考虑地形特征的无人机影像分区域加权平差拼接方法

无人机遥感手段以其方便、快捷、成本低、可云下飞行的优势正越来越多地应用于农情信息的获取。为了解决无人机影像的数量多、畸变大、影像拼接过程中产生大量累积误差等问题,对拼接过程中如何减少误差累积进行了研究。首先,根据记录影像匹配过程中心点位置计算大致的匹配区域。然后,进行区域网概略计算,列出误差方程。对不同地形特征区域影像赋予权值,进行分区域加权平差。最后,利用3条航带的无人机影像分别对所提方法和直接拼接法进行了实验对比。实验结果表明:所提方法拼接后错位和鬼影现象减少了12%,拼接效率提高了15%,拼接后获得的面积扩大了8%。     

艾美尔球虫对高原鼠兔个性与生理特征的影响

对30只高原鼠兔(Ochotona curzoniae)分别灌喂艾美尔球虫(Eimeria)卵囊(2 × 106个·mL?1)、驱虫剂以及生理盐水(对照),测定艾美尔球虫对高原鼠兔食物摄入量、体重、粪便皮质醇浓度、静止代谢率以及探索性的影响。结果发现：1)试验第5天时,艾美尔球虫卵囊数达到最大值,且灌喂艾美尔球虫组的艾美尔球虫卵囊数显著高于驱虫组和对照组 (P < 0.05);2)试验第18天时,灌喂艾美尔球虫组与对照组高原鼠兔的食物摄入量无显著差异(P > 0.05),但均显著低于驱虫组(P < 0.05);3)第8天时,灌喂艾美尔球虫组和驱虫组高原鼠兔粪便皮质醇浓度显著高于对照组(P < 0.05);第18天时,灌喂艾美尔球虫组和对照组高原鼠兔粪便皮质醇浓度、静止代谢率均显著高于驱虫组(P < 0.05);4)第5 天时,灌喂艾美尔球虫组高原鼠兔探索性显著低于对照组和驱虫组(P < 0.05)。高原鼠兔感染艾美尔球虫后,其皮质醇浓度升高、静止代谢率降低、探索性减弱,降低了被捕食风险,增大了艾美尔球虫在高原鼠兔种群内的传播率。本研究结果可为应用艾美尔球虫作为潜在的高原鼠兔生物防治制剂以及控制高原鼠兔种群数量提供了新的依据。     

一种快速全局运动估计算法

为了对全局运动进行准确快速的估计,在对全局运动估计算法进行研究的基础上,提出了一种快速全局运动估计算法。该算法基于非线性密度估计,采用了六参数的仿射模型。为了提高计算速度,采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取算法相结合,这样既加快了算法的速度,又提高了计算结果的准确性。全局运动估计的实验结果表明,该算法在速度和准确性上具有一定的优势。     

对加强我校成人教育几个问题的思考

自从1999年开始普通高校大规模扩招后,其中一部分学生被普通高校录取,还有一部分学生选择了成人高等教育的学习,被成人高校录取为脱产学生,面对成人生源市场现状问题,成人脱产学生生源质量和数量下降,生源及成份出现复杂性,脱产学生生源的学习特点。积极构建合理的素质教育课程体系,注重理论与实践的有机结合,建立高素质师资队伍。加强德育工作,注重和加强校风、学风建设,学生心理素质的培养、思想道德素质的培养,是目前的首要问题。     

绵羊宿营法防除天然草地灌木杂草研究Ⅱ绵羊啃食和践踏对植物与土壤物理性状的影响

绵羊宿营对草地的作用因素包括啃食、践踏和粪尿的排泄。试验重点探讨了绵羊的啃食和践踏对草地植被和土壤物理性状的影响。结果表明 ,经啃食和践踏处理 (宿营强度 8羊夜 / m2 )后 ,天然植被中的草本植物地上部分已被全部清除 ,但灌木无毛丑柳仍有存活。践踏使 0～ 2 0 cm土层紧实度增加 ,10～ 2 0 cm土层容重上升 ;但 0～ 10 cm土层容重先升后降 ,土壤渗水性和透气性也有所上升 ,二者呈显著正相关。这些变化均与对照差异不显著 (P>0 .0 5)。     

一种新的基于自组织神经网络的运动估计算法

提出了一种新的基于自组织网络的CFSSOM-VQ运动估计算法,新的帧间预测编码方案采用基于自组织特征映射算法(SOM)的矢量量化(VQ)作为帧间预测,以取代目前常用的运动补偿帧间预测(ME MC).并对SOM算法进行了改进,提出了一种分类频率敏感自组织特征映射(CFSSOM)算法.将该算法应用到会议电视视频编码的实验结果表明,与ME MC算法相比,CFSSOM-VQ算法具有更好的预测编码性能.     

西瓜需肥特点与平衡施肥研究

西瓜在整个生育期中吸收K最多,N次之,P最少。吸肥量以发芽期最少,幼苗期较少,抽蔓期增多,果实膨大期达高峰,成熟期又缓慢减少。K施量达180kg/hm2时,产量和品质最高,超过此量均有下降趋势。N肥以底施加追施的方法单产最高;K肥中以K2SO4底施单产最高,追施使瓜瓤含糖量增高;对高、中、低肥力的土壤,N、P最佳施用量(kg/hm2)分别为126、61.5;174、73.5;210、124.5。低肥力地块,地力(不施肥)生产率和有机肥、N、P、K肥生产率分别为41.9％、11.5％、28.0％、13.3％、5.3％。     

英汉语SOV结构的推导研究

受特征核查的驱动，英汉语中的SW是在SOV基础上的推导。英语中核查是受语义无解特征所驱动;汉语中动词的提升是受时态功能词T的驱使，T的强弱分别推导出SVO和SOV两种句法结构。