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51.
卷云广泛存在于大气中,严重阻碍光学遥感对地观测过程,降低了数据的精度与可用性.针对此问题,以卷云检测波段为参考,联合散射与统计规律,提出了一种卷云自动校正方法.方法首先利用散射规律推导出卷云检测波段与待校正波段间的定量关系;进一步地,以卷云检测波段为校正参考基准,联合线性波段统计规律,实现各待校正波段卷云强度的估计与去除.选择多光谱Landsat-8 OLI(Operational land imager)为试验数据对方法有效性和场景适应性进行测试,并进一步拓展至高光谱AVIRIS(Airborne visible infrared imaging spectrometer)和高分五号AHSI(Advanced hyperspectral imager)影像数据.结果表明提出方法可有效去除不同波段的卷云干扰,适用于各类地表覆被类型影像,准确复原降质地表信息,在目视与定量评测方面均有较好表现,可满足定量遥感等应用要求. 相似文献
52.
53.
采用高效液相技术测定了仙居鸡、固始鸡、隐性白鸡胸肌中肌苷酸的含量。结果表明:①胸肌肌苷酸含量从高到低依次为:仙居鸡、隐性白鸡、固始鸡,其中仙居鸡胸肌肌苷酸含量显著高于固始鸡(p<0.05)。②仙居鸡、固始鸡胸肌肌苷酸含量性别间表现为公鸡低于母鸡,其中仙居鸡公母鸡间差异显著(p<0.05),而隐性白鸡公鸡高于母鸡。③胸肌肌苷酸含量与12周龄体重相关分析表明,仙居鸡、固始鸡胸肌肌苷酸含量与12周龄体重呈负相关,其中仙居鸡胸肌肌苷酸含量与体重相关达显著水平(p<0.05)。 相似文献
54.
高空间分辨率的卫星影像和航摄影像越来越广泛地应用于山区农、林业资源调查和山区生态环境监测等领域.但是由于山区地形起伏和侧视成像等原因,使得影像存在一定的阴影,从而严重影响这些高分辨率影像的应用.针对这一问题,本文借鉴在遥感影像条带噪声去除中非常有效的矩匹配方法基本原理,提出了基于矩匹配的山区高分辨率遥感影像辐射校正方法,同时对被验证TM影像地形辐射校正最佳的C校正方法作了相应的改进.并以北京市西部山区的1 m分辨率的航空影像为例,分别用矩匹配方法和C校正改进方法进行了地形辐射校正,并对处理结果进行了对比分析.结果表明,对于地形复杂的山区,图像较大的高分辨率影像,矩匹配方法优于C校正改进方法. 相似文献
55.
日粮中添加不同酶制剂对肉鸡表观代谢能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨酶制剂对肉鸡表观代谢能的影响,选用180只21日龄公鸡,分别饲喂A、B、C、D、E、F共6种日粮,A组为正对照组,B组为负对照组,C组为在B组基础上添加0.1%的康地恩复合酶101M,D、E、F组为在B组基础上分别添加0.05%的康地恩复合酶Ⅰ、酶a、酶b.结果表明,C、D、F组表观代谢能显著高于B组(p《0.05),E组与B组差异不显著(P》0.05),C、D、F组之间差异不显著(P》0.05),氮校正代谢能和表观代谢能结论一致.低能量日粮添加0.1%的康地恩复合酶101M、0.05%的康地恩复合酶Ⅰ及酶b可以提高日粮的表观代谢能和氮校正代谢能(P《0.05). 相似文献
56.
57.
防治大豆胞囊线虫芽孢杆菌初步筛选 总被引:2,自引:0,他引:2
大豆胞囊线虫(Heterodera glyclnes Ichlnohe)是大豆根部的重要寄生线虫,严重威胁大豆生产,而且防治困难.目前人们试图利用生物防治的方法来控制大豆胞囊线虫病害,以达到农业可持续发展的目的.芽孢杆菌是一类重要的微生物资源,该类微生物具有良好的抗逆性,在线虫病害的生物防治方面具有一定的发展前途.采用稀释分离法,从东北和华北等地区采集土样分离获得295株芽孢杆菌,通过筛选获得6株对大豆胞囊线虫有明显抑制作用的菌株,分别是B12、1328、1349、1365、1376和B108.其中B12菌株的菌悬液对大豆胞囊线虫有较强的杀死作用,校正死亡率达到74.03%;I]65发酵液,处理48 h后校正死亡率达到85.90%;B12、B65、1349对大豆胞囊线虫抑制率分别达89.50%、89.50%、88.00%,均与对照差异显著.这些菌株对大豆胞囊线虫的形成表现出明显的抑制作用,有可能成为非常有应用前景的生防菌株. 相似文献
58.
建立了细胞培养基样中山姜素的定量测定方法.将三维激发发射荧光分别与化学计量学中基于平行因子分析(PARAFAC)算法和自加权交替三线性分解(SWATLD)算法的二阶校正方法相结合,当选取待分析体系组分数为2时,得到细胞培养基样中山姜素的平均回收率分别为(100.3±2.2) %,(100.1±2.2) %.两种算法所得检出限各为0.182 3 μg·mL-1,0.178 1 μg·mL-1.椭圆置信区间(EJCR)测试证明两种算法所得结果准确可靠. 相似文献
59.
无人机多光谱影像辐射一致性自动校正 总被引:1,自引:1,他引:1
针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基于同名点灰度值相关关系的校正模型能够很好地恢复待校正影像与基准影像的辐射一致性;HSV色彩空间亮度一致性校正能够在色彩上和辐射信息上与基准影像均达到很好的一致性,但只适用于三波段影像;双边滤波在去除噪声的同时,能够保持甚至提高校正后影像与基准影像的辐射一致性。 相似文献
60.