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薇甘菊是危害最严重的外来入侵物种之一，其生长与传播极其迅速，对我国森林生态系统造成了严重破坏，相关管理部门需要一个有效的薇甘菊监测手段。传统人工调查方式需要投入大量的人力物力，成本高昂、效率低下；近年来快速发展的高光谱遥感技术为薇甘菊的监测提供了新思路。本文以无人机搭载的Nano-Hyperspec高光谱仪获取的广东省增城林场遥感影像数据为基础，对高光谱数据进行几何校正、影像降噪处理、辐射定标及坏带波段剔除等影像预处理；运用最佳指数因子法（OIF）、自适应波段法（ABS）、自动子空间划分（ASP）与自适应波段相结合的波段选择法（ASP+ABS）3种方法进行波段选择，获取信息量较大且波段间相关性较低的特征波段组成薇甘菊分类最佳波段组合，生成3幅遥感影像；最后采用支持向量机方法（SVM）对生成的3幅不同遥感影像进行分类，以分类结果的精度评价3种波段组合对薇甘菊高光谱特征的响应程度，选出更能反映薇甘菊的光谱特征的波段组合。试验结果表明，针对Nano-Hyperspec遥感影像数据，使用OIF波段选择法，研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.62%、66.52%；使用ABS波段选择法，研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别为74.37%、67.43%；使用ASP+ABS波段选择法，研究区内薇甘菊的制图精度和用户精度分别达到95.98%、92.98%，分类精度最佳，相较OIF法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了21.35%、26.46%，相较ABS法中薇甘菊的制图精度和用户精度分别提高了17.15%、19.3%。可见，本文使用的子空间划分与自适应波段相结合的波段选择方法相较其他两种波段选择方法能更好地反映薇甘菊的光谱特征，可为薇甘菊监测提供有效的技术手段。 相似文献
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地球物理技术在天然气水合物预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
Based on the sensitivity of geophysical response to gas hydrates contained in sediments, we studied the prediction of gas hydrates with seismic techniques, including seismic attributes analysis, AVO, inverted velocity field construction for dipping formations, and pseudo-well constrained impedance inversion. We used an optimal integration of geophysical techniques results in a set of reliable and effective workflows to predict gas hydrates. The results show that the integrated analysis of the combination of reflectivity amplitude, instantaneous phase, interval velocity, relative impedance, absolute impedance, and AVO intercept is a valid combination of techniques for identifying the BSR （Bottom Simulated Reflector） from the lower boundary of the gas hydrates. Integration of seismic sections, relative and absolute impedance sections, and interval velocity sections can improve the validity of gas hydrates determination. The combination of instantaneous frequency, energy half attenuation time, interval velocity, AVO intercept, AVO product, and AVO fluid factor accurately locates the escaped gas beneath the BSR. With these conclusions, the combined techniques have been used to successfully predict the gas hydrates in the Dongsha Sea area. 相似文献
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紫杉醇是一种具有高效抗癌特性的二萜类物质,其生物合成途径一直是科学家们研究的热点。‘金锡杉’是南方红豆杉变种,相较于原种含有更加丰富的紫杉醇,因此是一种重要的遗传资源。本研究以‘金锡杉’为材料,运用生物信息学方法分析了紫杉醇合成途径中两种关键酶基因GGPPS(geranylgeranyl diphosphate synthase mRNA)和TDC1(taxadiene synthase mRNA)的序列结构,并采用半定量RT-PCR技术分析了它们的时空表达模式。生物信息学分析结果显示,基因GGPPS全长为1889 bp,其编码的蛋白质GGPPS是一种不稳定的亲水性胞内酶。基因TDC1全长为2700 bp,其编码的蛋白质TS是一种不稳定的脂溶性胞内酶。时间表达分析结果显示,GGPPS和TDC1在春季和夏季时期都有表达且均在春季表达量最高,该结果表明GGPPS和TDC1的表达受到季节更迭的影响。组织表达分析结果显示,GGPPS和TDC1在‘金锡杉’的树叶、树皮、树枝和果实中都有表达且两个基因在不同组织中呈现不同表达趋势。GGPPS在树叶中表达量较高,而TDC1在树皮中表达量较高,这些结果表明GGPPS和TDC1的表达同样具有组织特异性。该研究为寻找提高红豆杉中紫杉醇含量的方法提供了一定的理论基础。 相似文献
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