A. 手机节电方法！跪求给分
1、关闭按键音，如果按键的时候觉得单调，可以用嘴巴啧啧给予配合。 2、关闭振动功能，如果想创造振动效果，剧烈晃动手腕或手臂即可。
3、拒绝玩手机游戏，能卸载的尽量卸载，如果实在闲得无聊就玩跳房子或做眼睛保健操。
4、将手机音量调到最小，如果怕到了嘈杂的地方，听不到声音，就每隔两分钟拿出手机看一次。
5、关闭时间显示功能，如果想随时知道时间，可以询问别人，如果属内向性格，可买机械表一只。
6、关闭闹钟功能，如果需要叫醒服务请招呼爸妈。
7、关闭所有无线上网功能，什么GPRS、wap统统不要，如果要上网，请去最近的网吧。
8、关闭动画屏保，如果觉得手机待机画面死板单调，可以拒绝看它。
9、拒绝使用闪光贴，尽量呆在信号强的地方，避免搜索网络费电，如果发现网络信号不强，请迅速离开那个地方。
10、关闭背景灯，如果怕到了黑暗处看不见屏幕，请随身携带打火机照明。
11、尽量少的发短信，如果需要回复，请打个草稿，一次性了结，短信结尾注明今天最后一条。
12、尽量少的打电话，不急的时候可以跑腿去面谈，非常急的时候尽量找固定电话，实在找不到固定电话就用别人的手机，不到万不得已就不要打手机。
13、不要频繁地开关机，如果可能最好就是只关机，永远不开机。
B. 小鸡草可以洗眼睛吗
草坪是用多年生矮小草本植株密植，并经修剪的人工草地。18世纪中，英国自然风景园中出现大面积草坪。中国近代园林中也出现草坪。用于城市和园林中草坪的草本植物主要有结缕草、野牛草、狗牙根草、地毯草、钝叶草、假俭草、黑麦草、早熟禾、剪股颖等。草坪有下述分类方法： 按照气候类型可以分为：冷季型草和暖季型草两大类。冷季型草多用于长江流域附近及以北地区，主要包括高羊茅、黑麦草、早熟禾、白三叶、剪股颖等种类；暖季型草多用于长江流域附近及以南地区，在热带、亚热带及过度气候带地区分布广泛，主要包括狗牙根、百喜草、结缕草、画眉草等等。 按植物材料的组合分可分为：1，单播草坪。用一种植物材料的草坪。2，混播草坪。由多种植物材料组成的草坪。3，缀花草坪。以多年生矮小禾草或拟禾草为主，混有少量草本花卉的草坪。 按草坪的用途可分为：1，游憩草坪。可开放供人入内休息、散步、游戏等户外活动之用。一般选用叶细、韧性较大、较耐踩踏的草种。2，观赏草坪。不开放，不能入内游憩。一般选用颜色碧绿均一，绿色期较长，能耐炎热、又能抗寒的草种。3，运动场草坪。根据不同体育项目的要求选用不同草种，有的要选用草叶细软的草种，有的要选用草叶坚韧的草种，有的要选用地下茎发达的草种。4，交通安全草坪。主要设置在陆路交通沿线，尤其是高速公路两旁，以及飞机场的停机坪上。5，保土护坡的草坪。用以防止水土被冲刷，防止尘土飞扬。主要选用生长迅速、根系发达或具有匍匐性的草种。暖季型草坪草 1、结缕草（Zoysia spp. Willd.） （1）、日本结缕草（Zoysia japonica Steud.） 又名老虎皮、结缕草。主要分布于我国、朝鲜和日本温暖地带。日本结缕草具有坚韧的地下根茎及地上匍匐茎，茎节上产生不定根，幼叶卷曲形，成熟的叶片革质。种子成熟易脱落，外层附有蜡质保护物，不易发芽，播种前需对种子进行处理以提高发芽率。日本结缕草适应性强，喜光、抗旱、耐高温、耐瘠，在暖季型草坪草中属于抗寒能力较强的种。在-20℃左右能安全越冬，气温20~25℃生长最盛，30~32℃生长速度减弱，36℃以上生长缓慢或停止生长，但极少出现夏枯现象，秋季高温干燥持续时间长可进入枯萎休眠。 （2）、细叶结缕草（Zoysia tenuifolia Willd.） 细叶结缕草又名天鹅绒草、台湾草。主要分布于日本及朝鲜南部地区。细叶结缕草是3个种中叶片质地最细的种，但不耐寒，主要分布在热带和亚热带环境中。 通常呈丛状密集生长，茎秆直立纤细。地下根茎和匍匐茎节间短，节上产生不定根。叶片丝状内卷。总状花序顶生，穗轴短于叶片，故常被叶所覆盖；种子小，成熟时易于脱落，采收困难。多采用营养繁殖。 2、狗牙根（Cynodon spp. Rich.） 狗牙根又名行义芝、绊根草、爬根草、百慕大等。狗牙根属。狗牙根草具有根茎和匍匐茎，匍匐茎的节间长度因品种不同有所变化。芽中叶片折叠，叶舌纤毛状。由于种和品种的差异叶片质地有粗有细。多年生深根系，可在匍匐 茎节上产生不定根和分枝。穗状花序，种子成熟易脱落，具一定的自播能力。 