铀酰-Salophen受体对α, β-不饱和羰基化合物及手性客体的分子识别

基于密度泛函理论(DFT)的计算方法,研究了不对称铀酰-salophen受体对α, β-不饱和羰基化合物客体及手性小分子的分子识别。理论计算结果表明:配合物中受体的U原子与客体的O3原子配位,且受体与客体之间结合能随受体上芳环取代基的增大而增大; R₂, R₃-系列配合物中U―O3键的稳定性比R₁-系列的更强;配位后的α, β-不饱和羰基化合物中C＝C与C＝O之间的共轭效应减弱。而且,通过圆二色谱(CD)及结合能计算表明:芘基铀酰-salophen (受体3)对(R)-1-(2-萘基)乙胺的分子识别选择性优于(S)-1-(2-萘基)乙胺。因而,这些研究结果为不对称铀酰-salophens具有分子识别能力提供了新的信息。     

一种基于对偶四元素描述的线面特征约束的点云配准方法

针对地面三维激光扫描仪采集到的相邻测站点云存在空间特征关联,以及城市建筑群中含有大量的线面特征,提出一种基于对偶四元素描述的线面特征约束的点云配准方法,该方法在利用对偶四元素统一描述空间变换参数的同时考虑到尺度因子。将依据直线和平面存在的几何关系,以及线面相交所产生的交点与夹角等作为配准约束条件,构建出空间相似变换目标函数,利用最小二乘准构建出平差模型以计算空间相似变换相关参数。为了避免不恰当的初始值所导致的迭代不收敛问题,将Levenberg-Marquardt法应用于平差模型的解算。最后对该方法的正确性与可行性进行实验分析。结果表明,相较于仅考虑线特征或面特征约束的点云配准方法,所提方法的配准精度更高,并且采用Levenberg-Marquardt法解算平差模型能在任意给定的初始值下正确收敛。     

集成SIFT算法与检测模型优化的UAV影像匹配方法

低空无人机（UAV）测量凭借着低成本、高效率、高精度的数据采集模式,可快速获取高空间分辨率的影像数据,已经成为遥感领域的一种重要技术手段。其中,影像匹配技术是UAV影像数据处理的重要步骤,图像间的匹配直接影响后期三维场景的精度及视觉效果。针对高原山地的高差起伏变化大地形复杂,植被覆被率高及地物分布不规则等问题存在,致使在该区域UAV地形测量处理中因局部噪声造成影像匹配较难。由于影像获取时受到该区特殊地形的限制,大场景影像需要借助多幅影像匹配拼接得到。目前,基于特征点的影像匹配是一种图像配准技术,不仅适用于低重叠度影像之间的匹配,还可以运用到运动恢复图像间的匹配。为探索特殊地形地貌条件下快速有效的UAV影像匹配技术,提出一种面向高原山地复杂地形的集成尺度不变特征变换（SIFT）算法与最近邻次近邻距离比（NNDR）、随机抽样一致算法（RANSAC）模型约束改进的UAV影像匹配方法。主要技术流程为：首先,基于SIFT算法,进行尺度空间的极值检测,构建高斯金字塔函数,通过高斯差分运算来实现特征点定位,并对所检测到的特征点的邻域位置、方向、尺度等进行统计分析,据此生成适合UAV影像特征的描述符;其次,集成“马式距离”和NNDR模型的综合运用,进行特征点对的第一次约束优化提取及相似度检测,在此基础上,利用RANSAC算法,引入匹配点对的均方根误差值（RMSE）进行第二次约束,以实现匹配错误点对的剔除,保证了影像匹配精确优化。此外,为了证实所提出优化算法的有效性,选择了1组高原山地典型地貌UAV影像数据进行匹配试验,结果表明：面向高原山地复杂地形进行无人机影像匹配中,所提出的改进算法不仅可以提取大量的特征点对,同时还可以提高同名特征点的检测正确率,并且配准正确率达到了85%,因此更加适用于高原山地复杂地形的无人机影像匹配处理技术优化。     

Acoustic radiation force induced by two Airy-Gaussian beams on a cylindrical particle

Based on the angular spectrum decomposition and partial-wave series expansion methods, we investigate the radiation force functions of two Airy-Gaussian(AiG) beams on a cylindrical particle and the motion trajectory of the particle. The simulations show that the particle can be pulled or propelled into either the positive or negative transverse direction by turning the phase difference between the two AiG beams appropriately; and the larger the beam widths of the two AiG beams are, the bigger the radiation force can be obtained to control the particle. In addition, the direction of the accelerated particle can be controlled while the dimensionless frequency bandwidth changes. The results indicate that the phase plays an important role in controlling the direction of the particle, which may provide a theoretical basis for the design of acoustical tweezers and the development of drug delivery.     

Acoustic radiation force on a multilayered sphere in a Gaussian standing field

We develop a model for calculating the radiation force on spherically symmetric multilayered particles based on the acoustic scattering approach. An expression is derived for the radiation force on a multilayered sphere centered on the axis of a Gaussian standing wave propagating in an ideal fluid. The effects of the sound absorption of the materials and sound wave on acoustic radiation force of a multilayered sphere immersed in water are analyzed, with particular emphasis on the shell thickness of every layer, and the width of the Gaussian beam. The results reveal that the existence of particle trapping behavior depends on the choice of the non-dimensional frequency ka, as well as the shell thickness of each layer. This study provides a theoretical basis for the development of acoustical tweezers in a Gaussian standing wave, which may benefit the improvement and development of acoustic control technology, such as trapping, sorting, and assembling a cell, and drug delivery applications.     

典型高原坡耕地的UAV重复观测3D检测精度实证分析

随着低空无人机(unmaned aerial vehicle,UAV)技术的快速发展，搭载光学传感器的小型消费级无人机可快速、灵活地获取目标对象的高分辨率影像数据，在地学各领域中呈现出广阔的应用前景。UAV-SfM(structure from motion)作为成像3D立体构建的最新技术方法，是深化低空无人机技术地学领域研究的核心技术，但目前对于运用UAV-SfM方法获取数据综合精度的研究不足，影响了该技术进一步的推广应用。针对DJI Phantom 4 RTK消费级无人机是否具有应用于滇中高原山地浅层地表变化检测的可能性问题，选择了东川红土地典型坡耕地为试验区，采用相同航高重复飞行规划方案，并运用SfM-MVS关键技术处理获取同一测区重复的DSM与DOM数据。为了评价分析针对典型坡耕地的UAV重复观测的测量精度，特别对实验区中的裸露坡耕地Ⅰ和有作物生长的坡耕地Ⅱ,分别采用基于剖面线的3D离散点抽样和基于窗口面的3D点集抽样方法，开展了对UAV重复观测坡耕地的3D点位精度评价。点位精度分析表明：(1)基于剖面线的3D离散点抽样及精度分析，坡耕地Ⅰ平面点位精度误差均值为±0.029 m...