科研产出
可见光-近红外波段大气上行与下行辐射分量参数化方法
《遥感学报 》 2010 北大核心 CSCD
摘要：可见光-近红外波段大气上行、下行辐射是辐射传输建模、成像模拟及大气校正关键的输入参数,根据四流辐射传输理论给出了与二者相关大气参量的数值模型及计算方法,针对Landsat 5 TM 6个波段建立了大气参量与水汽含量、能见度距离和太阳入射天顶角间的参数化模型,在此基础上对各参量间敏感性进行了分析,结果表明参数化模型具备较高精度。同时,计算了各波段大气上行、下行漫射辐射值,对二者在植被和裸土覆盖条件下的差异进行了定量分析。
关键词： 大气上行、下行辐射 辐射传输 大气校正 参数化模型
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一种浓淡远近效果的3D水墨渲染算法
《计算机仿真 》 2010 北大核心 CSCD
摘要：在美术作品研究中,提出一种对三维模型实现水墨效果的渲染方法,可以对水墨画中浓淡远近的绘画技法进行仿真。首先构建二维水墨纹理,然后利用模型的轮廓线信息控制纹理的水平分量映射,最后通过属性函数控制纹理垂直分量的坐标,调整水墨颜色色调。分别采用线性属性函数、二次属性函数以及加入光源因子的属性函数进行仿真。结果表明,在三维场景的水墨仿真中,利用上述方法可以使画面更具层次感,更符合画家的实际手法,为三维模型的水墨渲染提供了一种可行的技术手段。
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5种鹿茸营养成分的主成分分析
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：对梅花鹿茸、马鹿茸、花马杂交鹿茸、麋鹿茸及驯鹿茸等五种鹿茸的常规成分、无机元素和氨基酸含量进行了测定。采用原子吸收光谱法测定了15种无机元素的含量;使用氨基酸分析仪结合分光光度法测定了五种鹿茸不同部位的17种氨基酸的含量。采用主成分分析法对鹿茸的营养成分进行分析,探讨了不同品种鹿茸的差异及特征成分。结果表明,粗蛋白、Ca、P、Na、Fe、Ba、Sr、谷氨酸及甘氨酸是鹿茸的特征成分,与鹿茸品质特征密切相关。根据无机元素含量的主成分分析得分图,可将梅花鹿茸、麋鹿茸与其他3种鹿茸区分,而常规成分和氨基酸的主成分得分图不能明显表征五种鹿茸的差异。主成分分析揭示了不同鹿茸在营养成分上的相似性和差异性。本研究为鹿茸的进一步开发利用提供了重要依据。
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离群样点对土壤养分空间变异分析的影响研究
《土壤学报 》 2010 北大核心 CSCD
摘要：土壤采样是估测区域土壤特性统计参数和空间变异分析模型的重要方式[1],由于实验或输入错误等原因可能导致样点数据中存在与大部分样点值有明显不同的离群样点。这将影响样点数据集的质量,常可以使参数估测分析结果与真实状态值
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辣椒EST-SSR信息分析及标记开发
《西北农业学报 》 2010 北大核心 CSCD
摘要：利用SSRIT软件从NCBI数据库中19 173条辣椒EST序列中筛选到612个SSR,检出率为3.19%。共观察到51种重复基元,其中三核苷酸基序是主导类型,占总SSR的60.46%;AG/GA/CT/TC,AAG/AGA/GAA/CTT/TTC/TCT,TAAT,ATATA和CTGCTC分别是二、三、四、五和六核苷酸基序的优势重复基序,在所有SSR中的出现频率各自为13.40%、16.18%、1.80%、3.27%及2.12%。辣椒EST-SSR以5~10次重复为主,基序长度集中在15~20 bp范围内。利用含SSR的576条EST序列共设计357对引物,在合适的PCR条件下337(94.40%)对引物显示出清晰条带,75对(21.01%)引物表现多态性,表明EST-SSR标记在辣椒遗传分析与应用中是有价值且可行的。
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ArcGIS Server支持下农产品质量安全追溯模型的实现
《农机化研究 》 2010 北大核心
摘要：近年来农产品质量安全事件频繁发生,利用农产品质量安全追溯信息进行质量安全应急管理已成为处理农产品质量安全事件的重要手段,但是这些信息仅能以文本表格的形式表现出来,在地图服务端存在一定的限制。模型借助于ArcGISServer,把传统的质量安全追溯与GIS功能相结合,实现追溯信息在地理空间中的形象化展示,并可对地图服务任意进行配置。该模型不仅能够图形化地模拟出农产品在不同主体之间的流通路径,而且能在发生农产品质量安全事件时快速定位到责任主体。
关键词： ArcGIS Server 农产品质量安全 追溯模型
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基于光谱知识库的TM影像冬小麦条锈病监测研究
《光谱学与光谱分析 》 2010 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：基于高光谱信息的冬小麦条锈病严重度反演模型通常不能直接应用在宽波段卫星影像上,而拥有高光谱波段信息的航空遥感影像又因数据尺度小、成本高难以应用于大规模监测。文章提出一种通过构建冬小麦条锈病光谱知识库,利用TM影像实现病情识别和监测的方法。该方法以包含各种不同病情严重度的试验田的三幅小麦关键生育期PHI航空遥感影像为媒介,利用病情指数DI的经验反演模型和基于波谱响应函数的TM波段模拟,建立DI和TM波段模拟反射率间的光谱知识库。在此基础上,通过马氏距离法和光谱角度填图(SAM)法将待检象元的光谱信息与光谱知识库进行匹配分析从而实现对病情识别和监测。监测的精度利用模拟TM象元进行评价,识别的效果利用TM影像象元进行检验。结果表明,该方法在一定生育期范围内具有较佳的监测精度和识别效果。其中,使用模拟TM象元在小麦灌浆期精度最佳,评价的R2达到0.93,乳熟期次之,拔节期最差,基本不能用于监测。使用TM影像象元在灌浆期和乳熟期可较好地识别染病象元,在拔节期无法有效识别染病象元。匹配方法马氏距离法略优于光谱角度匹配法。
关键词： 条锈病 推扫成像光谱仪(PHI) 专题绘图仪(TM) 马氏距离 光谱角度填图(SAM)
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