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31.
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
33.
长腹剑水蚤属(Oithona)是广泛分布于海洋近岸和外海海域的中小型桡足类中最为丰富的类群之一,由于个体小且形态差异微小,通过传统的形态学分类法对其进行准确鉴定难度较大。本文对南海分布的长腹剑水蚤属内的5个种,即瘦长腹剑水蚤(O.tenuis)、羽长腹剑水蚤(O.plumifera)、刺长腹剑水蚤(O.setigera)、伪长腹剑水蚤(O.fallax)和长刺长腹剑水蚤(O.longispina)线粒体COⅠ基因序列以及DNA数据库中长腹剑水蚤属其他地区种类COⅠ基因序列进行比较分析,使用ABGD (Automatic Barcode Gap Discovery)和GMYC (Generalized Mixed Yule Coalescent)模型进行物种界定,分析种间种内遗传距离,并构建系统进化关系。结果显示ABGD和GMYC模型均可以很好地对长腹剑水蚤进行种类划分;种内遗传距离为0.0%~1.6%,种间遗传距离为17.7%~44.5%(Kimura 2-parameter双参数模型),表明种间出现较高的分化;贝叶斯系统树和最大似然树进化树结果均表明,简长腹剑水蚤(O.simplex)与其他种类相距较远,羽长腹剑水蚤和拟长腹剑水蚤(O.similis)中存在隐种的分化,分别是我国南海海域和地中海的羽长腹剑水蚤以及朝鲜海峡和北海的拟长腹剑水蚤,种间遗传距离分别为18.6%、22.9%。 相似文献
34.
驯化水温及温升速率对三门湾三种虾蟹类热耐受性的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
作者采用动态实验法与静态实验法相结合的方法,研究了三门湾脊尾白虾(Exopalaemon carinicauda)、口虾蛄(Oratosquilla oratoria)和日本(Charybdis japonica)在不同季节的基础水温即驯化水温(8~29℃)和温升速率(0.5~15.0℃/h)下的热耐受能力。结果表明,驯化水温和温升速率对各实验动物的热耐受性均有显著影响。实验动物的热耐受性与驯化水温总体上呈显著正相关,而温升速率对热耐受性的影响具有物种特异性,并受驯化水温制约;在不同驯化水温下,各实验动物的热耐受性随温升速率增大呈不同变化趋势。各实验动物的24 h高起始致死温度受驯化水温的影响显著,随着驯化水温从8℃升高到29℃,脊尾白虾、日本和口虾蛄的24hUILT50分别从24.2、34.6、24.9℃显著增大到35.3、37.4和34.4℃。结合3种实验动物的最大临界温度分析,它们的热耐受能力依次为:日本脊尾白虾口虾蛄。研究结果可为探究三门湾水域潜在的热污染状况及其生态环境效应提供科学依据。 相似文献
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36.
37.
【目的】研究采自我国沿海岸的褐藻门短毛藻科Elachistaceae短毛藻属Elachista的分类。【方法】对采自我国沿海岸的短毛藻进行形态学鉴定,描述新种的形态特征以及其他分类学信息,并与相似种进行比较。【结果】鉴定出长海短毛藻E. changhaiensis Luan et Ding、短毛藻E. fucidola (Velley) Areschoug、暗色短毛藻E. fusca Luan et Ding和细枝短毛藻E. tenuissima Luan et Ding sp. nov.等4个种,含新种1个。细枝短毛藻藻体暗褐色,半球形,直径4~5 mm;基部由薄壁细胞组成基垫;同化丝可分成长同化丝和短同化丝,长同化丝较短,长1~2 mm,由63~128个细胞组成,直径6.0~9.5μm;短同化丝较长70~225μm,直径3.5~6.0μm。单室囊囊状,多室囊线状。模式标本存在中国科学院海洋研究所海洋生物标本馆(AST)。 相似文献
38.
土壤粒径的光谱响应特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以实验室制备的5个不同粒径水平的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理并进行单因素方差分析、相关性分析和回归分析,探讨土壤粒径的高光谱特性,建立了光谱数据预测土壤粒径的校正模型。结果表明,土壤粒径对反射光谱有显著的影响,波长越长影响越大;在全波段范围内土壤粒径和光谱数据都呈负相关关系,对原始光谱数据进行微分变换能增加其与土壤粒径的相关性;以反射率一阶微分建立的回归模型为反演土壤粒径的最佳模型,其建模决定系数■、预测决定系数■、预测相对偏差RPD分别为0.666,0.653,2.043,预测均方根误差RMSE为0.175。 相似文献
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