耗氧率及溶氧胁迫对长蛸体内酶活力的影响

采用Winkler法测定水中溶氧含量,通过比较对照呼吸室与试验呼吸室水中溶解氧含量之差,测定长蛸(Octopus variabilisSasaki)耗氧率及窒息点,并在不同程度的溶氧胁迫下测定长蛸体内多种酶的活力变化。结果表明,长蛸耗氧率在一个昼夜内呈现低-高-低-高的趋势;耗氧率与水温(10~30℃)呈正相关,与pH值(6.40~9.20)呈负相关;随着盐度的升高(14~31),长蛸耗氧率表现为两头高、中间平稳,曲线呈凹状分布;雌性长蛸耗氧率高于雄性。窒息点随长蛸体重的增加而降低,平均体重为(30.50±6.03)g的长蛸窒息点为0.4179mg/L;平均体重为(54.50±4.65)g的长蛸窒息点为0.3902mg/L;平均体重为(97.00±11.36)g的长蛸窒息点为0.2738mg/L。随着溶氧胁迫程度的增加,LDH活力呈先升后降趋势,脂肪酶活力下降,SOD、POD、CAT、ACP、AKP和蛋白酶活力均呈降-升-降的趋势。     

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。     

基于红外光谱概率神经网络的诃子产地鉴别

利用傅里叶变换红外光谱,测定了不同产地诃子(Terminalia chebula Retz.)样品的红外光谱图.采用常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理,并采用主成分分析进一步压缩光谱数据,前3个主成分的累积贡献率为98.054％.以前3个主成分作为网络输入,诃子产地类别作为网络输出,建立了概率神经网络,同时对建立该网络模型的扩展常数进行了分析.模型分析表明,建立的网络模型能够对40个诃子样品进行产地鉴别,红外光谱法结合神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法.     

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。     

长江中上游圆口铜鱼的种群死亡特征及其物种保护

根据葛洲坝(1998～2007年)、重庆(2006～2007年)和合江江段(1998～2005年)的渔业资源调查资料,对圆口铜鱼的种群死亡特征进行了评估,并利用Beverton-Holt模型的单位补充量渔获量方程,分析和探讨了长江中上游圆口铜鱼资源的合理利用.结果表明:1)3个江段各年间的圆口铜鱼开发率和捕捞死亡系数均远远大于相应年份最大允许的开发率和捕捞标准的基准尺度F0.1,3个江段的圆口铜鱼资源均处于严重过度捕捞状况;2)葛洲坝江段圆口铜鱼的最适开捕年龄为4龄(体长330mm),重庆和合江江段圆口铜鱼的开捕年龄应至少为5龄(体长375 mm).为保护圆口铜鱼的资源,建议葛洲坝江段三层流刺网的网日(2a)应大于75 mm为宜,重庆和合江江段的网目(2a)应不小于90 mm且同时需要控制各种渔具的日均作业次数.     

黄鳝仔鱼饥饿试验与不可逆点的确定

【目的】确定黄鳝（Monopterus albus）的初次摄食期和不可逆点（PNR）,为提高人工繁育黄鳝苗成活率和饵料利用率提供理论依据。【方法】对刚出膜黄鳝仔鱼分别进行饥饿试验和正常投喂试验,观察卵黄囊吸收、仔鱼生长及初次摄食率的变化,分析饥饿对仔鱼生长、形态和行为的影响,确定其不可逆点。【结果】在25～28℃的水温条件下,黄鳝仔鱼于5日龄（出膜后第6d）开始向外界摄食,8日龄卵黄囊吸收殆尽,5～8日龄为混合营养阶段,9日龄摄食率达到峰值（96%）,16日龄进入饥饿期;在饥饿状态下,8日龄仔鱼体长达最大值（3.20±0.0760cm）,此后略有下降但基本保持稳定,仔鱼体重于7日龄达最大值（0.0205±0.0533g）,此后不断下降;饥饿仔鱼的肥满度一直呈下降趋势,进入不可逆期后体色逐渐发黑,身体呈非正常扭曲,摄食能力极大降低,外界干扰时出现颤抖、打转现象直至死亡。【结论】在25～28℃的水温条件下,黄鳝仔鱼的最佳投喂时机在8日龄,16日龄抵达不可逆点。     

