京津冀风沙源区沙化土地治理关键技术研究与示范

京津冀风沙源区是我国北方生态屏障的重要组成部分。面向我国北方风沙区沙化土地综合治理、典型脆弱生态修复与保护等重大科技需求,京津冀风沙源区沙化土地治理关键技术研究与示范项目将综合运用长期定位观测、控制实验、多源遥感数据融合、技术示范等方法,重点研究京津冀风沙源区土地沙化形成机制与生态修复机理,研发一批沙化土地治理与产业化关键技术,并在各治理区开展试验示范,集成京津冀风沙源区沙化土地治理与产业化技术体系,构建沙化土地综合整治空间决策支持系统,为京津风沙源治理工程建设、保障京津冀地区生态安全及满足2022年北京冬奥会生态需求提供科技支撑。     

国产Nd:YAP激光组织热损伤效应的比较研究

目的:通过比较1 341 nm Nd:YAP与临床常用激光器脉冲Nd:YAG和连续Nd:YAG对皮肤、肌肉、静脉和肝脏组织的热损伤效应,了解Nd:YAP激光的作用特点,为其临床应用提供实验依据。方法:以大鼠作为实验对象,分为皮肤、肌肉组和静脉、肝脏组。皮肤、肌肉组:Nd:YAP激光、连续和脉冲Nd:YAG选择能量密度1000 J/cm2、2 000 J/cm2,静脉、肝脏组采用Nd:YAP激光和连续Nd:YAG两种激光器,能量密度选择500 J/cm2和1 000 J/cm2,对组织进行非接触式点状照射。照射过程中观察组织变化和损伤直径大小,并于照射后即刻、3天取材做病理切片,光镜下观察病理变化,比较相同能量密度下三种激光器对组织的热损伤和损伤修复情况。结果:皮肤、肌肉组:Nd:YAP激光在1 000 J/cm2条件下对组织的损伤以热凝固效应为主,2 000 J/cm2条件下组织发生明显气化、有一定的切割作用。相同能量密度下,脉冲Nd:YAP激光气化作用较两种Nd:YAG激光显著,而凝固损伤范围较连续Nd:YAG浅,较脉冲Nd:YAG深。肝脏、静脉组:Nd:YAP激光对肝脏的热凝固效应与Nd:YAG激光近似,气化作用明显;Nd:YAP激光对血管及其周围组织的凝固及气化作用均较连续Nd:YAG激光明显。结论:Nd:YAP激光具有良好的凝固与气化作用。     

三套荧光显微成像系统在光敏剂亚细胞定位研究中的应用比较

目的：对三套荧光显微成像系统在国产新型光敏剂HMME亚细胞定位研究中的应用特点及适用范围进行了比较与评价。方法：分别应用LSCM、CCD、ICCD荧光显微成像系统,选择特异性细胞器荧光探针Rhodamine-123、DIOC6(3)标记细胞内线粒体和内质网。采用细胞器-细胞荧光强度比值法,对HMME进行单细胞内分布的定性与定量研究。结果：LSCM和CCD成像系统能采集到浓度达到160μg／ml时的HMME的荧光图像,获得荧光探针图像信息显示所标记的细胞内线粒体和内质网平均荧光强度比值(J1/J2值)都明显高于细胞内J1/J2值。而ICCD成像系统只需HMME浓度为5μg/ml,荧光图像特点都呈胞浆中荧光强度较高且分布不均,细胞核区荧光较弱的中空现象。ICCD系统对细胞器探针荧光图像在空间分辨上不理想。结论：LSCM与CCD成像系统限于其探测灵敏度,对于弱荧光性光敏剂,适用于其高孵育浓度条件下的亚细胞定位研究。二者获得的结果相一致：孵育24h,HMME在鼠肺内皮细胞线粒体和内质网有分布而几乎不进入细胞核。ICCD成像系统可不受孵育浓度条件的限制,实现光敏剂极微弱荧光的有效探测,但空间分辨率较低。     

基于Google Earth Engine与机器学习的大尺度30m分辨率沙地灌木覆盖度估算

相较于降雨充沛的南方,中国北方沙地植被呈现覆盖整体偏低、空间异质性强的特点。灌木作为该区域的优势植被,对于风沙固定、食品/木材供给起着极为重要的作用。针对当前大尺度、中高分辨率干旱地区灌木覆盖度遥感产品缺失的现状,研究提出了一套通过Collect Earth样本收集器进行样本采集、利用Google Earth Engine遥感云平台的数据与计算优势开展大尺度灌木覆盖度估算的方法,并选取中国北方四大沙地之一的毛乌素沙地开展了示范应用。研究结果表明:(1)Collect Earth样本收集器可以有效地获取地面灌木覆盖度样本数据集,可以将灌木与高大乔木与草本植被进行有效区分,为灌木覆盖度估算样本集的建立打下了基础;(2)利用Landsat数据与其他辅助数据,机器学习算法可以较好地实现灌木覆盖度的估算,CART模型确定性系数R~2为0.73,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)为13.66%,预测精度(Estimated Accuracy, EA)为61.8%,SVM模型R~2为0.72,RMSE为13.73%,EA为61.6%;(3)提出的基于GEE的灌木覆盖度估算体系可为我国乃至全球尺度干旱地区沙地灌木覆盖度信息提取提供有效支撑,具有较大的应用潜力。     

辅助数据在面向对象分类方法中的应用——以密云水库上游为例

密云水库上游位于华北平原向蒙古高原的过渡带内,自然条件差异大,人类活动对该区域影响显著。因此,对该地区土地覆盖类型遥感监测方法的研究具有典型的指导意义。基于高分辨率遥感影像,着重探讨辅助数据在面向对象分类方法中的应用,对密云水库上游地区的土地覆盖进行分类提取。结果显示,研究区内共包含26类土地覆盖类型,其中落叶阔叶灌木林、落叶阔叶林、草丛以及旱地,这4种类型的面积占总面积的85%,是全区的主要土地覆盖类型。在分类时,采用多源异构辅助数据,研究了北方山区常绿针叶林、旱地等土地覆盖类型的识别方法,有效降低了"同物异谱"和"同谱异物"现象对分类精度的影响。