基于机载LiDAR数据的福建柏人工林林木参数提取

准确高效地提取人工林林木参数可为估算单木材积、林分蓄积量提供关键信息。本文提出基于机载LiDAR数据的高精度单木参数提取方法,其实现过程包括数据预处理、地面滤波、单木分割和参数提取。以福建省沙县官庄国有林场的福建柏大径材人工林为试验区,采集高密度机载点云数据,对点云进行去噪、重采样等预处理。使用布料滤波算法(CSF)分离出植被点云和地面点云,并采用Delaunay三角网法将植被点云数据插值生成数字表面模型(DSM),采用反距离加权插值法将地面点云数据插值生成数字高程模型(DEM),两者作差运算获得冠层高度模型(CHM)。利用分水岭分割算法分析不同分辨率的CHM对单木分割及参数提取精度的影响。采用点云距离聚类算法对归一化植被点云进行单木分割,分析不同的距离阈值对单木分割及参数提取精度的影响。结果表明：使用分水岭分割算法处理0.3 m分辨率CHM单木分割调和值最高,达到91.1%,提取的树高精度较优,决定系数(R²)达到0.967,均方根误差(RMSE)为0.890 m;使用间距阈值为平均冠幅的点云分割算法单木分割调和值最高,达到91.3%,提取的冠幅精度较优,R     

超氧化物歧化酶同工酶分析法用于兽类分类的试探

本文以蝙蝠的5种组织和鼠类的红细胞为材料,从方法上探讨SOD同工酶的分析比较对于兽类分类的价值和意义。实验结果表明SOD同工酶的泳动速度和区带的分布组成,种与种之间有明显的区别,作为一个辅助的工具酶对于兽类的演化和物种的鉴定比较适用。此外,同种的个体间以及同个体的组织间未发现明显区别,这预示在分类工作中不必强调被分析个体数的多寡,也不必进行各组织的全面分析,有利于取材不易的或不能杀死取材的珍稀兽类物种间的比较分析。