3、钝叶草 [Stenotaphrum secundatum S.（Walt.）Kuntze] 钝叶草叶环很窄，但叶片和叶梢较宽，形成了重要的鉴别特征。在叶环处叶片与叶梢呈90度直角。钝叶草有细长的匍匐茎，能在地面上爬几尺远，无根茎。叶尖呈变形的船形，每个节有时见到两个枝条。 4、美洲雀稗（Paspalum notatum Flugge） 美洲雀稗在同一植株上有芽内叶片卷曲和折叠两种芽型，叶舌短膜状，这些在暖季型草中是不多见的。叶片宽展，叶梢有些压缩，并带有零星的纤毛。依靠短、硬的根茎扩繁。叶片质地比钝叶草细。粗硬发达的根系，具有广泛的适应性，在弱酸至中性的肥沃土壤中生长良好，但尤喜沙性土壤。该草喜温暖湿润气候，但抗寒力差，有一定抗旱性，能顺利生长在干燥的山坡地上。该草侵占力强，覆盖力惊人，极易形成平坦的坪面，有一定耐践踏能力，适于用作公路两边的护坡草坪。该草耐低修翦，留茬高度一般为1.5~2.5 cm，在生长季节应该经常修翦以防止抽穗。 5、假俭草（Eremochloa ophiuroides [Munrvo] Hack.） 假俭草又名蜈蚣草，原产于中国南部亚热带地区，主要分布长江流域以南各地区，中南半岛等地也有分布。膜状叶舌，叶舌顶部有纤毛，是鉴别假俭草的重要特征。叶片宽，叶环紧缩，叶梢与钝叶草相似，但假俭草的叶环有纤毛，叶片下部边缘有毛，有匍匐茎，无根茎。秋冬抽穗开花，总状花序。该草喜光、耐旱，适宜低矮修翦，较细叶结缕草耐阴湿，不耐践踏，需肥量少，是一种最耐粗放管理的草坪。对土壤要求不严，在排水良好、土层深厚而肥沃的土壤上生长茂盛，在酸性及微碱性土中亦能生长。是优良的堤坝护坡植物。 6、铺地狼尾草属（Pennisetum clandestinum Hochst ex Chiov.） 铺地狼尾草颜色浅绿，叶舌毛状，叠式芽形，叶梢被细纤毛包被，叶环上有较长的纤毛，叶片上也有短毛，但不如叶鞘上多。有匍匐茎和根茎，繁殖能力强。种穗短，卷曲穗状花序。在每天低修翦的草坪上，均有种穗抽出，影响草坪草质量。 7、野牛草 [Buchloe dactyloides ( Nutt.) Engelm.] 野牛草叶片的反正面均有细毛。叶片不舒展，有卷曲变形表现，叶色呈灰绿色。叶舌毛状，卷曲芽形，有匍匐茎和根茎。无叶耳，叶环宽，生有长绒毛；雌雄同株或异株。 8、格兰马草[Bouteloua gracilis(H.B.K)Lag.exSteud.] 格兰马草有叠状芽形，毛状叶舌。有短的根茎，叶片尖细。弯曲的花穗从叶轴一侧伸出，呈显着的鉴别特征。 冷季型草坪草 1、早熟禾属（Poa） （1）、草地早熟禾（Poa pratensis L.） 草地早熟禾又叫肯塔基早熟禾、肯塔基蓝草、蓝草等。有地下生长的根茎。草地早熟禾喜光，耐阴性差，喜冷凉湿润的环境，同时具有很强的耐寒能力，抗旱性差，夏季炎热时生长停滞，春秋季生长繁茂。在排水良好、肥沃湿润的土壤生长良好。根茎繁殖力强，再生性好，较耐践踏。 与其他早熟禾区别的关键特征是船形叶尖和芽中叶片折叠状。有根茎，膜状叶舌短（0.2~1.0 mm），这与一年生早熟禾有很大区别。在主叶脉的两侧有两条半透明平行线。 （2）、一年生早熟禾（Poa annua L.） 一年生早熟禾又名小鸡草。为北半球广泛分布的一种草，我国大多数地区及亚洲其他国家、欧洲、美洲的一些国家均有分布。 船形叶尖和芽中叶片对折，膜状叶舌长是区别于草地早熟禾的主要特征，但某些变种分蘖上的叶舌较短。一年生早熟禾一般视为丛性型，但某些变种也有短的根茎。叶色浅绿，即使在低修翦条件下也经常见到种穗。从技术上讲，一年生早熟禾是杂草，但有时在草坪中最后成了主导草种，还可以管理成良好的草坪草。一年生早熟禾分布广泛，属冬季一年生，夏季常死亡。 （3）、粗茎早熟禾（Poa trivialis L.） 粗茎早熟禾源于欧洲、北非和亚洲，现广泛分布于湿润地区。 粗茎早熟禾质地细、多年生、有匍匐茎，膜状叶舌2.0~6.0 mm长，幼叶呈折叠形，成熟的叶片为V形或扁平，柔软；叶片的两面都很光滑，在中脉的两旁有两条明线；叶尖呈明显的船形。无叶耳；具有开展的圆锥花序，长13~20cm，分枝下部裸露。适宜湿润、冷凉温带地区，喜湿润肥沃土壤，耐阴，不抗旱，常与草地早熟禾混播，以增加草地早熟禾适应阴面环境。 （4）、加拿大早熟禾（Poa compressa L.） 