浙江省水土流失遥感普查有关技术问题的研究

以Ｗｉｎｄｏｗｓ９５（９８）为工作平台,以ＡＲＣ／ＩＮＦＯ地理信息系统（ＧＩＳ）及Ｃ语言为支撑软件,开发了包括植被、坡度、土地利用、降雨等因子的水土流失定量分析模型和水土流失信息系统,以卫星遥感ＴＭ数字光盘为主要信息源,对浙江省水土流失状况进行普查研究表明,浙江省水土流失面积较１９８７年普查结果有所减少,但中度以上流失面积明显增加,水土流失总面积中,疏林地流失面积占８６４％,坡耕地流失面积占１１％。     

“麦德姆”造成山东暴雨的卫星水汽图像分析

为提高台风暴雨的预报准确率,降低对农业生产的影响,本研究利用常规观测资料和FY-2E卫星云图,分析台风"麦德姆"造成山东暴雨的成因。结果表明:前期强降水是由台风倒槽造成,后期中、低纬度系统相互作用导致半岛地区出现大暴雨;水汽图像上的亮区对应对流层中上部湿区,亮区与低层水汽通量散度大值区和500 h Pa总温度场高能舌重合,对台风路径的预报和暴雨落区有较好的指示意义;水汽图像上系统的形态和灰度变化,能更有效地监测中、低纬度系统相互影响导致的过程,叠加云导风产品能更清晰地监测台风进入中纬度变性为温带气旋的风场与云系变化,云导风产品在台风预报分析中能发挥重要作用。     

牛肌肉卫星细胞向胰岛素分泌细胞的诱导转分化研究

肌肉卫星细胞是源自中胚层的肌源干细胞,具有增殖分化融合成肌管并形成肌细胞的能力.在体内条件下,肌肉卫星细胞不可能跨胚层分化为内胚层来源的胰腺细胞.本研究从牛(Bos taurus)胎儿肌肉中分离培养得到肌肉卫星细胞,并在体外条件下将其诱导成胰岛素分泌细胞.在诱导过程中,分析了与胰腺发育相关的胰十二指肠同源基因盒1基因(pancreatic and duodenal homeobox 1,PDX1)、神经原素3基因(neurogenin 3,NGN3)、淀粉酶基因(Amylase)和胰岛素基因(Insulin,INS)的动态表达情况.结果表明,PDX1作为决定胰腺分化发育和胰岛功能的主要调节基因,在诱导分化的第2天能够检测到其mRNA的表达,在第3天表达量达到了最大,第4天以后维持在较低水平.NGN3是内分泌细胞形成非常重要的转录因子,是能够将胰岛素分泌到胞外的关键基因,其mRNA在分化诱导的第3天开始表达,第4天达到最高水平,之后逐渐下降.Amylase是胰腺发育中细胞外分泌相关的基因,Amylase mRNA在第6天才开始表达,8d后达到最高.INS mRNA表达量在11～12 d最高,酶联免疫吸附分析(enzyme-linked immunosorbent assay,ELISA)发现,诱导形成的胰腺细胞能够正常分泌胰岛素,培养液中胰岛素的浓度在诱导的11～12 d达到最高值.向培养液中添加葡萄糖后,可使细胞的胰岛素分泌量显著提高,说明诱导得到的细胞类似于成体胰岛的功能,其胰岛素分泌受外界葡萄糖浓度的调节.上述结果表明,肌肉卫星细胞可以被诱导转分化为胰岛素分泌细胞,并对培养环境中的葡萄糖刺激做出应答反应.本研究结果为进一步的研究和临床应用提供基础资料.     

基于高分三号卫星数据与Η/Α/α-分解特征参数的农作物分类研究

利用高分三号(GF-3)卫星的全极化C波段多极化合成孔径雷达数据,基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解提取香农熵(SE)及其强度分量(SE_I)和极化分量(SE_P)、单次反射特征值相对差异度(SERD)、二次反射特征值相对差异度(DERD)、极化比(PF)、基准高度(PH)、极化不对称性(PA)和雷达植被指数(RVI)共9个特征参数,将其应用于农作物分类研究中,以支持向量机(SVM)和随机森林(RF)算法为例,初步探索了基于Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }分解提取的这9个特征参数在GF-3数据支持下的农作物分类潜力。结果显示:单独将SERD、PH、PF、RVI和SE_P参数用于2种分类方法时,分类精度较高,在82%~92%;但单独运用PA、DERD、SE和SE_I的分类精度均低于80%。将分类精度较低的4个参数组合后,分类精度明显提高,在SVM和RF下的总体分类精度分别达到93.02%和92.05%,Kappa系数均大于0.8。结果表明,基于全极化GF-3数据和Η/Α/ \stackrel{-}{\alpha }极化分解方法提取的9个特征参数,能很好地表征农作物的散射特征,可用于农作物分类研究。     

