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在茂密的植被下收集精确的激光雷达数据
我们与 Rocketmine 合作，开创了新的测绘解决方案。Rocketmine 是一家全球无人机数据服务提供商，为多个行业提供跨大洲的全套交钥匙无人机解决方案，包括采矿、农业、工程、可再生能源、安全和医疗等。这项任务是在加纳/西非赤道丛林环境中勘测 6,500 公顷的区域。这种极端的操作环境为我们的 Trinity F90+ VTOL 无人机解决方案与 Qube 240 LiDAR 有效载荷的组合提供了理想的试验平台。茂密的丛林环境对传统的摄影测量测量技术和 RGB 传感器来说是个问题，因为它们无法穿透地形的各个树层。作为 Quantum-Systems 无人机解决方案在该地区首次积极部署，Rocketmines 团队能够率先使用这项突破性技术并快速收集相关数据以完成任务目标。
使用无人机系统 (UAS) 在茂密森林地区进行图像处理
推荐引用 推荐引用 Bhatt, P., Edson, C., & Maclean, A. (2022)。使用无人机系统 (UAS) 在茂密森林地区进行图像处理。 http://doi.org/10.37099/mtu.dc.michigantech-p/16366 取自：https://digitalcommons.mtu.edu/michigantech-p/16366
使用成像光谱法在茂密的热带森林中进行定量机载库存
摘要：热带森林具有极为丰富的植物多样性，但其特征描述仍不完整，部分原因是现场评估的资源密集度。遥感技术可以提供有价值、经济高效、大规模的见解。本研究调查了机载激光雷达和成像光谱的结合使用，以在法属圭亚那的景观尺度上绘制树种图。使用线性判别分析 (LDA)、正则化判别分析 (RDA) 和逻辑回归 (LR) 为 20 个物种中的每一个开发了二元分类器。用短波红外 (SWIR) 波段补充可见光和近红外 (VNIR) 光谱带可将目标物种的平均分类准确率从 56.1% 提高到 79.6%。增加非焦点物种的数量会降低目标物种识别的成功率。只要使用适当的标准来调整阈值概率分配，分类性能就不会受到非焦点类别中的杂质率（分配类别之间的混淆）的显著影响（偏差高达 5%）。每个物种类别中有限的树冠数量（30 个树冠）足以有效地检索正确的标签。在 1.5 公顷的分辨率下，目标物种的总冠层面积与 118 公顷的基部面积密切相关，这表明该方法的操作应用具有现实的前景（六种主要商业树种的 R 2 = 0.75）。
MCU抑制剂RU265的一个含二茂密的类似物，细胞通透性增加
化学与化学生物学区域，康奈尔大学，伊萨卡，纽约14853，美国。 摘要线粒体钙Uniporter（MCU）是一种跨膜蛋白，可介导线粒体钙（M Ca 2+）摄取。 MCU的抑制剂对于它们的应用是研究M Ca 2+摄取在细胞功能上的作用的工具。 在这项研究中，我们报告了两个有效的MCU抑制剂，[RU 2（μ-N）（NH 3）8（FCCO 2）2]（OTF）3（RUOFC，FC = Ferrecene，OTF = Triflate）和[RU 2（μ-N）（μ-N）（μ-N）（μ-n）（nh 3）（nh 3）8（phco 2）8（phco 2）2]（phco 2]（oobz）3（OOBZ）3（robz）。 这些化合物是先前报道的抑制剂[RU 2（μ-N）（NH 3）8（Cl）2]（Cl）3（RU265）的类似物，分别用铁甲基辅助辅助酯和苯甲酸酯和苯甲酸酯配体衍生。 两种化合物均通过NMR光谱，红外光谱和X射线晶体学合成并充分表征。 在生理条件下，Ruofc和Ruobz Aquate的半衰期分别为2.9和6.5 h，以产生[RU 2（μ-N）（NH 3）8（H 2 O）2]（OTF）5（RU265ʹ）和游离羧酸盐。 在N，Nʹ-二甲基甲酰胺（DMF）中RUOFC的环状伏安法揭示了在0.64 V VS SCE处的突出的可逆2E转移事件，对应于两种二甲苯基轴向轴向配体的同时氧化。 所有三个复合物还表现出不可逆的RU基于RU的减少，在–1 V Vs SCE的电位下。 RU265'，RUOFC和RUOBZ的DFT计算确认RUOFC的氧化还原活性是由二革新配体引起的。 此外，这三种化合物的Lumo能量与它们不可逆的还原电位相关。 17,18化学与化学生物学区域，康奈尔大学，伊萨卡，纽约14853，美国。