加拿大早熟禾有扁平、压缩的草茎，船形叶尖，折叠叶芽，膜状叶舌，茎基在夏末可以伸长。有短小根茎，叶色蓝绿，春、夏茎叶坚挺。 加拿大早熟禾适应于较干燥、冷凉的气候。形成的草坪粗、质量低，主要用于粗放管理场合的草坪。夏末茎基伸长后可造成草坪质量的退化。 2、羊茅属（Festuca L.） （1）、高羊茅（Festuca arundinacea Schreb） 高羊茅芽中叶片呈卷曲状，尖形叶尖、叶片质地粗，叶片上面叶脉突出，缺少主脉。叶领较宽，有时呈亮、浅绿色。基部红色或紫色，圆锥花序。普通型有短叶舌和圆形的叶耳，改良型则无这一特征。高羊茅具有显着的抗践踏、抗热、抗干旱能力，同时适度耐阴。缺点是抗冻性稍差，丛状生长，在草坪中常呈丛块状。由于抗冻性能稍差，高羊茅很少用在北方的冷湿带，主要适于南方的冷湿地区、干旱凉爽区以及过渡带。近十年来，高羊茅成了该类地区的重要草坪草类型。 （2）、匍匐紫羊茅（Festuca rubra L.） 紫羊茅又名红狐茅，叶鞘基部红棕色，分蘖的叶鞘闭合。幼叶呈折叠形，成熟的叶片宽1.5~3mm，光滑柔软，对折内卷；叶舌膜质，长0.5 mm，无叶耳。圆锥花序。 （3）、丘氏羊茅（Festuca rubra ssp. fallax [Thuill.] Nyman） 丘氏羊茅除了无根茎以外，与匍匐紫羊茅完全相同。幼叶呈管状，叶片成龄后则裂开。丘氏羊茅耐阴性好，但阳面也可，比匍匐紫羊茅抗夏季胁迫方面好一些。尽管无根茎，但草皮质量很好。某些品种在修翦高度2.5 cm、向阳的环境条件下寿命可达10年以上。含内生菌的丘氏羊茅抗性增加，适应范围扩大。 （4）、硬羊茅（Festuca brevipila Tracey.） 硬羊茅的质地、外观及丛生性与其他细羊茅相同，只有颜色上呈灰蓝色。幼叶鞘呈交叉覆盖形，而丘氏羊茅则是呈管形。硬羊茅同丘氏羊茅相似，更适应于较干旱的环境。但在太湿的年份会变得稀疏。可用于混播增加草坪草的耐阴性。内生菌增强的品种抗性增加。 （5）、羊茅（Festuca ovina L.） 羊茅一般用于管理粗放的地方，特别是在不修翦的高尔夫球场的边缘和不能修翦的坡地上。外观上同种丘氏羊茅和硬羊茅相同，质地细，丛生。叶色上同硬羊茅相似，呈蓝绿色。 3、翦股颖属（Agrostis L.） （1）、匍匐翦股颖（A.. Palustris Huds.） 匍匐翦股颖有发达的匍匐茎，叶芽卷曲，尖型叶尖，匍匐茎的节上易生根系。较长膜状叶舌是鉴别的主要特征，叶片的正面叶脉明显。 匍匐翦股颖能耐低修翦，修翦高度可低达3 mm，在2.5 mm高度下能保持草坪覆盖地面。温带地区的所有高尔夫球场果领都用这种草坪草。由于其高质量的草坪表面，在热带气候也逐渐应用。匍匐翦股颖在高尔夫球道和发球区当修翦高度在1.25 cm时，可以形成高质量的草坪。过去的十几年里，冷凉气候区用匍匐翦股颖作球道草坪的越来越多。 （2）、细弱翦股颖（A. acpillaris L.） 细弱翦股颖质地细，为草皮型多年生草坪草。它通过匍匐茎和根茎扩繁，易形成致密的草坪。地上茎尽管横向生长，但节上不易扎根，不太适宜很低的修翦。适宜的修翦高度为1.25 cm，更适于作高尔夫球道草坪草。 （3）、小糠草（Agrostis alba L.） 小糠草又名红顶草。主要分布于欧亚大陆的温带地区。 小糠草具有根茎，浅生于地表；卵圆形叶舌，长3~5 mm；叶片线形扁平，表面微粗糙。由于该草在抽穗期间穗上呈现一层鲜艳美丽的紫红色小花，故又名红顶草。该草喜冷凉湿润气候，耐寒，喜阳，耐阴能力比紫羊茅稍差。 4、黑麦草属（Lolium L.） （1）、一年生黑麦草（Lolium multiflorum Lam.） 一年生黑麦草鞘内叶芽卷曲（而多年生黑麦草是折叠），尖型叶尖，爪状叶耳，叶环宽，叶正面叶脉明显，叶的背面发亮光滑。 （2）、多年生黑麦草（Lolium perenne L.） 多年生黑麦草叶芽对折，叶尖呈尖型，叶的背面光滑发亮，正面叶脉明显，丛生，普通品种有膜状叶舌和短叶耳，宽叶环。多数新品种没有叶耳，叶舌不明显，有时也呈现船形叶尖，易与草地早熟禾相混。但仔细观察会发现叶尖顶端开裂。不像草地早熟禾那样在主脉的两侧有半透明的平行线。叶环比早熟禾更宽、更明显一些。耐阴性较差。该草喜温暖湿润而夏季较凉爽的环境，耐寒性和耐热性都不及早熟禾。不耐干旱，也不耐瘠薄。在肥沃、排水良好的粘土中生长较好，在瘠薄的沙土中生长不良。