结合图像纹理特征的森林郁闭度遥感估测

在光谱等传统特征的基础上,结合遥感图像的纹理特征估测郁闭度:首先基于面向地块的方法计算图像的灰度共生矩阵纹理特征,然后用主成分方法分析相关性并降维,最后将图像纹理特征和光谱地形等特征一起作为自变量引入到郁闭度估测的逐步回归模型中。结果表明:结合图像纹理特征的方法比传统的只基于光谱或地形特征的方法在估测精度上有较大提高,判别系数R珔2从0.737提高到0.805,估测精度从81.03%提高到84.32%。     

生态隔间影响韭菜内生细菌、根际和叶围细菌的定殖及互作

为阐明3种不同品种韭菜的内生细菌、叶围和根际5个生态隔间中细菌群落组成的变化及各生态隔间相关网络的结构差异,通过16S rRNA基因测序及分析,对不同功能的微生物群落多样性进行了讨论,分析了功能微生物在各个生态隔间中的丰度变化及地上隔间、地下隔间和各品种的微生物共现网络。结果表明:1)‘久星16号’韭菜品种叶围微生物中与病原菌防御相关的假单胞菌属(Pseudomonas)含量显著高于其他品种;2)生态隔间对于门和属水平微生物群落组成的相对丰度具有显著性影响,鞘氨醇单胞菌属(Sphingomonas)在植物内部呈现由上至下逐渐递减的趋势;3)地下生态隔间的微生物共现网络较地上隔间复杂性和抗干扰性更强,韭菜各品种间存在网络直径相似但中心节点不同的微生物共现网络,‘久星16号’‘久星18号’因其应对温度变化特性,在变形菌门(Proteobacteria)、酸杆菌门(Acidobacteria)与绿弯菌门(Chloroflexi)间拥有更多负相关作用。综上,生态隔间对韭菜微生物的结构分布和互作网络的影响要高于韭菜品种,且不同韭菜品种会根据自身特性招募特异微生物。     

一种面向搜索引擎的基于集合模型的搜索算法

现代搜索引擎中的搜索算法已经成为影响搜索引擎效率的一个关键,通过对现有搜索引擎中搜索算法的研究分析,提出了一种面向搜索引擎的基于集合模型的搜索算法,该方法利用集合运算方便并、交运算的特点,把检索问题转化为集合运算问题,这使得建立索引的过程和检索的过程简单化。实验表明,该方法能够有效的提高搜索引擎的搜索效率。     

秸秆与有机无机肥配施对潮土关键微生物及小麦产量的影响

秸秆与化肥和鸡粪配施改变了土壤微生物群落结构及微生物间的相互作用关系,但这种变化与小麦产量间的关系尚不清楚。本研究依托7年长期定位试验,选取5个施肥处理：不施化肥+秸秆离田（N0S0）、不施化肥+秸秆还田（N0S）、常规施化肥+秸秆离田（NS0）、常规施化肥+秸秆还田（NS）和施化肥+秸秆还田+鸡粪替代20%氮肥（NSM）,研究了不同施肥方式对细菌-真菌共现网络中微生物组成的影响,以及关键微生物与小麦产量间的相关关系。结果表明,与N0S0处理相比,NS0、NS和NSM处理的小麦籽粒产量分别提升539.20%、611.56%和676.56%,而N0S处理无显著变化。细菌和真菌群落组成均可分成显著不同的3组,分别为N0S0+N0S、NS0以及NS+NSM,即微生物群落组成在是否施用化肥之间显著不同;相同施用化肥情况下,在是否有施用有机物料之间显著不同。将重要性从高到低排序,有效磷（AP）、电导率（EC）、微生物生物量氮（MBN）、土壤有机碳（SOC）、易氧化有机碳（ROC）和颗粒有机碳（POC）是导致不同处理细菌群落结构变化的主要土壤理化性质,EC、MBN、ROC、POC、AP和SOC是导致不同处理真菌群落结构变化的主要土壤理化性质。细菌-真菌共现网络中,两个关键模块（模块1和模块4）与小麦产量变化显著相关。NS+NSM处理提升了模块4中与小麦产量正相关的类诺卡氏菌属（Nocardioides）、纤维单胞菌属（Cellulomonas）、Pir4_lineage、金孢子菌属（Chrysosporium）、无茎真菌属（Acaulium）和裂壳菌属（Schizothecium）等有益菌的相对丰度,它们可降解纤维素和木质素、促进养分转化和循环或抑制病原菌生长;并显著降低了模块1中与小麦产量负相关的葡萄穗霉属（Stachybotrys）、无色穗孢属（Achroiostachys）和Fusicolla的相对丰度,它们为不利于土壤健康和作物生长的植物病原真菌。因此,化肥配施秸秆及化肥配施秸秆和鸡粪利于关键有益微生物增加及病原真菌减少,关键微生物的功能和相对丰度对小麦产量具有影响。     