摘要线粒体钙Uniporter（MCU）是一种跨膜蛋白，可介导线粒体钙（M Ca 2+）摄取。MCU的抑制剂对于它们的应用是研究M Ca 2+摄取在细胞功能上的作用的工具。 在这项研究中，我们报告了两个有效的MCU抑制剂，[RU 2（μ-N）（NH 3）8（FCCO 2）2]（OTF）3（RUOFC，FC = Ferrecene，OTF = Triflate）和[RU 2（μ-N）（μ-N）（μ-N）（μ-n）（nh 3）（nh 3）8（phco 2）8（phco 2）2]（phco 2]（oobz）3（OOBZ）3（robz）。 这些化合物是先前报道的抑制剂[RU 2（μ-N）（NH 3）8（Cl）2]（Cl）3（RU265）的类似物，分别用铁甲基辅助辅助酯和苯甲酸酯和苯甲酸酯配体衍生。 两种化合物均通过NMR光谱，红外光谱和X射线晶体学合成并充分表征。 在生理条件下，Ruofc和Ruobz Aquate的半衰期分别为2.9和6.5 h，以产生[RU 2（μ-N）（NH 3）8（H 2 O）2]（OTF）5（RU265ʹ）和游离羧酸盐。 在N，Nʹ-二甲基甲酰胺（DMF）中RUOFC的环状伏安法揭示了在0.64 V VS SCE处的突出的可逆2E转移事件，对应于两种二甲苯基轴向轴向配体的同时氧化。 所有三个复合物还表现出不可逆的RU基于RU的减少，在–1 V Vs SCE的电位下。 RU265'，RUOFC和RUOBZ的DFT计算确认RUOFC的氧化还原活性是由二革新配体引起的。 此外，这三种化合物的Lumo能量与它们不可逆的还原电位相关。 17,18抑制剂对于它们的应用是研究M Ca 2+摄取在细胞功能上的作用的工具。在这项研究中，我们报告了两个有效的MCU抑制剂，[RU 2（μ-N）（NH 3）8（FCCO 2）2]（OTF）3（RUOFC，FC = Ferrecene，OTF = Triflate）和[RU 2（μ-N）（μ-N）（μ-N）（μ-n）（nh 3）（nh 3）8（phco 2）8（phco 2）2]（phco 2]（oobz）3（OOBZ）3（robz）。这些化合物是先前报道的抑制剂[RU 2（μ-N）（NH 3）8（Cl）2]（Cl）3（RU265）的类似物，分别用铁甲基辅助辅助酯和苯甲酸酯和苯甲酸酯配体衍生。两种化合物均通过NMR光谱，红外光谱和X射线晶体学合成并充分表征。在生理条件下，Ruofc和Ruobz Aquate的半衰期分别为2.9和6.5 h，以产生[RU 2（μ-N）（NH 3）8（H 2 O）2]（OTF）5（RU265ʹ）和游离羧酸盐。在N，Nʹ-二甲基甲酰胺（DMF）中RUOFC的环状伏安法揭示了在0.64 V VS SCE处的突出的可逆2E转移事件，对应于两种二甲苯基轴向轴向配体的同时氧化。所有三个复合物还表现出不可逆的RU基于RU的减少，在–1 V Vs SCE的电位下。RU265'，RUOFC和RUOBZ的DFT计算确认RUOFC的氧化还原活性是由二革新配体引起的。此外，这三种化合物的Lumo能量与它们不可逆的还原电位相关。17,18对RU265，RUOFC和RUOBZ的生物学特性进行了系统的比较。RUOFC和RUOBZ都抑制了透化HEK293T细胞中M Ca 2+的摄取，但比RU265的有效性低5-7倍。在完整的细胞中，Ruobz被细胞吸收，并以与RU265相似的程度抑制MCU。RUOFC在RU265上表现出10倍的细胞摄取增加，这又导致完整细胞中MCU抑制活性的增强也适度。此外，与RU265相比，RUOFC对HEK293T和HELA细胞具有细胞毒性，其生长抑制浓度分别为23.2和33.9μm，可以利用该特性，这些特性可用于开发MCU推动的抗癌剂。这些结果将RUOFC作为一种有效的MCU抑制剂建立，并且是RU265的轴向配体功能化如何导致具有不同物理和生物学特性的新化合物的另一个例子。简介线粒体钙（M Ca 2+）在广泛的生物学过程中起重要作用，这对于细胞功能至关重要。1,2 M Ca 2+的摄取由线粒体钙Uniporter（MCU）实施，这是一种高度选择性的内部整流Ca 2+通道。3–5升高的M Ca 2+水平与多种病理状况有关，包括缺血再灌注损伤，8,9癌症，10-12和神经退行性疾病。13–16鉴于M Ca 2+参与这些人类疾病，人们对开发可以抑制MCU的化合物越来越兴趣，以防止M Ca 2+过载。13–16鉴于M Ca 2+参与这些人类疾病，人们对开发可以抑制MCU的化合物越来越兴趣，以防止M Ca 2+过载。