当气温低于-15℃会产生冻害。 其他冷季型草坪草 1、无芒雀麦（Bromus inermis Leyss.） 无芒雀麦叶梢在近叶环处闭合，形成像“V”型毛衣领状。在叶片上有明显的“W”形痕迹。无芒雀麦在某些方面具有特点使其可以用作草坪草。但在低矮修翦的条件下形成粗放、稀疏草坪，因而主要用于公路低养护水平的护坡及设施草坪。 2、冰草 冰草有卷曲的叶芽，膜状叶舌较长，叶舌边缘有纤毛，爪状叶耳。扁穗冰草（Agropyron cristatum）是丛生型，而蓝茎冰草 [Pasrum smithii (Rybd.) Love] 则有根茎。作为草坪草冰草主要用于干旱冷凉地区，特别是在无灌水条件。草地早熟禾不能正常生长的情况下使用，也主要限于庭院草坪和高尔夫球道草坪。草坪建成初期较漂亮，草坪的密度不如草地早熟禾和多年生黑麦草。 3、梯牧草（Phleum L.） 梯牧草芽中叶片卷曲，尖形叶尖，膜状叶舌明显。茎的基部有明显的膨胀，呈块形加粗，有这种结构的其他类型的冷季型草坪草只有球茎早熟禾。球茎早熟禾则是船形叶尖，芽中叶片折叠。有两种类型的梯牧草用在草坪中，梯牧草Phleum pratense L.在冷季型草坪中是粗质地杂草。梯牧草Phleum bertolonii D.C.为草坪型梯牧草，在欧洲有人用其建植赛马场草坪。 4、鸭茅（Dactylis glomerata L.） 鸭茅具有船形的叶尖，叶芽中叶片折叠，这两点与草地早熟禾有相似之处。但叶片比草地早熟禾宽，叶色更浅一些。叶稍扁平、压缩，膜状叶舌是在冷季型草坪草中最长的。 5、碱茅（Puccinellia distans L. Parl.） 碱茅丛生，颜色灰绿，芽中叶片卷曲，膜状叶舌。圆锥花序夏季开花至秋季。碱茅对土壤中的Na有较强的抗性，主要用于盐碱土地区草坪建植和公路护坡。‘法次’（‘Fultz’）是碱茅的主要品种。 草坪的价格一般以平米计算，价格从十几元到几百元/平米不等
C. 用来绿化的草是什么草多少钱
一般高羊茅、早熟禾、黑麦草的混播，其他的有白三叶、狗牙根、结缕草、野牛草、剪股颖。等 一般从15-400元/公斤不等。 有需要可以联系网络济南绿城园林。详细的免费咨询吧。
D. 成像光谱方法技术
一方面，高光谱分辨率的成像光谱遥感技术是对多光谱遥感技术的继承、发展和创新，因此，绝大部分多光谱遥感数据处理分析方法，仍然可用于高光谱数据；另一方面，成像光谱技术具有与多光谱技术不一样的技术特点，即高光谱分辨率、超多波段（波段＜1000，通常为100～200个左右）和甚高光谱（Ultra Spectral）分辨率（波段＞1000，主要用于探测大气化学成分）的海量数据。因此，常规多光谱数据处理方法不适合于成像光谱数据的定量分析，于是成像光谱数据处理和分析技术应运而生。在成像光谱数据处理和分析方法中，关键性的技术问题是地物光谱重建，光谱特征的量化及提取，混合像元的分解和定量分析及模型识别。
2.3.2.1 光谱重建技术
按照不同的模型及算法，从成像光谱数据中把地物的光谱特性反演出来的过程就是地物光谱重建技术。根据不同的工作情况及条件，采取不同反演模型来重建地物光谱，是实现成像光谱数据遥感定量化分析的第一步。若对其不进行反演，则没有一个统一物理量进行对比。目前，光谱反演模型大体可分为三大类型：基于大气传输理论的大气传输模型，基于统计分析的统计模型以及基于地面地物同步观测的经验回归模型。
2.3.2.1.1 基于大气传输理论的模型
该模型实质上就是用理论模型消除大气中气体分子、水蒸气、气溶胶及尘埃等分子颗粒对地反射辐射能量吸收与散射以及大气程辐射效应，并将其还原成地物的反射辐射光谱。这是一种比较复杂的同时必须进行地物光谱及大气参量测量的绝对反射率生成方法，也就是对成像光谱数据进行绝对辐射标定的再反演。在这一反演过程中，关键是建立大气传输的模型。自1960年，Chndrasekhar提出了辐射传输理论以来，相继发展了许多方法，如Ordinate方法和Variational方法等来解决辐射传输问题。目前，常见的大气传输模型有5 S（the Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）、6S（the Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum）、LOWTRAN 7及MODTRAN（Teillet，P.M.