Landsat8卫星数据在垦区现代化农业建设中的应用

Landsat 8卫星数据在黑龙江垦区现代化农业建设中发挥着重要的作用。本文从垦区作物种植面积提取、垦区作物长势监测、垦区病虫害监测等方面介绍Landsat8卫星数据发挥的突出作用。     

常见蜜源花卉开发利用研究进展

蜜源花卉是指供蜜蜂采集花蜜和花粉的花,生物资源非常丰富,因含有多种营养物质及生物活性物质而具有药食两用性。目前我国对于蜜源花卉的开发利用并不广泛,以致多数蜜源花卉在农副产业中被当作废弃物。随着绿色科学的发展,人们逐渐意识到蜜源花卉具有广阔的开发价值。本文就常见的蜜源花卉研究进行综述,分析其主要成分以及常用的分离纯化技术,以期为蜜源花卉高效利用提供依据。     

响应面法优化超声波辅助提取薏苡仁低聚糖工艺的研究

采用响应面法优化超声波辅助提取薏苡仁低聚糖的工艺条件。在单因素试验基础上,选取液料比、超声波时间以及超声波功率3个因素结合Box-Behnken试验建立数学模型,分析考察3个因素对薏苡仁低聚糖响应值的影响程度,优化工艺参数。各因素对薏苡仁低聚糖提取率影响程度从大到小顺序依次为:超声波功率超声波时间液料比。响应面设计法优化出其最佳超声波提取条件为:超声波温度70℃,液料比33∶1(m L/g),超声波时间27 min,超声波功率450 W。在该条件下,薏苡仁低聚糖提取率为0.94%,与模型预测值0.98%接近。说明使用响应面法优化超声波辅助提取薏苡仁低聚糖的工艺条件是可行的。     

优化提取裸花紫珠总黄酮含量及对表皮伤口易感染菌抑菌性的研究

为了选出裸花紫珠总黄酮提取的最优方法,比较了ASE、超声、微波萃取和多功能浓缩4种提取方法在裸花紫珠总黄酮提取率上的差异,并利用微孔刃天青法测定总黄酮对表皮易感染菌的MIC值。结果发现ASE法总黄酮提取率最高,约为1.26%,其次为超声和微波萃取法,总黄酮提取率分别约为1.03%和0.98%,多功能浓缩法提取率最低,约为0.36%,且耗时最长。而且研究发现,ASE的MIC值最低。最终得出ASE提取效率最高,且提取物有较好的抑菌性,是裸花紫珠总黄酮提取的最优方法。     

茶染料的提取及其在服装染色中的应用

使用绿色茶染料,应用茶染技术,不仅是对传统技术的传承创新,同时也为茶叶应用方向拓展提供了重要帮助。随着现代化学技术不断成熟,加上人们对服装设计要求进一步提升,如今探索提取茶染料技术,并探究将茶染料应用于服装染色活动中的价值就更加必要。本文拟从当前茶染料技术应用状况及存在问题分析入手,结合茶染料提取过程分析,结合当前服装染色技术的创新方向及要求,着重探索茶染料在整个服装染色过程中的具体应用思路。     

纳米磁珠联合PCR检测甘蔗杆状病毒方法的建立和初步应用

本研究通过对DNA提取裂解液的成分和用量以及裂解时间等因素进行系统优化,建立了一种高通量的磁珠法提取甘蔗总DNA,再进行PCR检测甘蔗杆状病毒(SCBV)的方法。采用核酸自动提取仪,应用纳米磁珠提取甘蔗总DNA,经PCR检测甘蔗杆状病毒,并与以试剂盒提取DNA为模板的PCR检测结果进行比较。结果显示,经优化的裂解液成分为EDTA·Na20.08 mol/L、NaCl 0.8 mol/L、SDS 2%和Tris-HCl0.10 mol/L,裂解时间为20 min,可用于纳米磁珠提取甘蔗总DNA进行SCBV检测。所建立的方法通量高、成本低、耗时短,可用于SCBV的批量检测。     

生物学自主设计型实验探索——以叶绿体DNA提取为例

指出了分子生物学是生命科学相关学科的主干课程,具有很强的实践性。同时,学生掌握分子生物学的实验方法和技术手段,对培养自身科研能力具有重要意义。结合当前高校对于绿色植物叶绿体DNA提取的实验,从丰富教学方法、更新教学手段、改进考核方式等方面进行了改革与探索。以期提高学生学习质量,强化实验技能及综合能力培养,为高校培养高素质创新型人才奠定基础。     

正交设计试验法优化"参经颗粒"中药复方的提取工艺研究

目的以丹参素含量为指标,优化中药复方的提取工艺条件。方法建立HPLC法测定丹参素的含量方法;对浸泡时间进行单因素考察,确定其最佳浸泡时间和药材吸水率;采用L_9(3~4)正交实验设计,以丹参素的总含量和浸膏得率为指标,考察加水量、煎煮次数和煎煮时间3个因素对提取结果的影响。结果HPLC法测定丹参素的含量的最佳条件为:色谱柱:Inertsil ODS-3 (4.6 mm×250 mm,5μm);流动相:甲醇-0.01%冰醋酸水溶液(7:93);流速:1 mL/min;检测波长:281 nm。丹参素的最佳提取工艺为:加水煎煮3次,加8倍量水,每次煎煮1 h。结论按正交设计试验法优化的工艺条件提取"参经颗粒"中药复方,工艺可行,浸膏质量稳定。     

基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取

为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。