基于组合光谱指数的巢湖典型水质参数反演研究

叶绿素a浓度和透明度作为与光谱特征相关的水质参数,是遥感反演水体质量的重要指标。以安徽巢湖为研究区域,利用2016年1～9月的地面水质监测数据和对应的2016年4个时期的资源和高分卫星的遥感影像,基于水体光谱特征使用K均值与支持向量机将水体分为叶绿素a主导、透明度主导、共同主导3类,并建立了用于反演叶绿素a和透明度的创新光谱指数NDWC和NDWS。反演叶绿素a浓度时,使用NDWC反演叶绿素a主导和共同主导型水体,使用RVIgreen反演透明度主导型水体,均方根误差RMSE为0.044 3mg/L,优于传统光谱指数NDVI(0.053 4 mg/L)和机器学习算法GDBT(0.051 5 mg/L);反演透明度时,使用NDWS反演透明度主导和共同主导型水体,使用G反演叶绿素a主导型水体,均方根误差RMSE为0.022 4 m,优于传统光谱指数NDVI(0.030 6 m)和KNN算法(0.027 2 m)。将该方法应用于巢湖2016年4个时期的遥感影像评估巢湖水质,结果表明:第二时期(4月和6月)整体叶绿素a浓度最高,透明度最低;第一时期(3月)和第四时期(9月和11月)次之;第三时期(8月)整体叶绿素a浓度最低,透明度最高。整体而言,巢湖水域的东部湖区水质优于西部湖区。     

风云三号卫星MERSI影像提取北极海冰参数的方法

风云三号卫星MERSI影像的空间分辨率达到250 m,不仅可以长期宏观监测海冰整体分布变化,而且能够观测分析破碎冰块的面积、圆度等细节形态特征.从海冰光谱特征和冰块灰度分布特征出发,给出MERSI影像提取海冰整体分布参数和冰块形态参数方法,包括海冰识别、冰块分离提取以及海冰参数提取,利用这些方法成功提取了2014年夏季弗拉姆海峡海冰边缘区的海冰细节信息.给出的方法可为研究分析北极海冰变化及海气相互作用提供方法支持和信息保障.     

基于机器学习的东湖富营养化研究

利用遥感技术建立影像波段反射率与地面监测水质参数的定量反演模型,能实现高效率、大尺度湖泊富营养化水平的监测。机器学习通过高度的非线性映射,能很好地利用已知信息,模拟复杂因素之间的关系。以武汉东湖为例,基于资源一号02C卫星影像,利用K-近邻法、支持向量机、随机森林、梯度提升决策树、人工神经网络等5种经典的机器学习算法建立了叶绿素a(Chl-a)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(COD_(Mn))5个水质参数与影像反射率间的定量反演模型,并采用综合营养状态法对东湖富营养化程度进行评价。以2014年11月22个采样点和2015年1月23个采样点的数据为基准,与基于机器学习算法训练水质参数建模对比,富营养化分级正确率为分别为95.5%和82.6%;以武汉市环境保护局数据为基准,对比反演的东湖各子湖营养等级,正确率均为71.4%。     

豆瓣酱产毒黄曲霉高效拮抗菌筛选鉴定

通过牛津杯法、菌饼法筛选10株对产毒黄曲霉活性有较高抑制效果的细菌菌株,结合形态观察、16SrRNA序列分析,4株菌(1,3,5,6号)为葡萄球菌属;4株菌(2,7,8,9号)为库特氏菌属;另外2株菌(4,10号)为克雷伯菌属,相似度分别为100%,100%和99%。菌饼法筛选得到5株对产毒黄曲霉活性有较高抑制效果的米曲霉菌株,通过18SrRNA序列分析,均为米曲霉F6,相似度为99%。实验结果表明:筛选的高效拮抗菌可用于抑制黄曲霉菌生长。