，1989；Vermote，E.，Tanṙen，D.，Deuże，J.L.et al.，1994，1996；Bo⁃Cai Gao，K.B.Heidebrecht and A.F.H.Goetz，1997；Z.QIN，A.Karnieli and P.Berliner，2001）。其中，6S模型是由法国Tanré等人研究开发的，是目前世界上发展比较完善的大气辐射校正模型算法之一。该算法既能合理地处理大气散射、吸收，又能产生连续光谱，避免在光谱反演中较大的定量误差。它还充分利用了分析表达式和预选大气模式，使计算时间大大缩短。许多遥感专家使用此模式进行地物光谱反演后认为，该模型较其他模型计算精度高。不足之处是必须开展试验区典型地物光谱反射率观测以及大气环境参量实测，如：大气光学厚度、温度、气压、水蒸气含量、大气分布状况等。相对来说，尽管LOWT⁃RAN 7和MODTRAN模型计算精度低一些，但它不需要地面实测典型地物的反射率。这些模型一般用于对传感器选定标定场，开展数据绝对辐射标定。
2.3.2.1.2 基于统计分析的模型
该模型的建立是在分析不同地物光谱遥感信息在不同光谱波段的传输特点基础上，利用计算机对典型地物的光谱特性进行统计分析后，得到的地物光谱特性反演模型。对成像光谱数据进行地物光谱反演常用模型有平滑域反射率模型 FFR（Flat Field Reflectance）（Goetz and Srivastava，1985；Conel，1985；Crowley at al.，1988；Rast et al.，1991），内在平均相对反射率模型IARR（Internal Average Relative Reflectance）（Kruse et al.，1985；Kruse，1988；Mackin and Munday，1988；Zamoudio and Atkinson 1990），对数剩余模型LRC（Logarithm Resial Correction）（Green，R.O.etal.，1985；Gower，J.F.R.etal.，1992）。在这3种模型中，FFR模型是在图像上选取光谱和地貌特征都均匀平滑（平滑性是指地物无光谱吸收谱带，光谱曲线平直）的地物平均值，来消除大气辐射衰减和仪器的零响应；White模型是根据整幅图像的平均光谱曲线平均值对图像归一化处理，然后计算每个像元光谱曲线与平均光谱曲线的比值，也就是地物光谱特性；LRC模型是经Lyon和Lanze修正后，对太阳辐射衰减、大气效应及地形影响都有所消除。Green和Graige提出的对数剩余纠正公式如下：
lg（Rij）=lg（DNij）-lg（aveDNi）+lg（DNi）+lg（DNg）（2-3-1）
这里Rij是第i波段、第j个像元的剩余值；DNij是第i波段、第j个像元的亮度值；DNi是第i波段所有像元数据的平均值；DNj是第j像元在所有波段上数据的均值；DNg是所有波段及所有像元的均值。该方法完全基于图像本身特征，不需要野外地物光谱测量。在前两种模型中，FFR模型优于IARR模型，它克服了IARR模型因受像福强吸收特征的影响而出现的假反射峰的弱点，而且计算量较小。
2.3.2.1.3 经验线性回归模型
利用该方法重建地物光谱技术实质就是通过开展典型地物的同步反射率观测，根据成像光谱数据DN值与地面实测地物反射率值，经最小二乘法求出回归方程Rij=Aj·DNij+Bj（这里Aj，Bj是传感器第j波段的线性回归系数），然后，根据此方程反演地物的反射光谱。这种模型的数学和物理意义明确，方法简便，运算量少，应用广泛（Roberts et al.，1985；Conel et al.，1988；Elvidge，1988；Green et al.，1988；Kruse et al.，1990；Zamoudio and Atkinson 1990）。例如：美国JPL的Abrams利用该模型在美国Nevada州的Cuprite矿区进行矿物学填图；美国科罗拉多大学的Zamudio等人，利用该模型在美国 Nevada 州东部进行矿物识别和岩相分析；日本Pasco公司的Mochizuki，利用该模型在美国Navada州进行蚀变矿物的反射光谱研究等。该模型的不足之处是要开展野外地物光谱观测，成本比较高，回归精度的高低依赖于对野外概实测的精度。