含二茂密的核苷类似物靶向胰腺癌细胞中的DNA复制
1 School of Biosciences, The University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, UK, 2 School of Chemistry, The University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, UK, 3 Department of pharmacy, college of pharmacy, Knowledge University, 44001 Erbil, Kurdistan Region, Iraq, 4 Institute of Cancer and Genomic Sciences, and The University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, UK, 5 MRC Laboratory or Molecular Cell Biology, University College London, London, WC1E 6BT, UK and 6 School of Pharmacy, The University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, B15 2TT, UK ∗ Correspondence : Nikolas J. Hodges, School of Biosciences, The University of Birmingham, Edgbaston,伯明翰，B15 2TT，英国。电子邮件：n.hodges@bham.ac.uk‡这些作者对工作也同样贡献。电子邮件：n.hodges@bham.ac.uk‡这些作者对工作也同样贡献。
文章 茂密森林覆盖下机载激光扫描 (ALS) 数据的地面插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现总体精度方面的性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度会影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
2024 年 12 月刊
Š 15,530 平方公里的非森林或稀疏森林地区已转变为茂密或非常茂密的森林，主要通过人工林实现。Š 2021 年至 2023 年间，1,420 平方公里的人工林被归类为茂密森林，延续了人工林补充天然茂密森林损失的趋势。Š 在过去 20 年里，由于人工林和对退化森林的更好管理，茂密森林覆盖率增加了 1,370 平方公里。Š 专家将这种快速转变归因于人工林，因为天然森林的生长速度无法如此之快。Š 人工林通常是单一栽培，树木年龄相同，容易受到火灾、病虫害的影响。Š 它们阻碍了天然森林的再生，缺乏原始森林的生物多样性和生态功能。Â 火灾事故：
茂密森林覆盖中机载激光扫描 (ALS) 数据的地表插值精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光检测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，该过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。本文对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在一般精度方面具有相似的性能，RMSE 值在 0.11 到 0.28 m 之间（当模型分辨率设置为 0.5 m 时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多级 B 样条、薄板样条和 TIN 薄板样条）对超过 90% 的验证点的垂直误差小于 0.20 m。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 m）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太明显。
文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。