黄土沟壑区切沟植被的激光点云滤波及地形构建

为了获取黄土沟壑区切沟的高精度地面高程模型(DEM),该文针对其植被特点,提出一种基于激光回光强度衰减模型的植被滤波方法。首先建立回光强度随距离的衰减模型,通过得到的衰减系数,对点云作回光强度补偿。其次提出融合回光强度的自适应分块拟合法,在Matlab7.6中对甘肃天水桥子沟切沟点云数据应用该方法进行滤波。滤波后植被点数为160 517,占点云总数的34.04%。对比滤波前后切沟数据,地面点集的高程均方根误差由0.1430降到0.1324,滤波后等高线毛刺基本消除,地面特征保持良好。对比该文方法、回光强度分类法、曲面拟合法的均方根误差分别为0.1324、0.1398、0.1412,说明该文方法降低了切沟DEM的误差。通过计算滤波前后DEM高程差的累积概率,得到桥子沟试验区一条典型切沟的植被盖度分布,沟底植被平均盖度为0.274,左侧A区和右侧B区沟壁植被平均盖度分别为0.802、0.583,得出了右侧沟壁侵蚀速度明显大于左侧且沟头前进速度较快的结论,与2002-2012十年间该切沟实际调查资料对比,沟长增长213.6%,沟宽仅增长83%,一定程度说明植被降低了沟壁的侵蚀速度。试验表明该方法适用于黄土沟壑区切沟点云的植被滤波处理,为建立高精度切沟DEM、切沟的发育监测和水土流失治理提供科学依据。     

基于点云的谷粒高通量表型信息自动提取技术

在进行水稻的数字化考种、表型与基因关联分析和数字农业仿真模拟时,需要大量的谷粒表型信息作数据支撑。本文提出了一种基于三维点云的谷粒高通量表型信息自动提取方法,能同时自动获取谷粒的三维模型和40个表型参数,实现谷粒形状的定量和定性描述。首先,通过对谷粒点云数据进行聚类分析,完成谷粒点云的分类;其次,实现谷粒的三维重建,对谷粒离散点云进行柱面构网,获取谷粒点云的三维模型数据;最后,根据不同表型参数的特点,实现了谷粒的三维表面积和体积、长、宽、高、3个主成分剖面的周长和面积等11个基本参数与长宽比、长高比和体积比等11个衍生参数以及18个形状因子的自动提取。利用Handyscan 700型手持式激光扫描仪获取的谷粒高精度点云数据进行实验,成功实现了谷粒表型参数的自动提取,测量结果可达毫米级。基于主成分方法分析了各表型参数的权重。以游标卡尺测量值和Geomagic Studio测量值作为真值,长、宽、高的平均相对误差为1.14%、1.15%和1.62%,体积和表面积的相对误差为零,3个主成分剖面面积的平均相对误差为1.82%、2.12%和2.43%。本文方法与人工测量方法及软件测量方法相比,精度相当,且具有批量、自动、人工干预少(仅数据采集阶段需要人工操作)以及效率高的特点。     

毛竹纤维饱和点随竹龄的变化规律

竹材的纤维饱和点对于竹材的加工利用具有重要指导意义。以毛竹为研究对象,采用力学法和水分吸着等温线法对毛竹纤维饱和点及其随竹龄的变化规律进行了系统研究。结果表明,两种方法所得的纤维饱和点不同,顺纹抗压强度法0.5龄为36.12%;1.5～4.5龄为(24.49±0.78)%,水分吸着等温线法0.5龄为24.51%;1.5～4.5龄为(18.38±0.42)%;两种方法测得纤维饱和点的绝对数值虽然存在一定差异,但随竹龄的变化规律相同,即从0.5龄到1.5龄降幅明显,大于1.5龄后趋于稳定。