《广西植物》关键词分析

基于关键词分析原理和方法,以《维普信息资源系统》中《中文科技期刊数据库》为数据源,对1999~2001和2006~2008年《广西植物》论文关键词进行统计,比较分析了关键词数量及其对应论文分布,尤其是关键词偶数量及其对应学科分布,提供了该刊的文献学评价。     

基于灰度-梯度共生矩阵的木材表面缺陷分割方法

根据木材表面缺陷图像的特点，提出了基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的木材缺陷图像自动阈值化技术。并且利用形态学运算对分割后的二值图像进行后期处理。经实验验证，该方法提取的木材表面缺陷图像效果良好：     

基于颜色和纹理特征的竹材分类方法研究

为了应用机器视觉技术实现竹条表面颜色等级的分类识别,提出了用颜色矩和灰度共生矩阵描述竹材颜色特征和纹理特征的方法,并采用支持向量机对竹材进行分类识别,正确率达92．3％以上。结果表明,用颜色矩和灰度共生矩阵的特征参数来识别竹条颜色等级是可行的。     

菏泽市农村低碳社区可循环再生资源评估

笔者报告了菏泽市农村社区建设中的可循环资源量,并对低碳社区提出了建议,得出结论与建议：（1）菏泽市每年能够为农村社区提供稳定的太阳辐射能源5388.9 MJ/m2,将农村社区太阳能开发可利用系数设定为0.3,那么一个在建10000 m2的低碳农村社区可开发的太阳能源储量为：1.62×106 MJ,减碳潜力折合为标准煤55 t,适合太阳能应用的主要设施为太阳能光伏、光热设备。（2）10、30、50、80 m高度能够提供的风功率密度分别为12、21、56、75 W/m2,风功率密度都属于1 级,因此,菏泽农村社区建设过程中风能源不建议大规模开发,需考虑特殊地形后合理设计开发,或者采用风光互补路灯等新能源设备。（3）菏泽年平均降水量621.4 mm,年平均降水日数73.2 天,平均降水强度为8.5 mm/d,在农村社区建设过程中雨量收集利用价值明显,农村社区的雨量径流系数为0.4~0.5,流量径流系数为0.5~0.6,菏泽市农村建设用地多为黏土性质,渗透系数<5.7×10-8。     

应用改进的灰度共生矩阵识别木材纹理多重特征值

目前木材的主要分类方式是由人的经验进行分类,分类的好坏取决于人的经验。因此机器自动检测分类木材种类变得迫在眉睫,目前机器识别木材种类最主要的方法是应用灰度共生矩阵(GLCM)提取木材纹理特征识别木材种类。但是基于灰度共生矩阵(GLCM)特征提取分类存在缺陷,这是由于木材图片旋转再识别时导致分类精度下降。本研究应用改进的灰度共生矩阵(I-GLCM)提取木材多重特征值,较前人提取的灰度共生矩阵(GLCM)识别木材种类,具有旋转不变性。应用matlab模式识别算法进行训练、分类。结果表明,应用本方法对木材进行分类,分类精度比应用灰度共生矩阵(GLCM)精度高,分类效果较好,是一种新的木材识别方法。     

光学影像纹理信息在林业领域的最新应用进展

随着光学卫星影像空间分辨率的不断提高,影像纹理特征的重要性日益凸显。然而,纹理是一个非常复杂的空间属性,会随着太阳/观测角度、地形、感兴趣目标及其所处环境的不同而发生显著的变化。此外,不同纹理变量的选择及相应输入参数的设置,如窗口大小、像元间距、方向以及量化等级等都可能在一定程度上决定着影像纹理的利用价值。如何有效利用纹理量及其优化组合是一个值得深入探讨的问题。鉴于此,本文首先全面回顾了影像纹理特征在森林分类、森林结构参数反演以及森林生物量与碳储量的遥感估算等方面的最新研究与应用,并从不同角度肯定了光学影像纹理在林业遥感领域的应用潜力。此外,从纹理变量及其4大输入参数的选择和最优变量组合的判别方面,总结并剖析了当前研究领域中所存在的关键问题,权衡利弊并给出了相应的建议,为相关研究人员将影像纹理信息更有效地应用于林业领域提供参考。