牙鲆肠淋巴样组织免疫细胞研究Ⅰ：颗粒细胞的超微结构*

本文探讨了电镜下牙鲆(Paralichthys olivaceus)肠淋巴样组织内颗粒细胞的形态特点及其变化过程。颗粒细胞经鉴定为嗜酸性颗粒细胞，常存在于肠黏膜层及黏膜下层靠近肌肉层的淋巴腔中，以具有大型非匀质颗粒为其主要特征。牙鲆肠淋巴样组织内嗜酸性颗粒细胞的变化可分为增长期、成熟期、分泌期和衰退期四个时期，嗜酸性颗粒细胞具有明显的外排现象说明肠淋巴样组织是鱼类免疫防御系统的重要组成部分。     

黄、东海毗邻海域悬浮体与水团的对应关系及影响因素

对黄、东海毗邻海域由陆架到深海的悬浮体进行了大量加密取样,获得了较准确的结果。给出了悬浮体含量及其三维分布,确定它们与水团及其边界有良好的对应关系。并从物源、动力和成因等解释了这种对应,提出了水团对悬浮体研究的重要意义。研究表明黑潮次—中层混合爬升水及其混合水形成悬浮体含量最低值区,横亘在陆架与深海之间,形成阻隔含有大部分悬浮体的陆架中、下层水体向深海输送的洁净“水障”,台湾暖流北上的顶托也起类似作用,并分析了影响悬浮体含量的各种因素及有关机制。     

植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究

基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异.     

珠江河口夏季缺氧现象的模拟

夏季底层水体缺氧现象是珠江河口存在的环境问题之一。使用三维水动力-生态耦合模型来分析珠江口缺氧现象的分布状况和产生原因。模拟结果表明:模型能很好的再现珠江口的缺氧敏感性区域和强度。珠江口存在的底层水体缺氧现象是水体强烈层化和生化耗氧过程共同作用的结果。缺氧现象的发展与减退受潮汐涨落的影响。珠江口盐度-潮汐混合锋面和层化作用控制低氧水团的范围和强度。     

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。     

基于相关系数匹配的混合像元分解算法

遥感影像中的混合像元不仅影响地物识别和分类的精度,而且已成为遥感科学向定量化发展的主要障碍.为此,人们已经提出了多种混合像元分解算法,其中应用最为广泛的是最小二乘法.该方法虽然具有意义明确、简单易行等特点,但也易受局部噪声、大气效应、环境辐射等因素的影响.本文将混合像元分解问题归结为一个基于光谱匹配的非线性最优化问题,并针对最小二乘法的不足提出了一种新的基于相关系数匹配(spectral correlation matching, SCM)的混合像元分解技术.通过在北京市北三环及其以北区域内案例的研究表明:在城市区域内,利用图像选取终端端元的办法,基于相关系数匹配的混合像元分解算法的总体精度高于带全约束的最小二乘法(LS)的分解结果.对比分析表明:在目标光谱的绝对值整体放大或缩小而光谱形状得到了很好的保持、及局部噪声使得光谱值显著变化但光谱形状得到了一定程度保持时,基于光谱形状的相关系数法可以得到比基于光谱绝对值的最小二乘法精度更高的分解结果.     

基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究

提出了一种基于权重与混合像元模型的遥感图像分类方法。该方法在现有光谱混合模型的基础上,根据实际应用需要确定地类权重,通过地类丰度与权重因子加权平均确定像元的隶属类型,从而实现遥感图像分类。以SPOT-5土地覆盖遥感分类为例,对权重与混合像元模型结合的图像分类方法进行了验证,结果表明,该方法提高了遥感图像分类精度,在一定条件下更具实际意义。     

遥感蚀变信息检测中背景与干扰问题研究

在不同自然景观区的遥感蚀变信息检测中,背景与干扰是2个复杂而又容易混淆的研究对象。本文结合光谱混合模型理论与随机变量概率分布相关理论,深入分析了遥感数据的光谱空间几何结构特征(重点剖析二维散点图),系统研究了背景与干扰的关系、复杂度以及干扰地物类型的划分等问题。这些问题的探讨为遥感蚀变信息检测的最佳方案设计和蚀变信息潜在性评价与准确提取提供了技术思路。     

河流稳态混合衰减累积流量模式应用

河流水质随接纳污染物的增多,致使河流水质变差,水体自净能力减弱,从而随着污水量、污染物种类的增多,则严重影响河流下游水质。本文根据河流水质及排污企业的污染物特征,运用弯曲河流稳态混合衰减累计流量（岸边排放）模式,对纳污水体的完全混合距离及断面混合水质进行评价,为流域的环境管理及评价提供科学依据。     

应用混合分布研究银川平原地下水埋深对植被的影响

银川平原地处西北干旱地区,自然生态环境在西北地区具有典型性。研究银川平原的生态环境,需要研究植被,它反映多种因素的作用。在影响植被的各种因素中,地下水对植被生长的影响非常重要,但将地下水对植被生长的影响进行定量化分离并不容易。近年来,用混合分布函数处理大量数据的方法受到越来越多的关注,但是混合分布函数的参数求解一直比较困难。文章提出了一种基于混合分布函数和数据直方图之间的关系,用最小二乘法估计参数的新方法;并用这种方法,结合银川平原遥感数据中的归一化植被指数NDVI,对地下水埋深与植被生长的关系进行定量分析,得到地下水埋深对植被影响所服从的正态分布密度函数。