不同盐度对文蛤(Meretrix meretrix)呼吸代谢及体内酶活性的影响

为研究不同盐度对文蛤呼吸代谢的影响,本实验设置5个盐度(‰)梯度(11、18、25、32、39),检测不同盐度对文蛤(Meretrixmeretrix)耗氧和排氨的影响,以及文蛤的外套膜、鳃、肝胰腺三种组织中乳酸脱氢酶和Na+/K+-ATP酶活性的变化。结果表明:随着盐度的不断升高,文蛤耗氧率先升后降再升,在盐度18时达到最大值;排氨率先升后降,在盐度32时达到最大值。随着盐度不断升高和胁迫时间延长,文蛤的肝胰腺中乳酸脱氢酶活力总体呈先升高后下降再升高的趋势(P0.05),酶活力在盐度39时为最高;随着盐度不断升高和胁迫时间延长,文蛤的外套膜中Na+/K+-ATP酶活力总体呈先下降再升高后下降的趋势(P0.05),在盐度32时为最高;文蛤的外套膜和鳃中乳酸脱氢酶活力以及鳃和肝胰腺中Na+/K+-ATP酶活力受盐度影响不显著(P0.05),酶活力变化也多呈现"W"形的变化趋势。研究结果为文蛤的人工养殖提供参考。     

光照、温度对黑鲷(♀)×真鲷(♂)杂交子代受精卵孵化效果的影响

为了研究不同光照强度、温度对黑鲷(Acantho pagrusschlegelii)(♀)×真鲷(Pagrosomus major)(♂)杂交F1代受精卵孵化效果及仔鱼存活的影响,作者采用试验生态学的方法比较不同温度(16、18、20、22、24、26℃)下杂交鲷受精卵的孵化率、畸形率、孵化时间、7日龄仔鱼的存活率;比较不同光照强度下(10、100、300、800、1500、4 000、10 000 lx)受精卵孵化率、畸形率、孵化时间;比较不同光照强度下(200、1 000、2 000、5 000、10 000、15 000、20 000 lx)7日龄仔鱼的存活率。结果表明:在盐度为22条件下,受精卵最高孵化率(34.00%)和最低畸形率(16.65%)的孵化温度为20℃;在16～26℃范围内,温度与孵化时间呈负相关,与7日龄仔鱼存活率也呈负相关。不同的光照强度对受精卵孵化率和孵化时间的影响不显著,孵化率为65.88%～71.88%;但大于800lx的光照会令畸形率上升(大于15.21%);另外,5000～10000lx的光照强度更适宜仔鱼生存,7日龄仔鱼存活率达到38%～40.75%。黑鲷(♀)×真鲷(♂)杂交子代最佳孵化温度为20℃,最适光照强度为5 000～10 000 lx。     

A-FPN算法及其在遥感图像船舶检测中的应用

光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。     

复杂地形景区三维导览图的设计与实现

为满足复杂地形景区对三维地图导览的需求,构建更为清晰的三维地图模型,提供良好的三维导览地图设计方案显得尤为重要。为了更好地与卫星影像进行贴合,DEM数据的采样密度要与卫星影像的分辨率一致。本文通过对比当下常用的四种空间插值方法的适用范围与运用特点,设置相关阈值及权重,直观比较了四种插值方法产生的插值结果,选择更适合复杂景区DEM插值的插值方法并对其进行精度提升,以此得到符合精度要求的DEM数据。最后利用相应地区的卫星影像进行地图投影及影像贴图,两种数据结合构建复杂景区的三维地图模型,给游客带来更为精确直观的定位信息和空间要素信息。     

直线特征辅助的靠岸舰船检测

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。     

基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究

引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果 Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。     

非等间距GM(1,1)模型的总体最小二乘算法及其病态问题

在非等间距GM(1,1)模型中，系数矩阵中有无误差的常数项和有误差的随机项，并且系数矩阵与观测向量误差同源，即系数矩阵与观测向量中有相同的元素存在，这些相同元素应该有相同的改正数，为此本文推导了一种适合非等间距GM(1,1)模型求解的总体最小二乘算法。同时，考虑到非等间距GM(1,1)模型中存在病态问题时影响总体最小二乘计算结果的稳定性，提出对系数矩阵常数列乘以某一常数的方法，以改善病态问题。     

基于GIS的石家庄市雾霾分析

为了得出雾霾气象成因机制、影响因素和时空分布特征,以石家庄市区与郊县为研究区域,将2013年9月至2016年12月石家庄市各市区、郊县的PM2.5历史监测数据中的有效数据进行了数据分析处理得到雾霾浓度数据,还有温度、降水、风速、地形和人口密度等数据,运用GIS分析的方法,模拟绘制石家庄雾霾的时空分布图、雾霾与各影响因子的专题对比图,得到雾霾形成机制的因子、雾霾的时空分布规律、雾霾季节变化特征、雾霾与地形间的关系等;运用数据分析软件OriginPro8.SR3分析雾霾浓度与风速数据、降雨数据、温度数据间的相关性。     

灰关联GM(1,N)模型在建筑物沉降分析中的应用

针对建筑物沉降变形中各监测点相互关联、相互影响的情形,可将灰色系统理论中的GM(1,N)模型引入到建筑物沉降分析中。本文利用灰度关联方法确定相关因子的关联度,建立GM(1,N)模型,并与回归分析、GM(1,1)模型比较。通过工程实例,得出灰关联GM(1,N)模型预测精度明显高于另外两种模型,验证了该模型在进行建筑物沉降分析预测中应用的可行性。