简介:过去10年中,研究均显示内生真菌在植物生理中发挥重要的作用,甚至对农业和植物的自身修复中提供有益的帮助。对于多功能植物种类如竹类资源的内栖植物(endoflora)的认识可以加强这些已被用在农业和植物自身修复方面的植物被广泛应用的可能性。然而,与可能带来的好处相比,目前对它的呈现形式几乎一无所知,更不要说竹种资源内生细菌的活动机制了。我们在工作中汇集了几个的竹种(确切的说是刚竹属的几个竹种)的内生细菌群落。利用无干扰的棕竹(P.humilis)和青川箭竹(Fargesiarufa)作为其内部细菌典型菌种分离策略的基准,从而获得纯培养的内生细菌。对所获得的菌株的鉴定表明,这2个物种都含芽孢杆菌。在地下的内生菌培养期间,棕竹(P.humilis)的地上内生菌要更加多种多样,包括不同的属,如:微杆菌属、LeifsoniaSP、类芽孢杆菌、土壤杆菌属/根瘤菌属、假单胞菌属,伯克氏菌属。此外,乌芽竹(P.atrovaginata,)、紫竹(P.nigra)棕竹(P.humilis)的植株和细菌的整个DNA提取直接包含在相关的细菌序列鉴定中。本研究揭示了微杆菌属在乌芽竹(P.atrovaginata,)、紫竹(P.nigra)棕竹(P.humilis)以及未经培养的菌种中的存在。最后,我们采用了经典的Cholodny(1934)土壤真菌计数法进行了修正。Cholodny利用玻璃显微镜的载玻片来获得土壤细菌群落的样式,形成一个微观精细的景观生态,后来他利用不同的显微镜技术对这种方法进行了研究。在我们的修正中,利用聚对苯二甲酸乙二醇酯制成的塑料薄膜作为细菌群落附属和直接生长的基体,以保持这些菌落的原有的(原位)空间形态和结构。就其本身而言,这种方法是为了更好的对内生菌的细胞生态学的了解,即植物细胞及其内生菌之间的本质的关联。
简介:典型地物数据库是通过计算机自动分类来识别地物信息的。然而传统的以中低空间分辨率遥感数据建立的典型地物数据库由于同物异谱,同谱异物,单一指标信息等原因无法很好地区分相近目标。因此本文利用WorldView数据为典型地物影像建立数据库,可以加大遥感影像中的信息量,同时拟采用非监督分类、聚类分析的方法,以及多种指标信息对地物进行分类(如纹理信息、光谱信息等),可显著地提高识别精度,有助于更加快速、精确的识别地物类型,从而实现对地物的分类,增强遥感图像的识别,提高最终的地物分类精度以及此实验的分类效率与工作效率的提高,有着十分重要的现实意义。
简介:机载激光雷达(LiDAR)是一种新型数据获取手段,目前在林业资源管理、森林防火、林木砍伐等方面已广泛应用,但尚未形成完整的、实用的林业LiDAR数据分析与处理系统。通过分析已有LiDAR数据应用于林业资源管理方面的理论和方法,以目前开源LiDAR点云数据处理技术、海量点云数据可视化技术,以及GIS相关分析技术为基础,结合林业资源管理需求,设计并研发了基于LiDAR数据的林业资源数据分析与处理系统。系统实现了Li-DAR点云数据的管理与可视化、数字高程模型生成、数字地表模型生成、冠高模型生成、平均树高估计等功能,为基于LiDAR数据的林业资源管理提供统一的平台。