MODIS遥感数据的沈阳市植被变化规律

为确定2001-2011年间沈阳地区植被的分布特征和年际变化规律,采用NASA地球观测系统(EOS)提供的MODIS陆地植被指数产品MOD13A3,对沈阳地区进行分析,用归一化植被指数(NDVI)作为植被生长状态指标,以2001年植被指数为基准,用其它年份的植被指数与基准作差值处理,根据NDVI变化数据分级标准进行分级,分析了2001-2011年间沈阳地区植被的分布特征和年际变化规律.结果表明:沈阳地区植被覆盖密度由城区中心向周边逐渐增大;2001-2011年沈阳植被总体呈退化趋势;2002-2004年,沈阳城区边缘的植被有轻微退化外,其他地区植被均呈现中度和轻微改善;2005年以后沈阳市城区边缘的植被退化严重;在2008和2010年间,沈阳市周边地区如东陵区东南、苏家屯东南部、沈北新区西南部和于洪区东南部植被均有轻微和中度改善.     

基于中轴线拟合的隧道点云去噪研究

目的通过拟合中轴线对隧道内部噪声点滤除,并在去噪时保持隧道主体数据的完整性,提出一种通过拟合隧道中轴线对隧道点云进行噪声点滤除的方法.方法采用统计滤波滤除部分远离主体点云的大尺度噪声点,再基于高斯曲率的方法将隧道点云数据分为管片点云和轨道面点云两类;利用投影法提取隧道中轴线,通过判断点到中轴线之间的距离与设定的阈值的大小关系,滤除隧道内部及靠近管片壁的噪声点,多次迭代去噪,直到点云数据量趋于稳定;利用直通滤波和统计滤波滤除轨道面点云噪声,最后将去噪后的管片点云和轨道面点云进行组合得到去噪后的盾构隧道点云.结果利用拟合得到的隧道中轴线对分类后的管片点云进行五次迭代去噪后,管片点云数量趋于稳定,噪声点基本滤除;对分类后的轨道面点云进行了有效滤除并且保持了原有特征;将去噪后的两部分点云组合,得到了完整的去噪后的隧道点云.结论笔者所采用的方法简单有效,能有效地滤除隧道点云噪声且保证主体数据完整性.     

基于激光点云的隧道中心线自动提取算法

目的提出一种基于三维激光点云数据的隧道中心线自动提取方法,解决地铁盾构隧道中心线提取困难、精度低的问题.方法利用共有点坐标换算完成扫描仪坐标系和隧道工程坐标系的统一;截取一定厚度的隧道平面切片,并对切片点云去噪、滤波、投影,得到断面点云;通过改进的最小二乘椭圆拟合法,无需对所有断面点云拟合即可解算出精确的椭圆方程和该断面的中心点,利用二次样条曲线插值得出隧道中心线.结果通过对FARO FOCUS 3D X330获取的地铁隧道点云数据进行实验,笔者提出的方法能快速拟合出隧道断面,自动提取隧道中心线误差小于2.01 mm.结论该算法解决了以往隧道中心线提取方法速度缓慢且精度较差的缺陷,能对隧道施工以及隧道变形检测提供指导和借鉴.     

基于遥感归一化指数的生态环境破坏和恢复能力的监测与评价

目的研究自然生态环境破坏与恢复能力的监测及评价方法,更清晰、准确地了解城市植被覆盖情况与生态环境受到破坏的程度.方法提取湖北省襄樊市遥感影像,对SPOT和TM卫星遥感数据进行生态因子归一化指数分析,通过对影像数据的正射校正、图像融合、影像配准、大气校正等一系列操作,统计植被覆盖度(NDVI指数)、土壤指数及坡度环境因子等相关参数,形成生态因子归一化指数,再对归一化后的环境因子进行进一步加权处理,得出生态环境评价结论.结果湖北省襄樊市78%地区自然生态环境处于良好和一般状态,其中约21%区域为优等环境地区,主要分布在森林集中区域及庄稼长势极好的平原;自然生态环境处于一般状态的区域大部分为耕地;评价指标最差的是城市水源地、居民地、城市交通用地,主要为人口分布密集地区,比例约为13%,其生态系统自身功能和自我恢复能力较弱.结论生态因子归一化指数方法,适用于生态环境受到破坏并评价恢复能力的研究.     

Heparin和CRS-heparin对小鼠黑色素瘤细胞增殖和黏附的作用研究

本实验以小鼠黑色素瘤细胞为材料,通过细胞增殖和黏附的抑制实验,对比分析了肝素（Heparin）和羧基还原后再硫酸化肝素（CRS—heparin）对小鼠黑色素瘤细胞增殖和黏附的影响。体外实验表明,Heparin和CRS—heparin对小鼠黑色素瘤细胞增殖都有抑制作用,并且随浓度增加抑制作用加强,但两者之间的作用差异不大。Heparin和CRS—heparin对小鼠黑色素瘤细胞与血小板之间的黏附均有抑制作用,CRS—heparin的抑制作用要稍好于Heparin,两者的抑制效果都是浓度依赖的。由于CRS—heparin的抗凝血活性明显低于Heparin,本研究结果提示,CRS—heparin可能进一步被用来作为抗肿瘤药物进行研究。     

密集匹配点云下的矿石块度提取

在矿山爆破作业中,评判矿山爆破质量的重要指标是爆破后矿石块度的大小。矿石块度的大小直接影响着后期的生产作业。针对露天矿施工过程中矿石块度测定问题,提出了一种基于密集匹配点云数据的矿石块度测定方法。首先通过寻找矿石堆中最高点与最低点计算不同矿石堆的坡度;然后依据计算得到的矿石堆坡度信息以及点云灰度信息、邻域特征等,采用粗提取与精提取相结合的方式对矿石点云边界线进行提取;依据提取出的边界线实现不同矿石点云的有效分割;最后利用分割得到的单个矿石点云进行块度估算以及矿石分布规律研究。试验表明本文方法可以有效的分割出单个矿石点云,且分割效果较好,研究区内矿石块度大多介于0.5-1.0m。