基于MODIS遥感数据计算无定河流域日蒸散

为研究无定河流域日蒸散分布规律,应用遥感数据、农业气象站测量数据及Nishida模型等对该流域日蒸散进行了模拟。首先用2001～2002年晴天中国科学院禹城生态试验站Lysimeter测量日蒸散验证模型,模拟与测量的日蒸散相关系数达到0.61。随后,用该模型计算了无定河流域日蒸散,发现无定河流域日蒸散存在较为明显的空间分布规律：2001～2003年连续3年的8月份日蒸散都表现为东北部蒸散明显小于西南部,这是因为东北部基本是荒漠而东南部多是农田,且8月份日蒸散基本在2～5 mm之间变化;从2001年8月份第222 d日蒸散空间分布看,无定河主干道两边蒸散显著高于其他位置,这是由于8月份无定河流域为多雨季节,河谷土壤水分较高的缘故;从2002年内变化来看,不同的土地利用/覆被类型日平均蒸散差别不显著。     

贵州纳雍县土壤侵蚀遥感调查与GIS空间数据分析

以GIS(地理信息系统)与遥感理论为基础,把GIS管理、分析地理空间数据、信息的功能与遥感技术收集地表空间数据、信息的功能有机地结合起来,应用于纳雍县的土壤侵蚀调查中,不仅能得出比传统调查方法更精确的结果,而且比传统的方法更快速、更节约人力、物力和财力。在调查结束后,从本次调查的结果与1987年侵蚀统计数据比较中得出,纳雍县的土壤侵蚀面积在减少,水土流失治理取得了一定的成果。     

A nonlinear,low data requirement model for producing spatially explicit fishery forecasts

Spatial variability can confound accurate estimates of catch per unit effort (CPUE), especially in highly migratory species. The incorporation of spatial structure into fishery stock assessment models should ultimately improve forecasts of stock biomass. Here, we describe a nonlinear time series model for producing spatially explicit forecasts of CPUE that does not require ancillary environmental or demographic data, or specification of a model functional form. We demonstrate this method using spatially resolved (1° × 1° cells) CPUE time series of North Pacific albacore in the California Current System. The spatial model is highly significant (P < 0.00001) and outperforms two spatial null models. We then create a spatial forecast map for years beyond the range of data. Such approaches can guide spatial management of resources and provide a complement to more data‐intensive, highly parameterized population dynamics and ecosystem models currently in use.     

海洋渔业电子地图系统软件设计与实现

系统地介绍了海洋渔业电子地图系统软件EA2000的数据模型和主要功能的设计与实现，EA2000采用了面向对象的数据模型，紧密的矢栅数据接口，以及图层－地图－图集一体化数据组织管理方法，该软件具有开放的数据输入接口，图层创作的自动化和动态交互式编辑，双向查询检索，缩放漫游与多级比例尺联动显示，动态显示，对象信息自动显示，地理信息系统渔船动态监控管理，多媒体信息插入管理，互操作等功能。     

The pelagic habitat analysis module for ecosystem‐based fisheries science and management

We have developed a set of tools that operate within an aquatic geographic information system to improve the accessibility, and usability of remote‐sensed satellite and computer‐modeled oceanographic data for marine science and ecosystem‐based management. The tools form the Pelagic Habitat Analysis Module (PHAM), which can be applied as a modeling platform, an investigative aid in scientific research, or utilized as a decision support system for marine ecological management. Applications include fisheries, marine biology, physical and biological oceanography, and marine spatial management. The GIS provides a home for diverse data types and automated tools for downloading remote sensed and global circulation model data. Within the GIS environment, PHAM provides a framework for seamless interactive four‐dimensional visualization, for matching between disparate data types, for flexible statistic or mechanistic model development, and for dynamic application of user developed models for habitat, density, and probability predictions. Here we describe PHAM in the context of ecosystem‐based fisheries management, and present results from case study projects which guided development. In the first, an analysis of the purse seine fishery for tropical tuna in the eastern Pacific Ocean revealed oceanographic drivers of the catch distribution and the influence of climate‐driven circulation patterns on the location of fishing grounds. To support management of the Common Thresher Shark (Alopias vulpinus) in the California Current Ecosystem, a simple empirical habitat utilization model was developed and used to dynamically predict the seasonal range expansion of common thresher shark based on oceanographic conditions.     

面向立木识别的有效K 均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。     

基于数据包络分析的灌区农业生产综合效率评价与分析

为评价中国灌区农业生产综合效率的空间差异性,采用数据包络分析(Data envelopment analysis,DEA)方法对全国440个灌区2010年的农业生产综合相对效率进行评估,并基于不同区域灌区农业生产投入及其冗余状况对生产效率提升途径进行探索。结果表明,8个灌区的相对效率为1.000,达到DEA有效;灌区间农业生产效率差异显著,绝大部分(327个)不足0.300,省区尺度生产效率无明显空间分布规律;各投入指标对应存在冗余灌区个数分别为319(有效灌溉面积)、369(绿水)、155(蓝水)、298(化肥)及207(农业机械);非DEA有效灌区5个投入指标的可减少量占所有评价单元投入总量的比例分别为23.8%、39.2%、18.1%、29.0%以及19.9%。综上可知,各非DEA有效灌区应根据自身投入指标冗余状况优化配置和管理资源以提高区域综合农业生产效率,其中绿水资源高效利用是全国范围内广泛面临的问题;东北和西北地区需注重水土资源配置效率提升,而南方粮食主产区应注重水肥高效利用机制的研究与实践。     

基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法

胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。     

初生仔猪肠管数据的相关回归分析

取32例初生仔猪,分离其小肠、大肠,并将血管用乳胶灌注,然后测量其体长、小肠、大肠长度及口径以及分布到小肠、大肠上的动脉分枝数目。利用计算机处理得出:小肠长度与直径之间,体长与小肠长度之间,体长与小肠直径之间,小肠的1级分枝与终末枝之间,小肠长度与1级分枝之间,小肠长度与终末分枝之间有相关性;但是小肠直径与动脉分枝间无相关性。大肠长度与直径之间,体长与大肠长度之间,体长与大肠直径之间、大肠的长度与终末枝之间、大肠的直径与终末枝之间有相关性。     

基于3S集成平台的南海渔业信息动态采集与实时自动分析系统研发

以全球定位系统(GPS)、地理信息系统(GIS)和遥感(RS)等3S技术集成平台,并结合船舶监控系统(VMS)、北斗卫星短报文信道、ARM高性能处理器、NR嵌入式操作系统等前沿技术,建立"南海渔业信息动态采集与实时自动分析系统"。该系统是一个分布式系统,包括船载捕捞信息实时采集装备、南海渔业数据集成中心、南海渔业捕捞地理信息系统及外海渔场预报系统等4个完全独立分布的子系统。本系统自主研发了具备北斗通信功能的船载捕捞实时采集装备,并创新性地利用北斗卫星短报文信道实现了海上渔船与地面数据中心的实时信息交互,此外利用VPN信道实现了数据中心与数据处理分析应用系统之间安全可靠的数据共享,从而最终建立了海上渔船与岸上数据分析系统之间的无缝连接虚拟网络。基于这一网络,海上渔船将渔业捕捞数据实时发送至南海渔业捕捞GIS系统,进行实时分析与显示海洋捕捞(分)渔区/渔船/鱼类产量的数据分析专题图;外海渔场预报系统依据多年的捕捞、渔业生物学及渔场环境数据收集与分析将南海外海鸢乌贼渔场信息发送给海上渔船,推进海上渔业捕捞的高效生产。