除上述这些典型光谱重建模型之外，还有 UA RT Code，JPL Code，连续内插波段比算法（CIBR），背景法等模型（De Jong，1998）。
2.3.2.2 岩矿光谱特征的量化、提取，定量分析及识别模型
成像光谱数据经过光谱重建模型处理后，获得了地物的光谱特征谱线。不同地物光谱具有不同的诊断特征谱带，如吸收谱带，特征谱线的微积分变化，波形变化等等。如何有效地开展地物特征定量分析和识别地物，首先要弄清楚如何去量化及提取地物的光谱特征。因此，开展基于地物特征谱的量化提取是十分必要的。
2.3.2.2.1 地物光谱特征度量、提取与匹配识别模型
（1）就地物光谱特征（这里指地物反射辐射光谱）而言，不外乎两大类型：吸收谱带（或反射谷）和光谱曲线的斜率变化（含波形变化）。针对这两类光谱特征的形态、结构，分别采取不同的度量方式。目前，对吸收谱带的分析度量方法是外壳系数法，它通过把光谱曲线归一化后去测量吸收谱带的波长位置（position）、吸收深度（depth）、吸收宽度（FWHM）和对称性（sym⁃metry）（Lyon et al.，1985；F.A.Kruse，A.B.Lefkoff，1993）。这种外壳系数法可以由外壳凸形曲线与光谱之比来表示，也可以由外壳值去减相应波长上的光谱反射率值来求得。由于吸收峰的非对称性，采用RBD方法难以准确描述其特征。连续插值小组段算法（CIBR，Continuun interpolated band algorithm）（De Jong，1998）和光谱吸收指数图像（SAI，spectral absorption index image）（王晋年等，1996）与相对吸收深度图方法类似，但引入了对称度因子，使其对吸收特征的描述更为合理。除了这些测量参数外，对植被光谱有多种度量参量，如植被、绿度指数等等。对于光谱曲线斜率变化的特征，表征和提取的方法有基于地物光谱的总体波形特征度量，如傅里叶变换的波形分析方法是利用有限级次的谐波振幅和初位相度量地物波谱特征；基于切比雪夫多项函数的波形分析是利用多项式函数对地物光谱曲线进行拟合，提取有限项的系数来表示或组合特征，或用其比值来表示地物光谱波形特征的参量；基于波形相似性（总体或分段）分析的光谱角度量；还有光谱曲线特征的微分度量、积分度量及二值度量等等。当然，对吸收谱带及斜率特征度量还可以用统计特征量去表征度量，如均值、方差、协方差矩阵、特征值、特征向量、特征因子及组内离差等。
（2）光谱匹配识别模型不同于多光谱的模式识别，它是根据光谱特征度量参数来进行匹配识别的，是成像光谱数据处理分析的特色之一。这种特色模型在处理过程中往往是采用可视化的交互式的图像与光谱、光谱与标准光谱形式进行的。目前，光谱匹配识别模型有：编码匹配识别法（均值编码匹配法，坡向编码匹配法，比值编码匹配法L吸收峰编码匹配法、波形匹配法和光谱角匹配法等等。在这些匹配识别模型中，编码匹配基本上都是按二值（0和1）进行编码、匹配与识别的；吸收特征编码匹配是根据外壳系数法归一化后，对每个特征的吸收深度与波长位置进行编码；波形匹配包括相似度、傅里叶变换参量，切比雪夫等方法。近几年发展起来的小波变换分析在成像光谱数据分析处理中应用相当多，尤其是对原始信号按不同小波尺度，分解成不同的小波进行波形分析，突出低频弱信息，有利于信息增强，比如用小波变换进行图形图像插值、融合及混合像元分解等。
2.3.2.2.2 成像光谱数据的定量分析及识别模型
定量化分析及识别模型化是当今遥感技术的发展方向之一，应用于成像光谱数据处理。定量化分析与识别模型，除了不断完善和改进已有基于统计分析的定量化及识别模型（如：改进的主成分分析、最佳波段组合、改模型最大似然法、基于决策边界特征矩阵的变换和正交子空间投影），其他学科的新思想、新方法也在不断地引人遥感数据分析和理解之中，如人工智能的专家系统，模糊逻辑映射，证据推理、神经网络、分形和分维等。
人工智能专家系统技术是目前比较流行的信息处理技术，尤其对比较复杂问题的解决有独到之处，Gotting和Lyon在1986年就已建立的光谱信息专家识别系统用于分析实验室和野外光谱，它是结合已有的地物光谱特征知识，由专家确定判别规则决策树（Decision Tree）以达到识别地物或地物类别目的。决策树这一基于知识的判别准则层次是建立专家系统成败的关键。通过这个系统进行编码匹配，他们成功地从大量的实验室光谱中识别出11种矿物。1993年，美国地球空间研究中心（CSES）和美国环境科学研究所的F.A.Kruse和A.B.Lefkoff研制了基于知识的成像光谱地质制图专家系统。选定各种特征在识别过程中的作用并赋予相应的权值，或根据专家对判别知识和经验建立判别准则进行识别。
