高分六号遥感数据在有林地识别中的应用

精准农业观测卫星-高分六号卫星(GF6)增加了4个特殊波段,更加有效地反映了植被特有的光谱特性,为植被应用研究提供更为详细的地物光谱信息。为了分析GF6数据在植被识别能力上的优越性,比较了GF6号新增波段(红边1、红边2、黄边、紫边波段)和高分数据传统波段对有林地识别精度的影响。结果表明:GF6新增波段对有林地快速识别的精度达到97.67%,Kappa系数为0.95,比GF数据4波段对有林地的识别精度提高了3.35%,Kappa系数提高了0.08。CART自适应特征和阈值选择决策树算法比人工决策树分类算法对有林地识别精度有显著增加,精度由88.81%提高到97.67%,Kappa系数由0.78提高到0.95。GF6数据新增特殊波段结合CART自适应特征和阈值决策树算法对有林地具有快速优越的识别能力。     

DNA methylation analysis on satellite I region in blastocysts obtained from somatic cell cloned cattle

Many observations have been made on cloned embryos and on adult clones by somatic cell nuclear transfer (SCNT), but it is still unclear whether the progeny of cloned animals is presenting normal epigenetic status. Here, in order to accumulate the information for evaluating the normality of cloned cattle, we analyzed the DNA methylation status on satellite I region in blastocysts obtained from cloned cattle. Embryos were produced by artificial insemination (AI) to non‐cloned or cloned dams using semen from non‐cloned or cloned sires. After 7 days of AI, embryos at blastocyst stage were collected by uterine flushing. The DNA methylation levels in embryos obtained by using semen and/or oocytes from cloned cattle were similar to those in in vivo embryos from non‐cloned cattle. In contrast, the DNA methylation levels in SCNT embryos were significantly higher (P < 0.01) than those in in vivo embryos from non‐cloned and cloned cattle, approximately similar to those in somatic cells used as donor cells. Thus, this study provides useful information that epigenetic status may be normal in the progeny of cloned cattle, suggesting the normality of germline cells in cloned cattle.     

卫星搭载处理对辣椒萌发过程中抗氧化酶活性的影响

测定经卫星搭载后的辣椒种子萌发过程中抗氧化酶的活性。结果表明:辣椒种子经卫星搭载处理后,其发芽势和发芽率分别比对照提高了3.5%和5.3%;在萌发过程中,可溶性蛋白质MDA含量低于地面对照,但SOD活性高于对照;卫星搭载的种子在萌发13d的幼苗体内SOD、G-POD、APX和CAT活性分别较对照提高了14.29%、25.23%、1.84%和21.52%。表明卫星搭载处理提高了辣椒种子和幼苗体内抗氧化酶活性,对萌发初期保护膜系统的修复具有重要的意义。     

基于“高分一号”遥感影像反演华南地区亚热带典型作物冠层SPAD

【目的】以广州市增城试验基地为例,探索国产高分卫星影像数据在反演华南地区亚热带典型作物冠层叶绿素相对含量（SPAD）的应用.【方法】根据2013年10月1日“高分一号”影像数据和相应的亚热带典型作物的实测数据,建立植被指数与典型作物冠层SPAD之间的关系模型,并分别探讨9种植被指数与SPAD之间线性和非线性关系,以便获得最佳的植被指数和相应的回归模型反演华南地区亚热带作物冠层叶绿素相对含量.【结果和结论】7种植被指数均与亚热带典型作物冠层SPAD有极显著的相关性,其中比值植被指数（RVI）相关性最好,其次是差值植被指数（DVI）.经分析,RVI的指数回归模型Y=31.445e^0.141X（R² =0.889）是反演亚热带典型作物冠层SPAD的最佳回归模型,实际拟合精度达92.75%,故使用该回归模型估测研究区内大范围亚热带典型作物冠层SPAD是可行的.     

