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题名北京主要气传致敏花粉年浓度峰值日期预测
被引量：10
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作者
齐晨
姜江
叶彩华
尤焕苓
乔媛
沙祎
白帆
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机构
北京市气象服务中心
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出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2650-2662,共13页
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基金
北京市科技计划课题(Z191100009119013)。
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文摘
花粉是我国北方引发过敏性鼻炎最主要过敏原,花粉症发病期与花粉浓度高峰期吻合。基于北京地区2012至2020年花粉季多站、逐日分类花粉浓度观测数据分析,得出北京地区花粉浓度在3月上旬至5月中旬(可进一步划分为3月中旬至4月上旬和4月下旬至5月上旬两个高峰期)和8月中旬至9月中旬分别存在两个高峰期,第一个高峰期内优势致敏花粉种类为柏科、杨柳科和松科,第二个高峰期内优势致敏花粉种类为桑科、菊科蒿属和藜科。根据优势致敏花粉年浓度峰值日期观测数据,使用与花粉采样站点位置相匹配的逐日气象观测数据累积值,基于作物模型概念和模糊逻辑原理建立了北京地区主要气传致敏花粉年浓度峰值日期预测模型。经检验,柏科、杨柳科、松科、桑科、菊科蒿属和藜科花粉模型预测准确率分别为87.8%、80.0%、64.4%、86.7%、78.8%和81.8%。基于北京地区主要气传致敏花粉年浓度峰值日期预测模型可为本地花粉症防治提供理论参考。
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关键词
北京地区
气传致敏花粉
年浓度峰值日期
预测
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Keywords
Beijing
airborne allergenic pollen
date of annual maximum concentration
prediction
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分类号
Q948
[生物学—植物学]
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题名基于形状与纹理特征的显微图像识别
被引量：2
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作者
张树恒
阳维
廖广姗
王莲芸
张素
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机构
上海交通大学生命科学技术学院生物医学工程系
南方医科大学生物医学工程学院
上海交通大学生命科学技术学院实验教学中心
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第4期1379-1382,共4页
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文摘
为了实现对空气中的致敏花粉信息进行自动化统计,针对上海地区典型气传致敏花粉的光学显微镜图像,提出了基于形状和纹理特征的识别方法。对图像中分割得到的花粉区域,使用全局形状描述和傅里叶描述子提取形状信息,灰度共生矩阵提取纹理特征,并且构建k近邻分类器进行识别。选用桑科56例、禾本科25例和松科60例共141例实验样本,分别可以实现91%、88%和98%分类准确率。实验结果表明,该方法可以初步实现对花粉显微图像的分割和识别,为花粉的自动识别系统打下基础。
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关键词
气传致敏花粉
显微图像
全局形状描述
傅里叶描述子
灰度共生矩阵
K近邻
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Keywords
airborne pollen
microscopy image
global shape description
Fourier descriptor
gray level co-occurrence matrix
k-nearest neighbor classifier
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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