Effect of mulch on initial coverage of four groundcover species for low input landscaping in a Mediterranean climate

Groundcovers play a very important role in the creation of urban green spaces. They provide many agronomic and environmental benefits while simplifying the urban landscape management.In the areas with a Mediterranean-type climate, the development of low-input landscapes, with the ability to maintain their functions and aesthetical appeal, is pivotal. The aim of this study was to identify groundcover species that could be suited to the local environmental conditions and to evaluate the effect of different mulching systems on plant growth and weed suppression.Digital image analysis was used to measure the green cover percentage of four species (Hedera helix L., Hypericum calycinum L., Rosmarinus officinalis L., Vinca minor L.) grown on two different types of mulch (EcoCover^® and wood-chips) and on bare soil. Changes in plant coverage, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and weed biomass were recorded over a two year period.The prostrate R. officinalis established rapidly and reached more than 80% of coverage within 3 months after planting. Also, it was not affected by weed competition. Non-native H. calycinum also exhibited a quick spread, but it was unsuitable for low-input Mediterranean landscapes because it died during late summer from fungal disease. H. helix and V. minor were also adversely affected by pathogens and, due to their slow initial growth and low percent cover in the second year, they did not control weeds during the study. With the exception of R. officinalis, mulching materials did not significantly improve the establishment and cover ability of the tested species, but had significant effects on weed suppression. Digital image analysis and spectral reflectance proved to be reliable and objective techniques to assess groundcover performance.     

K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

基于图像处理的疏透度测定及结构关系研究

为快速、准确地测定防风林林带疏透度，建立林带疏透度与林带结构因子间的关系模型，为防风林建设及调整提供合理化意见。使用图像处理技术对获取的防风林林带照片进行自动识别，通过Otsu算法自动将树木实体区域和孔隙区域分割，从而测定林带疏透度。并采用相关性分析和逐步线性回归法建立疏透度与林带结构因子间的关系模型。结果表明，采用Otsu算法测定林带疏透度的方法与图像处理软件(Photoshop)测定结果无明显差异，该方法操作简单、效率高，能够快速、准确测定防风林林带疏透度。防风林疏透度与林带行数、棵数、枝下比例、株行距、密度存在显著性相关关系，构建疏透度与林带行数、密度间的关系模型:β=-0.060 1N-0.065 8ρ+0.810 9(R²=0.961 3,P=0.000 29)。根据建立的防风林林带疏透度与林带结构因子间的关系模型，可对防风林的建设提供科学合理化的指导，使其发挥更好的防护效应。     

《梅山续稿》中食(药)用菌意象解读

南宋诗人姜特立所著的《梅山续稿》是一本内容丰富的诗文集。与大多数诗人不同的是姜特立在诗中塑造了独特的食(药)用菌意象。"意象"塑造是中国古典诗歌独特的审美追求。通过对诗中"意象"的解读,可以准确把握诗人创作倾向,思想所指和情感蕴含。选择《香菌诗》、《子陵瀬》、《人送岩桂之二》、《感物》4首具有代表性的诗歌进行研究和分析,对诗中食(药)用菌意象进行解读。探讨诗中的意象内蕴,挖掘诗歌的深刻内涵,以丰富我车优秀的诗歌文化。     

升金湖湿地生态系统健康评价与越冬候鸟的响应

湿地生态环境及越冬水禽是升金湖自然保护区主要保护对象,其生态系统健康评价对生态系统修复及越冬水禽数量的恢复具有重要意义。利用ERDAS软件将1986、1990、1995、2000、2004、2008、2011及2015年共计8个年份冬季的TM影像数据解译划分为8种景观类型,用FRAGSTATS软件计算出各个年份的景观指标。根据升金湖湿地压力、状态、响应3方面选取10个指标,构建了升金湖湿地生态系统健康评价指标体系,利用逻辑斯蒂增长曲线模式(Logisticgrowthmodel)对这些单项指标进行评价,然后运用层次分析(AHP)的方法确定各个单项因子在指标体系中的权重,最后对1986到2015年升金湖湿地生态系统运用综合评价模型进行综合的评价分析。2015年升金湖生态系统健康综合评价值为0.430,属于亚健康的状态,应及时加强升金湖湿地生态保护措施。通过1995年与2015年对比得知人口密度增长10%以上,人类干扰指数增长了6.685,人类的干扰压力是导致湿地功能下降的主要因素;从状态分析与响应分析可以看出升金湖湿地修复功能处于不稳定的状态。通过越冬候鸟数量与湿地生态系统健康的关系可以看出越冬侯鸟数量的变化是随着湿地的生态系统健康评价状况变化而变化。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑，高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星，其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据，充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征，构建多种特征组合方案，并根据随机森林算法对特征重要性进行度量，选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明，与单一特征相比，多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果，其中，植被指数贡献程度最大，光谱特征次之；基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳，其中，总体分类精度为94.15%，酿酒葡萄用户精度为94.23%，制图精度为92.59%；以实地调查的4个酒庄为验证区，将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比，面积相对精度均在70%以上，其中优选特征结果相对精度在90%以上，研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

三种融合标签对大熊猫轮状病毒结构蛋白VP6-VP7可溶性表达的影响

大熊猫轮状病毒(giant panda rotavirus,GPRV)是引起幼龄大熊猫腹泻的主要病原,对圈养大熊猫产生了较大的危害。轮状病毒结构蛋白VP6是一种载体蛋白,可介导黏膜免疫反应。VP7是轮状病毒结构蛋白中主要的中和抗原。因此,VP6-VP7的融合表达作为候选抗原对该病的防治具有重要的意义。传统大肠埃希菌原核表达存在表达量低、可溶性差以及纯度低等弊端。本研究使用醛缩酶(EDA)、谷胱甘肽S-转移酶(GST)、麦芽糖结合蛋白(MBP)3种融合标签,以实现获得表达量高和纯度高的GPRV-VP6-VP7重组表达蛋白。将扩增的VP6、VP7基因片段利用同源重组酶构建到含3种融合标签的表达载体pET21b上,将重组质粒转化至大肠埃希菌Rosetta(DE3)感受态细胞中进行低温诱导表达。用Ni-柱亲和层析法纯化目的蛋白,SDS-PAGE和Image J分析蛋白表达量和可溶性,Western blot分析得到表达的重组表达蛋白正确且具有蛋白活性。实验结果证明,EDA标签能显著促进VP6-VP7蛋白的原核可溶性表达,提高VP6-VP7蛋白表达量。     

芦苇和白刺空间格局对青土湖生态输水的响应

石羊河尾闾湖——青土湖位于腾格里沙漠和巴丹吉林沙漠边缘,是阻隔两大沙漠合围的生态屏障。自2010年开始连续5年向青土湖进行生态输水并形成一定规模的水面,对促进区域植被恢复和保护民勤湖区绿洲具有重要的生态意义。本研究选用2008年、2010年、2011年、2012年、2013年、2014年的高分辨率遥感影像资料同时结合研究区的实地调查资料,对形成人工水面的面积和输水前后的芦苇(Phragmites australis)、白刺(Nitraria tangutorum)群落面积进行了统计分析和对比。结果表明,5年连续输水形成叠加效应,水面面积成倍增加,芦苇相对频度逐年增加和白刺相对频度逐年减少,芦苇群落(Form.P.australis)面积增加了8.43倍,临接水域和水域中的白刺群落(Form.N.tangutorum)消失,白刺面积减少了68.00%。人工输水促进了芦苇群落依水蔓延,镶嵌于水域成片分布;距水面50 m范围的白刺群落由连续成片成点状。输水促进了湿生植物生长,导致荒漠植物种退化。