浙江省卫星监测林火应用初报

简要介绍了浙江省卫星监测林火现状，对卫星监测林火的结果从监测精度、森林火灾的成因、分时段卫星监测森林火灾等方面进行了分析，并对卫星监测的效益和作用进行了论述。     

卫星遥感数据在森林采伐监测中的应用

分别采用SPOT5、TM5影像前后两期多光谱遥感影像的波谱特征变化,检测森林资源变化信息,确定变化类型,以计算机自动识别对森林资源变化(减少)的区域(伐区)进行信息提取,并在此基础上进行室内人工预判读;结合采伐证、伐区作业设计、二类调查材料,进行补充判读,得出森林采伐图斑。古丈TM5(30 m分辨率)的面积正判率为96.3%;古丈SPOT5(10 m分辨率)的面积正判率为96.9%。实证分析表明,使用中、高分辨率卫星遥感数据能对森林采伐进行监测,结合辅助材料后能显著提高森林采伐监测精度。     

基于TM卫星图像的水体边缘检测研究

图像的边缘检测是图像特征提取和图像分析理解的基础.运用Roberts,Sobel,Prewitt,Laplacian 4种经典边缘检测算子对TM遥感影像进行水体边缘检测研究,然后对各种算子获得的结果进行比较.结果认为:采用Roberts算子获得的水体边缘不清晰,而且边缘不连续,边缘检测效果比较差;采用Sobel算子获得的水体边缘局部效果不佳,边缘定位精度不高;采用Laplacian算子获得的水体边缘不具有方向性,定位精度高,检测出了绝大部分的边缘;采用Prewitt算子方法二获得的水体边缘明显,效果最佳.因此,Prewitt算子方法二是最佳的基于TM遥感影像提取水体边缘的方法.     

自动导航拖拉机的农机具作业精度研究

针对自动导航拖拉机带农机具作业时农机具跟踪误差会被放大的问题,提出了1种能够提高农机具作业精度的拖拉机导航算法。采用路径跟踪误差最小的优化控制方法,研究拖拉机自动导航作业时引起机具误差大的因素及改进方法,设计具有农机具误差项的拖拉机模型预测控制算法,对该算法进行可行性试验及对比试验。试验结果表明采用带机具误差项的算法使农机具横向偏差平均降低了42.36%,横向偏差标准差平均降低了40.91%,航向角最大偏差平均降低了6.11%,航向角偏差标准差平均降低了31.04%。结果表明增加农机具误差项的模型预测控制算法能有效提升农机具的作业精度。     

TBTV卫星RNA不同分离物的序列测定及系统进化分析*

  利用RT-PCR方法对烟草丛顶病毒（tobacco bushy top virus,TBTV）卫星RNA不同分离物进行扩增和克隆测序,同时运用DNAMAN,MEGA,ClustalX等生物软件对TBTV和其它幽影病毒的卫星RNA核苷酸序列进行同源性比较,构建了幽影病毒属成员卫星RNA的系统进化树。E结果显示：TBTV不同分离物卫星RNA的核苷酸同源性为792%～990%。它们与幽影病毒属其它成员卫星RNA的核苷酸同源性为325%～441%。通过构建幽影病毒属成员卫星RNA的系统进化树可以看出：TBTV的卫星RNA与GRV的卫星RNA亲缘关系最近,与CMoMV的亲缘关系最远。     

区域农用GNSS基准站云端管理方法与系统研究

针对区域农用卫星导航定位基准站规模化应用中存在无效冗余、频率干扰和基准不统一问题,提出基于云端管理构架实现区域基准站管理与信息共享的初步解决方案。选择石河子市作为研究区,获得3个企业总计84个固定基准站的备案数据,计算任意2个基准站的站间距ΔD和频率差ΔF形成数据集E。在此基础上,利用GIS空间分析和数值统计方法,分析基准站无效冗余和同近频干扰,开展基准站坐标平差与精度验证,开发基准站管理服务系统原型。研究表明,由于缺乏技术和管理协调,区域农用GNSS基准站无效冗余、频率干扰和频率浪费难以避免,所统计的84个基准站占用了26.7 MHz频带,使用了47个频点,其中30个基准站使用单独频点,站间距40 km以内时多达18对基准站频率相同,29对基准站频率相近(ΔF≤25 k Hz)。石河子东北18个基准站,平均冗余率达263.2%,中心区冗余率更高。固定基准站通过坐标平差可以提高站址精度,有利于发挥基准站冗余的有效性和提高差分信号接入的可靠性,3个验证点的经度坐标差最大为0.011 m,纬度坐标差最大为0.023 m,精度分别达到毫米级和厘米级。管理服务系统原型和手机端APP原型的初步测试表明,系统可以实现基准站备案、建站辅助、基准站查询和频率推荐等功能,可以提高基准站管理效率和减少干扰现象。