目前，神经网络模型在遥感地物分析和识别方面备受青睐，有着广泛的应用（Golen Giser，1996；Giles，M.F.et al.，1995；郭小方，1998；王润生等，2000）。由于神经网络分类规则对训练样本的数量及分布特征没有特定要求，因而可以在特征空间形成非线性判别边界，并且还有一定的抗噪声、抗干扰和自适应能力，适用于大数据量的分类研究，最为常用的分类准则是后向传播（BP）网络模型。
目前，从成像光谱遥感数据分析与识别的各种新理论、新方法的引入来看，大多数模型的研究和应用还是一种尝试，在如何将模型与成像光谱数据相结合的研究方面，分析不够深入。
2.3.2.3 混合像元分解模型
由于空间分辨率不高的原因，在图像像元内会出现不同成分（end member）的地物，即混合像元。不同的地物具有不同光谱特征，因此需要通过混合光谱分解技术来提高识别精度。混合像元问题是遥感技术的研究难点和热点。由于成像光谱技术的光谱分辨率已从微米（μm）提高到纳米级（nm），因此，其混合像元分析、分解及其模型研究就显得更为重要。
目前，开展高光谱遥感混合像元研究的方法技术，首先从实验着手，进行地物混合光谱的测试、分析、数字模拟、分解模型开发研究，然后将其外推到遥感图像上，进行典型地物混合像元分析，主要包括空-地同步观测获取典型地物（或可通过人工布标）数据，经模型分析后，对混合像元的地物进行分解，或混合光谱模拟合成。在实验室里，通过对不同矿物光谱混合含量测试发现，不透明矿物或暗色矿物，其光谱按比例混合到其他矿物中，混合的反射率急剧下降，而不是逐渐下降，说明其混合光谱与其混合的端员矿物光谱是非线性关系（磁铁矿和橄榄石）。当两种矿物的色调相近时，实验测试的混合光谱与线性模型合成的混合光谱都呈线性逐渐变化，说明混合光谱可以按线性模型分解端员矿物光谱，如橄榄石和紫苏辉石，且吸收谱带的波长位置也是逐渐从一个波长位置逐渐过渡到另一波长位置。不仅如此，还发现在可见光、近红外这一波长上，低成分端员混合时呈线性趋势，当成分增加时，线性关系剧烈变成非线性关系。在这三种情况中，第一种非线性关系是由于组合混合光谱的端员成分之间互相作用、互相影响后光谱被光谱仪检测到；第二种线性关系是由于各端员成分之间无互相影响作用，各自独立地反射电磁波能量贡献于混合光谱；第三种情况是两种关系都存在，二者之间存在临界条件（边界条件）。目前，有关此方面的研究极少。根据这些分析，混合像元分解模型大体分为线性模型和非线性模型。在遥感混合像元中，绝大多数反射率相似的地物，可以用线性模型来分解端员成分，如：土壤与植被、不同含水量的耕地、岩石露头与草地、荒地等等。在一幅图像中，事先知道有N种端员（地物种类），并且也知道各种端员的光谱反射率，那么就可以用线性模型：
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
这里DNc是波段C上混合像元的DN值或反射率；Fi是第i种端员在混合像元中所占比例（或权系数）；DNi，c是C波段上第i种端员的DN值（或反射率）；Ec是C波段上拟合误差。对每个像元都按照最小二乘法解方程，进行分解。在图像中，端员的DN值（或反射率值）要么可以从训练区取值，要么在地面实测。端员成分的确定过程实质上是一个迭代过程，迭代结果使M个波段上总误差ε最小（且N≤M）。
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
求得版中各种端员成分之后，就可以定量或半定量地对端员丰度制作丰度等专题图件。
用非线性模型开展混合像元分解不多见，但已有这方面的研究，如模糊分割模型（Jin Ⅱkim，1996），概率鹏模型，几何光学模型（Charles Ichoku，1996）及基于神经网络模型的混合像元分解（王喜鹏，张养贞等，1998）等等。
目前开发的模型有：
——光谱吸收指数模型SAI（王晋年，童庆禧等，1996）：
