3种植物生长调节剂对不同干旱胁迫下巨菌草光合指标的影响

本研究以巨菌草(Pennisetum giganteum)幼苗为试验材料,通过叶面喷施生长调节剂法,利用CIRAS-3光合仪测定巨菌草叶片的净光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)、气孔导度(Gs)和水分利用效率(WUE),分析不同浓度茉莉酸甲酯(MeJA)、3-吲哚乙酸(IAA)和玉米素(ZT)对干旱胁迫下巨菌草光合指标...     

基于PSO-SVM的高光谱数据降维的可靠性研究

PSO结合SVM算法对高光谱数据波段进行优化,每次搜索结果不一定相同,因此很多学者对此类算法的可靠性存在疑问。为了证明PSO-SVM降维算法的可靠性,利用PSO-SVM算法对杉木和马尾松的幼中成熟林的高光谱原始数据、一阶微分变换数据、对数变换数据及归一化变换数据进行降维运算,对降维后选择的波段分别利用支持向量机（SVM）、BP神经网络、Mahalanobis距离分类法、Fisher分类法及贝叶斯分类法进行分类,分类结果中,Fisher分类法的结果最好,所有的分类结果均在90%以上,SVM和BP神经网络的分类结果都保持在80%以上,贝叶斯分类法分类精度最差,所有分类结果均未超过90%,最差结果为43.75%。同时,将PSO-SVM与PCA算法进行对比分析,发现在马尾松和杉木的分类过程中PSO-SVM算法优于PCA算法。最后得出结论,PSO-SVM算法提取的特征对Fisher、SVM及BP神经网络分类法有效;当光谱数据差异非常微小时,PSO-SVM比PCA对特征的提取更有效。     

粳稻牡丹江22

粳稻牡丹江22牡丹江22以福锦/石狩//中作87为母本,用牡80－341为父本杂交育成。于1994年2月经黑龙江省农作物品种审定委员会审定。该品种株高97.5厘米,穗长18.5厘米,每穴平均穗数15穗,千粒重27.5克,每穗平均114粒,不实率……     

六腿机器人的典型步态研究

本文从稳定性、速度、负重3个角度对六腿机器人在同样占空比下的3中静态稳定性周期步态进行比较。对六腿仿生机器人的静态典型步态运动原理进行了分析,探讨了仿生六腿机器人的典型三脚步态行走规划,并对六腿机器人三角步态稳定性简要分析。本文的研究工作为六腿机器人在非平坦地面自由步态规划提供一定参考意义。     

利用计算机技术编制采伐限额

温岭市利用经理期内的二类调查数据,结合补充调查,通过数学模型更新资源数据,采用地理信息系统、计算机辅助制图、数据库等计算机技术,按时、高效、高质量地完成了“十一五”编限工作。     

主要道路路面材料高光谱特征分析

随着公路建设的发展,路面材料变得更加多元化。利用高光谱监测不同性质的路面材料,非常值得关注。本研究采用美国ASD公司生产的地物波谱辐射仪(波段范围350~2 500 nm),开展了对沥青、混凝土、裸土和草地等典型路面材料的高光谱数据的野外观测,利用光谱均值、一阶微分、二阶微分、倒数后对数等方法,对原始光谱数据进行变换,得到4种材料的光谱特征曲线图,并进行对比和分析。结果表明:在多种数据变换方法中,倒数后对数方法最好,利用高光谱遥感方法能实现对不同路面材料的分类和识别,说明高光谱遥感技术能实现对道路材料和结构的监测。     

东洞庭湖湿地植被高光谱数据变换及识别

高光谱识别是采用大量比较窄的波段对目标物进行同时观测,以实现对目标物更好的观测效果。以东洞庭湖为研究对象,对典型湿地植被苔草、芦苇、芦蒿、辣蓼和旱柳开展野外高光谱观测的基础上,开展数据变换和分类识别。在对数据进行剔除、滤波和重采样后,对高光谱数据进行导数运算、对数运算、对数的导数运算、归一化运算和归一化后导数运算,以突出植被的光谱特征差异。采用主成分分析方法,对高光谱数据进行降维。并运用BP(Back Propagation)神经网络、马氏距离(Mahalanobis)分类法、贝叶斯(Bayes)分类法、费希尔(Fisher)分类法、光谱角度制图法(Spectral Angle Mapper,SAM)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等6种方法开展湿地植被识别。结果表明:在多种数据变换方法中,LOG(N(R))变换效果最好,而湿地植被识别方法中,光谱角度制图法的精度最高。     

基于改进端元提纯模型的MODIS森林类型识别研究

MODIS遥感数据具有很高的光谱辐射精度,以及成本低、覆盖面积广、获取容易、周期短等数据特征,可以实现全覆盖大尺度区域森林类型信息快速提取,但由于其空间分辨率较低,遥感数据中存在混合像元。利用混合像元分解模型进行分解可得到较好的分类结果,但混合像元分解的端元组分直接影响分类的精度。利用决策树分类模型改进端元提纯,分析各地物的MODIS时间序列植被指数变化规律及物候变化规律,利用决策树模型分类的结果进行端元组分的提纯,最后进行混合像元分解。研究结果表明:分类精度最高的是线性混合像元分解,其次是最大似然分类,最差的是非线性混合像元分解,其中带约束和不带约束的线性分解模型的精度相差不大。     

温岭市湿地保护功能分区探讨

根据温岭市的地形地貌,特别是湿地类型的分布,划分为四个湿地保护功能区,并提出了保护和利用的重点。山地河谷湿地功能区主要涉及中西部山区,以河流、库塘湿地为主,通过水源涵养、饮用水源等方式保护;平原水网湿地功能区包括中部东部平原,以河流、运河、输水河、养殖场湿地为主,通过污染整治工程进行治理;海岸围垦湿地功能区主要包括东海塘、南海涂、乐清湾等区域,主要以沙石海滩、淤泥质海滩、潮间盐水沼泽湿地为主,通过生态系统重建和恢复以及建设湿地公园进行保护和利用;近海与岛屿湿地功能区包括东部海域和海岛周围海域,以浅海湿地为主,通过海域污染防控和开展滨海旅游进行保护和利用。     

基于ANN模型的森林景观研究

利用人工神经网络(ANN)模拟了天鹅山林场景观格局与森林景观类型所占面积百分比的关系,并对各景观类型面积所占百分比对景观格局的影响进行了预测,为景观优化对策提供了一条新的思路。结果表明人工神经网络方法非常适于研究森林景观格局驱动因素和森林景观格局的非线性对应关系,模型体现了较高的可靠性和操作性。