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在河口系统中具有非常高分辨率的遥感图像的潮间带微生物生物量
Microphytobenthos（MPB）对河口初级生产产生了重大贡献，因此量化其生物量对于评估其生态系统功能至关重要。传统的抽样方法是劳动的，在逻辑上具有挑战性，无法提供MPB生物量的全面空间分布图。卫星图像提供了一种可行的替代方法，用于绘制各种时间和空间分辨率的大面积。但是，在该场中使用了与原位采样的少量平方Centi米一致的空间分辨率的成像设备。这使得将现场生物量测量与远程感知的辐射测量值相关联。在这项研究中，在不同高度的无人机（UAV）上安装了两个类似的多光谱传感器，以及在〜1 m高度上获得图像的定制设备上，以收集guadalquivir estuta（SpataLquivir estuta）mudflats mudflats mpb Biofilms的非常高的空间分辨率反射数据。此外，使用高光谱谱仪获得原位反射率进行验证。同时，使用2 mM深度接触Corer方法收集了MPB样品，该方法通过高性能液相色谱（HPLC）分析，以测量主要MPB颜料的浓度。为了评估MPB色素和不同反射率的光谱指数，使用了广义的线性混合效应模型（GLMM），从而实现了叶绿素与所有测试的光谱指数之间的显着正相关关系。这些模型用于绘制微卵巢生物量，在
自动驾驶期间驾驶员参与NDRT ...
以前对SAE 2级自动化车辆（AV）的模拟器和现实世界研究表明，与手动驾驶相比，驾驶员参与自动化时对驾驶环境的关注更加不专心，这反映了较少的远见，这是对向前路和侧视镜的更少的镜头，以及更多地关注非驱动器相关的相关任务（NDRTS）。手动驾驶研究还表明，在缓慢移动或固定的交通状况下，驾驶员更有可能从事NDRT。当前研究的目的是了解NDRT的参与度和视觉注意力模式是否受到驾驶环境的影响，而驾驶员在现实世界中的SAE 3级AV中经历了骑行。在L3高速公路驾驶过程中与NDRT相互作用的36个视频剪辑分析了本研究。由于没有外部面对相机，驾驶速度的平均值和标准偏差（SD）被用作评估周围交通量的代理。每分钟远离NDRT的眼镜数量和平均眼镜持续时间被用作NDRT参与的代理措施。使用广义的线性混合模型（GLMM）来研究周围交通对NDRT参与的影响。结果表明，当速度较高时，远离NDRT的数量和平均持续时间显着增加。与高速相比，平均速度较低时，平均速度对平均眼睛的持续时间有显着影响，从平均速度较低时，远离NDRT。年龄对NDRT的参与产生了重大影响，而年长的驾驶员从事另一个任务的可能性较小，而女性驾驶员比男性更参与NDRT。总体而言，结果表明，驾驶员参与NDRT的倾向受到AV的速度的影响，AV的速度受到SUR四舍五入流量的影响。这些结果对于理解周围交通对驾驶员在SAE 3级驾驶中现实世界中NDRT的自我调节的互动的影响很有用。