Multi-source land cover classification for forest fire management based on imaging spectrometry and LiDAR data

Forest fire management practices are highly dependent on the proper monitoring of the spatial distribution of the natural and man-made fuel complexes at landscape level. Spatial patterns of fuel types as well as the three-dimensional structure and state of the vegetation are essential for the assessment and prediction of forest fire risk and fire behaviour. A combination of the two remote sensing systems, imaging spectrometry and light detection and ranging (LiDAR), is well suited to map fuel types and properties, especially within the complex wildland–urban interface. LiDAR observations sample the spatial information dimension providing explicit geometric information about the structure of the Earth's surface and super-imposed objects. Imaging spectrometry on the other hand samples the spectral dimension, which is sensitive for discrimination of surface types. As a non-parametric classifier support vector machines (SVM) are particularly well adapted to classify data of high dimensionality and from multiple sources as proposed in this work. The presented approach achieves an improved land cover mapping adapted to forest fire management needs. The map is based on a single SVM classifier combining the spectral and spatial information dimensions provided by imaging spectrometry and LiDAR.     

北京地区油松侧柏混交林树种间营养交互作用的矢量竞争分析(英文)

矢量竞争分析法是一种用于评价存在相同资源竞争的两种植物种之间的生长和营养交互作用的图形分析方法 .它基于矢量分析和线性分析 ,将代表生物量和营养吸收值的参数相对于无种间竞争的对照在一个两维的坐标系内表达为矢量并进行定位比较 .应用该方法对北京西山地区的 4 4年生人工混交林中油松和侧柏树种间生长和营养 (N ,P和K)吸收状况进行了比较和分析 .研究表明虽然混交有利于侧柏生物量的相对增加 ,但伴随有植物体内营养元素的相对亏缺 .相反 ,混交对油松生物量和高、径生长的抑制作用却伴随有营养元素吸收相对过剩 .以上结果表明矢量竞争分析可用于正确地揭示混交林树种之间营养交互作用     

Dvl1及其突变体腺病毒载体的构建与在MSCs中表达鉴定

Dvl1及其结构缺失突变体ΔDIX（dsh and axin）和ΔDEP（dsh,Egl-10 and pleckstrin）腺病毒载体的构建并验证其在MSCs（mesenchymal stem cells）中的表达情况。将目的基因定向克隆至pAdTrack-CMV穿梭载体上,并经PmeⅠ线性化后在BJ5183细菌中与pAdEasy-1骨架质粒同源重组,获得重组腺病毒载体,在QBI-293A细胞中包装及扩增,实时荧光定量PCR和Western bolt验证Dvl1在MSCs中的表达情况。经PCR、PacⅠ单酶切鉴定及测序分析,成功构建Ad-Dvl1、Ad-ΔDIX和Ad-ΔDEP腺病毒载体,目的基因序列与GenBank报道一致,并选出150 MOI为最适感染MSCs的感染复数,成功构建了Ad-Dvl1、Ad-ΔDIX和Ad-ΔDEP腺病毒载体,并获得高滴度的病毒子,qPCR和Western blot证实Dvl1在MSCs中高表达并增加了β-catenin在细胞中的累积,为进一步研究Dvl1在MSCs迁移过程的作用奠定了基础。     

特征向量的零输入解定理及其证法探讨

在研究线性状态方程的特征向量与零输入解二者关系的基础上,推导出一个适用于线性定常连续系统的定理;给出了各种证明方法,并举例验证了定理的正确性。     

基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型

为降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响,建立了一种基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(KPCA)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(WLSSVM)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(CPSO-SA)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将KPCA-WLSSVM模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与WLSSVM、LSSVM及RBFNN模型相比,实验结果表明,KPCA-WLSSVM模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。     

应用声强测试技术对发动机噪声源识别的研究

通过对一台增压柴油机的噪声进行声强测试,将测试得到的数据用STARAcoustics声强软件进行处理和分析,得出发动机各个包络面的等声强分布、声强矢量分布和声功率的计算结果;利用这些结果着重分析和识别了该发动机的主要噪声源,确定了其噪声源的位置、主要噪声频率成分和声功率的贡献,为降低发动机噪声提供了改进依据.结果表明,通过与9点法试验结果的定性比较,能够更准确地判断噪声源的位置及其频率分布.     

传染性造血器官坏死症重组腺病毒载体的构建

【目的】克隆传染性造血器官坏死症病毒(IHNV)G基因,构建其重组腺病毒载体,为IHN预防及疫苗的研制提供参考。【方法】通过RT-PCR和PCR技术扩增IHNV G基因,将G基因插入到腺病毒穿梭载体中,再用带有目的基因的腺病毒载体与骨架载体在大肠杆菌BJ5183中同源重组,构建重组腺病毒质粒,通过PCR扩增及SalⅠ和XhoⅠ双酶切鉴定,经PacⅠ酶切后转染HEK-293细胞进行包装,获得带有目的基因的重组腺病毒,通过观察绿色荧光蛋白表达情况来监控重组腺病毒,用Western-blot法检测糖蛋白的表达,并测定重组腺病毒的TCID_(50)。【结果】成功克隆出IHNVG基因,其长度为1 533bp。成功构建了IHNV G蛋白重组腺病毒载体。GFP监测显示,重组腺病毒转染成功。重组腺病毒能在HEK-293细胞中表达出分子质量约58ku的产物,与预期相符,其TCID_(50)达到1.0×10~(10.4)mL~(-1)。【结论】成功构建了带有IHNVG基因的重组腺病毒载体,重组腺病毒能高效表达,滴度较高。     

基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断

为了实现发动机故障的快速实时诊断,提出了一种基于废气成分分析和支持向量机的发动机故障诊断方法。该方法首先运用NHA500废气分析仪采集发动机典型故障状态下的HC、CO、CO2、O2、NOX等废气参数值,接着对采集到的数据进行规范化处理,提取特征向量作为学习样本,然后用于设计训练基于支持向量机的多元分类器,进行故障类型识别。试验结果表明,采用纠错编码的支持向量机分类方法比神经网络具有更好的抗干扰性和更强的分类能力,在小样本的情况下故障诊断正确率达98.5%,能有效描述废气成分变化和故障状态之间的复杂关系。