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。     

福建省安溪云中山自然保护区植被资源及其垂直分布特征

在野外科学考察的基础上,分析总结了安溪云中山自然保护区植被资源的现状,系统介绍了该保护区主要植物群落类型及其物种组成。发现该保护区的植被类型分布呈现出一定的垂直分布特征,但其植被垂直带谱出现较为明显交错镶嵌现象,尤其常绿阔叶林和针叶林有着相同的垂直分布范围出现重叠,表明了地带性植被的优势地位正在被以人工经营的针叶林所取代。因此,以植被为主的生物多样性以及森林生态系统的结构与功能当成为今后保护区研究和建设的一项重点,使其特有的生产力得到充分发挥,产生良好的生态效益,社会效益和经济效益。     

黑光灯和白僵菌无纺布对青杨脊虎天牛的防治效果

为探索青杨脊虎天牛的无公害控制技术,采用不同波长(320~560 nm)黑光灯对其成虫进行诱捕。结果,青杨脊虎天牛成虫对低波长区间(320~368 nm)具有趋光性,对368 nm(黄)较360 nm(绿)更为敏感,处理时间18:00—24:00中,最佳诱捕时间为20:00—22:00,晴天的诱捕效果要比晴转阴和阴天要好,黑光灯可作为监测和控制青杨脊虎天牛的监测辅助工具。测定7种白僵菌菌株制作的无纺布菌条对青杨脊虎天牛的毒力,各菌株在处理后30 d内孢子含量逐渐下降,对青杨脊虎天牛防治效果最佳的菌株为球孢白僵菌Bb01和布氏白僵菌Bb CF327。     

仿刺参纵肌带再生的形态学和组织学

采用人工创伤的方法剪断仿刺参(Apostichopus japonicus)体腔背部的纵肌带, 然后缝合切口处的体壁, 将其在添加抗生素(100 IU/mL的青霉素和100 μg/mL的链霉素)的海水中继续饲养。通过形态学和组织学方法对仿刺参纵肌带再生过程中的结构变化进行了观察。形态学结果显示, 创伤后0 h, 由于纵肌带的收缩, 断端出现0.5~1 cm的间隙; 创伤15 d, 创伤处出现乳白色絮状组织, 暂命名为肌前组织; 创伤30~45 d时, 肌前组织逐渐增厚并将断端肌肉组织连接起来; 创伤60~90 d, 肌前组织已转化成纵肌带, 并且其厚度增至正常纵肌带的1/2; 创伤后110~130 d, 新生纵肌带进一步增粗, 形态上与未创伤处组织没有区别, 只是直径略小一些; 创伤150 d, 再生的纵肌带厚度同正常状态。组织学结果显示, 创伤后15 d, 在损伤处出现结缔组织及单个的肌纤维, 形成一条不规则的细长条带, 即肌前组织; 创伤后30~45 d, 肌前组织中肌细胞数量大量增加, 并与体壁间形成一些“桥状”连接; 创伤后60~90 d, 肌前组织几乎被肌纤维占据, 且“桥状”连接数量增加, 此时肌前组织已转化为肌肉带(纵肌带); 创伤后110~130 d, 新生肌纤维数量大量增加, 和体壁相连的“桥状”连接数量减少, 创伤150 d, 新生的纵肌带基本达到正常的结构, 且“桥状”连接消失。分析认为仿刺参纵肌带具有较强的再生能力, 且新生的肌细胞来源于体壁结缔组织细胞和体腔上皮细胞。

     

基于霍特林变换的稻米彩色图像粒形检测算法

利用稻米分割后轮廓灰度图与背景灰度图的灰度均值之差和灰度方差之差进行米粒图像分割效果定量评价,对7个彩色通道的稻米图像进行分割评判,选取I1(红色、绿色、蓝色通道的平均值)通道进行稻米图像分割。提取分割后标注的单粒米粒边界的二维坐标向量,对坐标向量进行霍特林变换,通过计算变换后米粒最小外接矩阵来表征稻米粒形,简化了现有的稻米粒形检测算法。检测稻米粒型时,算法在MATLAB7.5.0环境下运行。该算法所得米粒长宽比与人工检测结果的平均相对误差为1.65%,每幅图像平均耗时0.323s;而最小外接矩形算法的平均相对误差为2.24%,每幅图像平均耗时2·837s。     

Evaluation of genetic diversity among some Iranian wild asparagus populations using morphological characteristics and RAPD markers

An evaluation of genetic diversity in 39 wild asparagus populations was carried out using morphological and RAPD markers. A combination of morphological traits and random RAPD primers was used to examine the level of genetic variation and polymorphisms among the populations. A factor analysis using Ward's method on mean values of morphological characteristics indicated seven main factors resulting in four groups. Analysis of polymorphic bands using Jaccard's similarity coefficient indicated that genetic similarity ranged between 0.71 and 0.29. At a similarity level of 0.64, the populations were divided in three sub-clusters, containing 34, four and one populations, respectively. Significant regression associations were found between 21 morphological characteristics and 18 RAPD markers, revealing some informative markers associated with some traits. The highest R² was related to 18 RAPD markers associated with gender (53.5%) that among them BA-04₂₀₀₀ had a maximum R². The results showed that Iranian wild asparagus with its high levels of genetic variation could be considered as a valuable gene pool for future asparagus breeding programs. Furthermore, it could be inferred that morphological characteristics and RAPD markers are suitable tools to discriminate asparagus populations for the evaluation of genetic diversity.     

居民地信息提取的最优波段组合方案研究——以开封市区为例

遥感以其高光谱分辨率、空间分辨率为地理研究提供了丰富的数据,这些数据各波段之间具有重要的互补性,但是也存在着大量的数据冗余.利用最佳波段组合指数法和地物光谱信息相结合的方法,按照波段组合后的信息量最大和波段之间的相关性最小的原则,对实验区的居民地信息提取选取最佳波段组合方案,最后研究表明:分别将TM4、TM5、TM波段赋予红绿蓝三种颜色,所得的假彩色图像信息丰富,居民地与周围地物在色调上具有很好的可分性,有利于信息的提取.     

基于Level Set方法的木材细胞显微图像分割

为解决木材细胞纤维图像分割中的某些图像分割不连续的现象,引入了基于形变模型(DeformableModels)的水平集(LevelSet)方法对木材细胞图像进行分割,并用Matlab实现了基于该形变模型的窄带(NarrowBand)快速算法。对针叶材和阔叶材的显微图片进行仿真试验表明,该方法适合于对具有分支、突触以及拓扑结构变化的木材细胞图像进行快速精确分割,不但具有全局优化的能力,而且可以检测出模糊或离散状边界,对噪声也有一定的鲁棒性。