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1988年 | 1篇 |
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81.
以苏、皖、赣三省为研究区域,采用FastICA算法从MODIS数据中提取2010年水稻种植面积,并验证该算法在混合像元分解中的有效性。在对2010年46景8 d合成地表反射率产品数据进行预处理的基础上,结合MODIS土地利用产品和平滑滤波算法,构建耕地类型像元的ILSW和INDV时相变化曲线。依据ILSW和INDV曲线在水稻移栽期前后的变化规律,并根据由各地区水稻INDV时相曲线计算得到水稻相似性指数,从MODIS影像中提取水稻像元。采用FastICA算法对潜在水稻像元水稻生长期内的INDV时相曲线进行分解,计算每个像元的水稻丰度,绘制水稻丰度图,获取研究区各省水稻分布和种植面积。利用统计年鉴数据和样方资料对FastICA算法提取的水稻面积进行了验证。结果显示:采用水稻相似性曲线有利于提高稻田识别效率,所获取的水稻分布与实际情况吻合;FastICA算法能够分解不同地区水稻INDV时相曲线;与统计资料比较,江苏、安徽、江西三省水稻面积的提取精度分别为86.4%、87.9%、51.5%。江西水稻面积提取误差主要出现在地形起伏较大的山区。 相似文献
82.
在鳗弧菌侵染下,利用SMART方法构建了青蛤的cDNA文库,并采用高通量测序方法和BLASTX比对筛选出ESTs及免疫相关因子的基因.结果表明,所构建的cDNA文库的库容量为1.12×106,插入片段均在500bp以上;大于100bp的有效ESTs序列1113条,平均长度725bp,拼接后获得一致性序列420条,其中包括126个叠联群和294个单拷贝EST,BLASTX比对后获得注释序列271条,进一步筛选获得青蛤免疫相关因子基因序列45条,为克隆其免疫防御相关因子的基因提供了重要的基础. 相似文献
83.
84.
高光谱遥感技术已成为提取土地质量指标的前沿技术之一。该文回顾了国内外高光谱遥感技术在土地质量指标提取中的研究进展,总结归纳了作为土地生态系统载体的土壤属性质量指标和反映生态系统结构功能的质量指标中的土壤有机质、全氮、土壤水分、铁氧化物、土壤重金属、土壤质地、土壤盐分、植被覆盖度、生物量、指示种10个指标的提取、敏感波段选择与反演方法,指出研究中存在的问题,最后展望了高光谱遥感技术在土地质量指标提取研究中的应用前景。 相似文献
85.
大伙房库区近30年来植被覆盖变化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
根据像元二分模型原理,利用1983年、2000年、2011年大伙房库区遥感影像数据提取植被覆盖遥感信息,结合植被指数计算植被覆盖度,分析比较大伙房库区不同时期植被覆盖的变化,研究大伙房库区这三个时期植被覆盖动态变化规律,为大伙房库区的生态建设和可持续发展提供决策支持。结果显示:1近30年以来,大伙房库区植被覆盖等级分布不均衡,高植被覆盖区过分集中在北部地带,西部则多为低植被覆盖区;2大伙房库区高植被覆盖面积在减少、低植被覆盖面积在增加;3大伙房库区植被覆盖总面积在下降,库区的生态环境已经遭到了破坏;4政策建议:加强监测与监管力度,合理开发利用矿产资源,积极响应国家"退耕还林、退耕还草"号召。 相似文献
86.
青蛤(Cyclina sinensis)TLR2基因的克隆与表达分析 总被引:2,自引:2,他引:0
利用转录组文库分析得到青蛤(Cyclina sinensis)的Toll样受体2(Toll-like receptor 2,TLR2)基因序列,采用荧光定量PCR法分析该基因的表达过程。结果显示,青蛤TLR2基因的cDNA开放阅读框为2082bp,编码693个氨基酸,具典型的LRRs、单次跨膜区和TIR结构域。该基因在血淋巴中的表达量最高,与肝脏、鳃、外套膜、闭壳肌和性腺有显著性差异(P0.05)。在鳗弧菌和Poly I:C刺激下,青蛤血淋巴中TLR2基因3h开始升高,48h达到最大值,与对照组和空白组有极显著性差异(P0.01);藤黄微球菌刺激下,血淋巴中CsTLR2基因3h开始升高,48h亦达到最大值,实验组与对照组有显著性差异(P0.05)。 相似文献
87.
