能更清晰地体现家系内个体间亲缘关系。本研究所用基于血缘同源(identity by descent,IBD)片段法(即共祖片段法)分析高密度SNP标记重构多品种群体系谱的方法可快速、简便的判断多品种混合群体的系谱正确性,可对丢失系谱的个体重构系谱,为选种选配、计算育种值及GWAS挖掘等育种工作提供基础。     

On the optimum grid size in field experiments without replications

Summary In unreplicated field trials a correction for soil heterogeneity is easily achieved by gridding, i.e. by expressing the observations as deviations from a local average. This paper investigates the problem of determining the optimum size of such a neighbourhood to be used in a moving average. The optimum grid size depends on two parameters, i.e. the coarseness of the spatial variation of the trial field and the ratio of genotypic vs. non-genotypic variance. In general these parameters are not known to the breeder. We introduce a method for estimating these parameters from the data. From these estimates the optimum grid size can be obtained using tables presented in this paper.The method has been evaluated by applying it to a series of simulated data. It turned out that the agreement between estimated and true optimum grid size was satisfactory in these simulations.Some theoretical aspects of the results are discussed.