结合Landsat 8与PALSAR-2影像的龙南县针叶林蓄积量遥感估测研究

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。     

大比例尺航片正射影像中的树冠提取

为使森林航片的分类精度达到单株林木提取水平,以凉水国家级自然保护区1:8000正射影像、DEM及红松(Pinus koraiensis)生境、立地条件特征为基础,对航片进行了传统的非监督分类、监督分类和专家分类,并对其分类机理进行了分析,提取了红松树冠光谱特征、纹理特征。在构建的红松树冠识别模型基础上,执行分类,并运用混淆矩阵分析法对分类结果进行了精度检验。结果表明:将纹理信息、DEM信息、红松生境及立地条件特征信息作为专家知识,构建红松树冠识别模型进行分类的方法,能有效地降低地物分类中"同物异谱"和"同谱异物"现象,使分类的总体精度达到96%,比监督分类提高了10%,从而使大比例尺森林航片分类精度达到了单株林木提取水平。     

洋山工程海域虾蟹类资源的初步分析

根据2003年-2005年每年5月、8月和11月对洋山深水港一期工程施工海域(30°30′～30°54,N、121°45′～122°30′E)20个站点进行渔业资源监测调查,分析了该海域虾蟹类资源的种类组成、生物量、丰度、生物多样性、个体平均体重及幼体比例等的变化,并与工程前(2001年)相比较。结果显示:虾蟹类的种类基本逐年减少;3年平均的生物量和丰度比工程前低;多样性指数、平均个体体重和幼体比例也是呈逐年降低的趋势。这系列的变化反映出该海域渔业资源结构的改变朝小型化方向发展,群落结构趋于简单化,容易引起生态系统结构与功能的改变。说明洋山工程海域施工期对虾蟹类资源产生了一定程度的影响。     

皮口海域中国对虾生长特性的初步研究

为了解增殖放流后,黄海北部海域中国对虾Fenneropenaeus chinensis的生长状况,于2015年6—10月在黄海北部辽宁省皮口海域进行了6个航次的回捕调查,共采集样品1434尾,并对其生长指标进行测量分析。结果表明:皮口海域中国对虾体长和体质量呈幂函数关系,雌虾W=8×10~(-6)L3.0729,雄虾W=9×10~(-6)L3.0573;采用Von Bertallanffy生长方程对皮口海域中国对虾体长、体质量进行拟合,雌虾Lt=230.09[1-e-0.0098(t-29.54)]、Wt=144.87[1-e-0.0098(t-29.54)]3.0729,雄虾Lt=175.05[1-e-0.0151(t-34.73)]、Wt=65.98[1-e-0.0151(t-34.73)]3.0573;皮口海域中国对虾在生长过程中表现出雌、雄差异,前期雄虾体长生长速度快于雌虾,约74 d后,雌虾体长生长速度明显快于雄虾,雄虾体质量生长拐点出现在109 d前后,而雌虾则出现在144 d前后;与历史文献相比较,皮口海域中国对虾的生长系数k值较小,显示出生长速度可能较其他海区有减缓的趋势,但渐近体长和渐近体质量有增大趋势;皮口海域中国对虾摄食等级存在月份差异。本研究结果可为探讨大规模增殖放流后黄海北部现有中国对虾种群的自然状况及制定相关管理策略提供科学依据。     

玉米细胞质雄性不育系的鉴定

采用田间育性调查、花粉活力检测、特异引物PCR鉴定及细胞学形态观察等方法来研究新育成的雄性不育系DT-合344、ZT-合344的育性特点、胞质类型。结果表明,这两个不育系均为T型细胞质败育类型,该研究结果为进一步深入研究不育系的不育分子机理和生产应用奠定基础。     

基于海表面温度SST的剩余产量模型评估太平洋褶柔鱼秋生群资源

选择5—9月的平均海表面温度(sea surface temperature,SST)作为环境因子,采用Schaefer模型和Fox模型对太平洋褶柔鱼秋生群渔获量进行评价。假设ΔU(观测和预测单位捕捞努力量渔获量残差)是由SST引起的,从而将SST引入太平洋褶柔鱼秋生群的评估模型中。根据1960年以来太平洋褶柔鱼秋生群渔业整体发展情况,以1993和2003年为界对1985—2014年的总渔获量进行分段分析,分别为:1985—1993年、1994—2002年和2003—2014年。根据是否引入SST和引入SST后是否分段,分别构建了3个Schaefer模型和3个Fox模型。结果显示,分段Schaefer model-SST的拟合效果最好,ΔU与SST显著负线性相关(P0.05),渔获量在18～23℃会随温度升高而降低。建议:模型建立过程中应根据不同时间段的情况不同而进行分段分析,这样可以提高拟合效果;用分段Schaefer model-SST对未来渔获量进行评估,以期对相关资源管理起到一定的借鉴意义。     

机器学习在近红外光谱法判别鲍鱼品种研究中的应用

为解决市场上鲍鱼产品缺乏科学分类方法的问题,利用近红外光谱分析技术结合机器学习方法对鲍鱼快速分类进行研究,使用MicroNIRTM1700便携式近红外光谱仪采集3种鲍鱼,即绿盘鲍(25只)、红壳鲍(31只)、皱纹盘鲍(35只)的光谱数据,采用CART算法建立鲍鱼分类决策树模型,以模型对测试集样本的预测准确率衡量决策树模型优劣,分裂策略为在每个节点处选择Gini不纯度最大的方式进行分裂,通过交叉验证控制决策树深度。结果表明,对训练集180条光谱建立模型,采用5折交叉验证,模型准确率为90.00%,对测试集93条光谱的预测准确率为90.32%。本研究方法可以很好地区分绿盘鲍、红壳鲍和皱纹盘鲍,满足鲍鱼现场快速分类的需求。     

16S rRNA基因序列分析技术在细菌分类中应用的研究进展

由于16S rRNA基因序列的保守性和存在的普遍性,应用16S rRNA作为分子指标已逐渐成为微生物检测和分类鉴定的一种强有力工具。文章就该基因的特征、研究方法、检测方法及临床应用与研究的新进展等作以简要综述,同时对存在的问题进行了探讨。     

湖南省绥宁县黄桑坪自然保护区植物群落的数量分类

采用数学模糊聚类分析黄桑坪自然保护区的植物群落,结果表明:模糊聚类分析方法是一种理想的植物群落分类方法,可得到比较客观、合理的分类结果;黄桑坪自然保护区的植物群落大致可分为4种类型,即Ⅰ.马尾松-映山红+白栎—白茅+鹅观草群丛,Ⅱ.杉木—苎麻+茶—香石竹+蓼群丛,Ⅲ.杜仲—香樟—柴胡+野菊花群丛,Ⅳ.野百合+早熟禾群丛。     

城市街道景观的分类与设计探讨

从街道的特性出发,根据街道的功能、性质等将街道分为交通性街道、生活性街道、现代商业步行街、传统地域文化的街道以及滨水区街道5类,并根据各自不同的功能需求,探讨其在街道景观设计过程中需要注意的设计要点。