基于ERDAS的森林资源遥感信息初步研究

以图像处理系统ＥＲＤＡＳ为基础，以ＴＭ卫星遥感图像和地面森林资源调查数据为材料，讨论了ＥＲ－ＤＡＳ计算机图像处理的有关过程，研究了如何把遥感图像和森林资源调查数据相结合并从中提取相关信息的方法，建立了遥感图像与ＧＩＳ资源数据库之间的对应关系。结果表明，该研究方法正确可行，输出图像精度高，可为森林资源管理工作提供重要的遥感基础信息。     

Eimeria tenella搭载科学卫星对虫体生物学特性影响的初探

为探讨微重力与太空辐射等因素对鸡球虫生物学特性的影响，我们首次将一株已孢化的柔嫩艾美耳球虫搭载于返回式科学试验卫星。卫星运行７天后返回地面。     

基于CBERS-02卫星数据的山核桃种植面积提取研究

利用冬夏2个不同时相的CBERS—02卫星数据与实地调查资料,采用主成分分析与监督分类相结合的方法,提取浙江临安市的山核桃空间分布及种植面积信息。结果表明：山核桃面积提取总体精度达到83．71％,面积为3．11万hm2,与统计数据相比误差为1．3％;利用山核桃冬夏2季在图像上的差异特征,采用遥感变化监测方法提取山核桃种植面积是可行的。     

秦川牛胎儿骨骼肌卫星细胞的分离培养

【目的】探索胎牛骨骼肌卫星细胞分离、培养、鉴定及基因转染的方法。【方法】分别采用Ⅰ型胶原酶消化、Ⅰ型胶原酶与胰蛋白酶二步消化及链霉蛋白酶消化法对胎牛骨骼肌卫星细胞进行培养,比较了3种不同分离方法所得细胞数及其存活率的差异;利用差速贴壁法和Percoll密度梯度离心相结合的方法纯化骨骼肌卫星细胞,对纯化后的细胞进行myostatin基因RT-PCR以及结蛋白(Desmin)免疫细胞化学染色鉴定,最后通过电转染法对纯化的骨骼肌卫星细胞进行EGFP基因转染研究。【结果】3种消化培养方法中,以链霉蛋白酶消化法分离得到的胎牛骨骼肌卫星细胞数显著高于其它2种方法(P0.05),但细胞存活率较低(P0.05);而采用Ⅰ型胶原酶与胰蛋白酶二步消化法可以得到相对较高的细胞数及存活率。利用差速贴壁和Percoll密度梯度离心相结合的方法可以得到纯化的骨骼肌卫星细胞;电转染法适用于骨骼肌卫星细胞的基因转染。【结论】建立了胎牛骨骼肌卫星细胞分离、培养、纯化、鉴定及基因转染的方法,为通过转基因方法改良秦川牛产肉性能研究奠定了基础。     

牦牛颈上神经节对其生境适应的形态学机制

本研究旨在研究牦牛颈上神经节(SCG)对其生境适应的形态学特征,以探讨高原动物交感神经系统对青藏高原生态环境适应的形态学机制.运用常规HE及尼氏染色法,并采用形态计量学和SPSS16.0统计软件,对成年牦牛和黄牛SCG的形态学特征进行比较研究.结果表明:牦牛SCG的长、宽和厚度均显著地小于黄牛的相应数据(P＜0.01);牦牛的SCG主要由表面被膜、神经节单元、神经纤维、血管及结缔组织组成,被膜较黄牛的薄,结缔组织所占比例较黄牛的少,但节内组织较黄牛的致密;牦牛的神经节单元主要包含神经节细胞、卫星细胞、成纤维细胞、毛细血管和神经纤维,该组成特征与黄牛的相似;其神经节单元单个视野内节细胞、卫星细胞及成纤维等细胞与黄牛的基本相同(P=1),但牦牛节细胞间的神经纤维较黄牛的少,而血管数显著多于黄牛的(P＜0.01);牦牛SCG的头部以神经节单元为主,尾部以神经纤维为主,其特征与黄牛的相似.结果提示,在青藏高原高寒、低氧的极端生态环境中,牦牛在半放野、全年放牧的状态下,其SCG经长期进化形成了体积较小,神经节细胞、卫星细胞及其细胞间神经纤维较少,但血管十分丰富等形态学特征以适应极端生境.     

Satellite remote sensing for forest inventory—experiences in the nordic countries

Satellite data were used in developing methods for forest inventory and mapping in a cooperation project involving Finland, Norway and Sweden. A goal was to improve the technical competence in forestry remote sensing in those countries. Landsat TM‐ and simulated SPOT‐imageries were classified using, e.g., filtered input data and contextual classifiers. The relative area distribution of usual forest classes was estimated at an acceptable accuracy. A two‐phase sampling scheme was introduced for compartmentwise (in‐place) inventories. The first phase involves analysis of satellite data, the second phase measurement of field plots. Correlations between satellite‐ and field‐measured values of various forest characteristics were relatively high, close to those obtained using aerial photo interpretation.