哈密盆地土地盐渍化、沙漠化遥感解译标志及影像特征

[目的]土地盐渍化、沙漠化问题是人类面临的重大环境问题之一,研究土地盐渍化与沙漠化遥感解译标志,为防治盐渍化、沙漠化问题提供理论指导.[方法]以TM影像数据为信息源,提取遥感影像特征信息,建立土地盐溃化与沙漠化遥感解译标志.[结果]根据土地盐渍化与沙漠化遥感解译标志以及区域地形地貌、人为活动,将哈密盆地土地盐渍化与沙漠化分别分为轻度盐渍化、中度盐渍化、重度盐渍化以及轻度沙漠化、中度沙漠化、重度沙漠化等类型,并分析其综合变化情况.[结论]通过建立遥感解译标志,初步分析了哈密盆地盐渍化、沙漠化变化情况,对保护当地生态环境具有一定的指导意义.     

水稻新品种DUS测试目测性状标准品种的优化筛选

为了筛选出稳定可靠的水稻新品种DUS测试目测性状的标准品种,通过对中日韩117个有代表性的水稻已知品种2008-2009年连续2年的田间测试试验,对水稻DUS测试指南中的27个目测性状的106个性状表达状态进行了系统的标准品种筛选。结果表明,筛选出的16个标准品种不仅涵盖了原有的23个标准品种代表的性状,还为多个没有标准品种的性状表达状态提供了标准品种;‘元子占稻’、‘坦紫’、‘旱轮稻’、‘起金’、‘乌嘴糯’这5个品种具有较强的生态适应性,可作为其他生态区标准品种筛选时优先考虑的品种;聚类分析法在水稻目测性状标准品种筛选过程中具有重要作用,可作为其他植物新品种DUS测试目测性状标准品种筛选提供参考。     

精细构造解释在深县凹陷分析中的应用

深县凹陷地质条件复杂,历经多期构造演变,断层繁多,是典型的断层控油区块。通过三维地震精细构造解释方法对研究区进行研究,采用精细层位标定技术和相干数据体技术等方法对深县凹陷的地层构造特征和构造演化情况进行分析,为该地区的进一步勘探开发提供科学依据。     

基于VB的旱作作物种植结构决策支持系统开发

以Jensen水分生产函数为基础,运用多目标规划的方法,建立了旱作条件下小麦、玉米、大豆、马铃薯、高粱等作物种植结构优化系统,并编制了可视化应用程序。输入多年降雨资料、日照时数、每日最高最低温度、每日风速等基本气象资料以及相关的土壤、作物参数,就可优化出研究地区主要作物种植比例和结构,操作简单,具有实用性。以山西晋中地区为例进行应用,系统根据多年的降雨资料预测出不同水文年型下每种作物的单产,在此基础上对种植结构进行了优化,并与实际结果比较证明其可靠性,从而对作物种植结构进行优化和指导,使粮食产量、经济效益、水分利用达到协调统一。     

国家公园解说系统规划探讨

介绍国家公园概念及其解说系统的解说对象、解说内容、解说方式、解说受众、解说组织等构成要素.分析国家公园解说系统的布局结构、规划步骤、规划方案等的内容及其要点.认为在进行国家公园解说系统规划时,应充分考虑解说系统的人性化问题,重视环境教育和资源保护,加强与学校、科研院所、社区及环保组织的联系,构建公众环境教育网,开展解说子系统适用性研究.     

丰林自然保护区旅游解说系统问题分析及对策

旅游解说系统是自然保护区发展生态旅游的重要环节。本研究以丰林自然保护区为例,通过实地调查,并根据相关游客特征分析,指出丰林自然保护区旅游解说系统存在的问题,并提出改进对策。     

唐长安城园林体系的文化解读

园林是城市文化的载体之一,从文化的角度探讨唐长安城园林体系内皇家园林、寺观园林、私家园林和曲江公共景区的历史背景、风格特点与发展变迁。     

草原遥感图像常规解译方法及存在问题

草地类型的分布及变化是草原工作者很重要的研究内容,对于较大面积的草地,应用卫星遥感技术监测和划分草地资源的类型是当今草原学科发展的一个重要方向。应用遥感技术进行草地分类常用的方法有2种:目视解译法和计算机自动分类。简述了草原遥感影像常规解译方法及其存在的问题。并基于常规方法存在的不足,试提出研究一种辅助草原遥感影像解译的半透明叠加法。     

北美规格材机械分等综述

规格材的机械分等方法是北美一种很重要的分等体系, 即采用机械应力测定设备对木材进行非破坏性试验, 按测定的木材弯曲强度和弹性模量确定木材的材质等级。用于机械分等规格材的分选参数可以因不同工厂机械的具体情况而进行调整, 较目测分等更能适应现代化木材工业的发展要求。文中从分等方法的诞生、机械分等与目测分等相互关系、机械分等方法和标准、分等机构设置等方面介绍了北美规格材机械分等, 在此基础上分析了中国规格材分等的现状并对中国规格材分等提出了参考建议。     

计算机视觉技术在玉米上应用的研究进展

计算机视觉技术是近几年来发展很快的信息处理技术,是人工智能领域的一个重要分支,其应用已渗透了农业领域的诸多方面,文中概述了计算机视觉技术在玉米产前、产中、产后三个方面的应用状况,并对其在玉米上的应用所存问题及发展前景做了综述。