Wetlands provide vital wildlife habitat and ecosystem services, but changes in human land use has made them one of the world’s most threatened ecosystems. Although wetlands are generally protected by law, growing human populations increasingly drain and clear them to provide agricultural land, especially in tropical Africa. Managing and conserving wetlands requires accurately monitoring their spatial and temporal extent, often using remote sensing, but distinguishing wetlands from other land covers can be difficult. Here, we report on a method to separate wetlands dominated by papyrus (Cyperus papyrus L.) from spectrally similar grasslands dominated by elephant grass (Pennisetum purpureum Schumach.). We tested whether topographic, spectral, and temperature data improved land cover classification within and around Kibale National Park, a priority conservation area in densely populated western Uganda. Slope and reflectance in the mid-IR range best separated the combined papyrus/elephant grass pixels (average accuracy: 86%). Using a time series of satellite images, we quantified changes in six land covers across the landscape from 1984 to 2008 (papyrus, elephant grass, forest, mixed agriculture/bare soil/short grass, mixed tea/shrub, and water). We found stark differences in how land cover changed inside versus outside the park, with particularly sharp changes next to the park boundary. Inside the park, changes in land cover varied with location and management history: elephant grass areas decreased by 52% through forest regeneration but there was no net difference in papyrus areas. Outside the park, elephant grass and papyrus areas decreased by 61% and 39%, mostly converted to agriculture. Our method and findings are particularly relevant in light of social, biotic, and abiotic changes in western Uganda, as interactions between climate change, infectious disease, and changing human population demographics and distribution are predicted to intensify existing agricultural pressure on natural areas. 相似文献
88.
Despite the high richness of information content provided by airborne hyperspectral data, detailed urban land-cover mapping is still a challenging task. An important topic in hyperspectral remote sensing is the issue of high dimensionality, which is commonly addressed by dimensionality reduction techniques. While many studies focus on methodological developments in data reduction, less attention is paid to the assessment of the proposed methods in detailed urban hyperspectral land-cover mapping, using state-of-the-art image classification approaches. In this study we evaluate the potential of two unsupervised data reduction techniques, the Autoassociative Neural Network (AANN) and the BandClust method – the first a transformation based approach, the second a feature-selection based approach – for mapping of urban land cover at a high level of thematic detail, using an APEX 288-band hyperspectral dataset. Both methods were tested in combination with four state-of-the-art machine learning classifiers: Random Forest (RF), AdaBoost (ADB), the multiple layer perceptron (MLP), and support vector machines (SVM). When used in combination with a strong learner (MLP, SVM) BandClust produces classification accuracies similar to or higher than obtained with the full dataset, demonstrating the method’s capability of preserving critical spectral information, required for the classifier to successfully distinguish between the 22 urban land-cover classes defined in this study. In the AANN data reduction process, on the other hand, important spectral information seems to be compromised or lost, resulting in lower accuracies for three of the four classifiers tested. Detailed analysis of accuracies at class level confirms the superiority of the SVM/Bandclust combination for accurate urban land-cover mapping using a reduced hyperspectral dataset. This study also demonstrates the potential of the new APEX sensor data for detailed mapping of land cover in spatially and spectrally complex urban areas. 相似文献
89.
高光谱图像经过辐射校正后,消除了探测元的响应差异,能更好地满足专题信息提取的数据要求.利用探测元的列均值、列标准差等统计信息对天宫一号高光谱短波红外数据进行辐射校正检验,并基于GPU CUDA计算模型对均值归一化、矩匹配、相邻列均衡等3种相对辐射校正算法进行了并行计算优化.通过辐射校正计算流程拆分,CPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并建立CUDA的计算单元与数据单元的映射关系,获得5—7倍的计算加速比,这些辐射校正算法依据图像自身统计信息,且易于进行并行计算优化,满足实时校正的处理时效要求,为未来高光谱数据在轨实时辐射校正提供了新思路. 相似文献
90.
面向对象规则和支持向量机的天宫一号高光谱影像分类 总被引:2,自引:2,他引:0
传统的高光谱分类方法通常基于单一像元的光谱或纹理特征,很少考虑地物空间结构信息与空间相关特征.本文将面向对象规则与基于像元的分类进行融合,利用对象的空间结构特征和光谱特征进行混合分类,旨在克服像元层次分类的不足.本文尝试性的提出了两种混合分类方法:(1)基于分形网络演化的多尺度分割支持向量机分类(2)基于多层分水岭分割的SVM分类,并将这两种方法应用到天宫一号高光谱数据上.结果表明:基于面向对象规则的混合分类方法有效地提高了分类精度,不仅能够改善同谱异物现象,而且解决分类结果中地物破碎的问题. 相似文献