SAI=∑fiSAIi，∑fi=1，fi＞0 （2-3-4）
——高斯模型法MGM：该模型是基于矿物和岩石的反射、吸收光谱性质模拟反射光谱的各种模拟方法。它是一种确定性的而不是统计性的方法。高斯改进模型MGM 是近几年在分析反射光谱的基础上发展起来的分析技术（Cloutis，1989，Veverka，J.et al.，2000）。
m（x）=S*exp（-（xn-μn）2/2σ2）， （2-3-5）
通常取n=-1。
光谱识别与分类技术（Spectral Classification）：主要是利用地物高光谱特征的量化参数，结合其在图像空间上分布进行提取有利的信息，达到分类的目的。主要的分类方法有：
——最大似然法MLC：
g（x）=-ln｜∑i｜+（x-mi）t∑i-1（x-mi），（2-3-6）
——人工神经网络技术ANN：一般采用前馈网络模型，即第一隐层的节点输入等于输入层诸节点输出的加权和。迭代的次数以系统的平均误差为最小时为准。
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
——光谱角制图法SAM（Spectral Angle Mapper）：该方法是通过计算测试样本光谱矢量（像元光谱）与参考光谱矢量（训练的端员样品光谱，或标准光谱库的光谱），在n维空间（n波段）上的角度来确定它们两者的相似度。一般两矢量之间的角度越小，两光谱向量越相似，进而可识别两种地物为同类，否则视为异类。数学模型是：
成像光谱岩矿识别方法技术研究和影响因素分析
这里i=1，2，3，……，n，n为波段数。
——光谱维特征提取法（Spectral Dimension Feature Extraction）：在高光谱遥感分类中，使用该方法对多波段、高相关、数据冗余度高的数据进行降维处理。相关的有统计方法，如主成分、典型变量及改进的PCA法等。
——光学模型（Optical Modeling）：除了前述的数据分析及模型外，植被因其特有反射性质，还有独特分析模型（光学模型）。该模型主要利用高光谱遥感数据预测或估计植被的多种生物物理、化学参量，如叶面指数LAI、总生物量、覆盖度等；叶绿素、水分、N、P、K含量等。该模型也属于经验性的统计模型方法。一般性通用模型为：
S=f（λ；θs，Φs；θv，Φv；С）， （2-3-9）
这里S为预测的生物物理、化学参数；λ是波长；θs，Φs，θv，Φv是入射光和传感器探测几何位置参数，C是描述植被冠层为特性参数。依靠法的模型有叶子光学性质光谱模型PROSPECT，叶子的任意斜散射模型SAIL，即生化参量反演的LIBERTY模型等。
高光谱在植被应用中除了生物、化学参量的反演分析外，还注重利用植被光谱特性谱线的蓝边、反射峰、黄边、红光吸收谷、红边、近红外反射高原区等变化及数据的归一化、对数、微分等变换，来监测植被的长势及病虫害，进行森林识别、分类、制图（Clark，R.N.，Roush.T.L.，1984）。
2.3.2.4 光谱数据应用处理分析软件
通过开展岩矿高光谱特性测试分析和成像光谱方法技术及应用分析研究，已发展并开发了如下数据处与分析软件：
2.3.2.4.1 光谱数据库及分析软件（400～2500φ）
国外：美国地质调查所USGS和JPL的标准矿物光谱库（含机载光谱）及光谱分析管理软件SPAM，IRIS，日本地调所的岩石矿物光谱库等（http://speclib.jpl.nasa.gov；http://speclab.cr.usgs.gov；Kruse F A et al.1993）。
国内：中国科学院安徽光学研究所、中国科学院遥感应用研究所、原地质矿产部航空物探遥感中心等科研单位都已建自己的光谱库（王润生等，2000）。
2.3.2.4.2 图像处理分析软件
目前国内外常用的光谱图像处理分析软件有：Erdas、PCI、ENVI等。其中PCI和ENVI都有高光谱分析处理功能（ENVI User’s Guide.，2000）。此外，还有像Tetricorder（Clark，R.N.，G.A.Swayze，K.E.Livo，2003）。国内通过高光谱遥感方法技术及示范应用研究，中国科学院遥感应用研究所、国土资源部航空物探遥感中心相继建立了成像光谱数据分析处理系统，如：HIPAS，ISDPS等。
E. 谁知道马卡
马卡——全球瞩目的保健食品
肖培根刘勇肖伟
(中国医学科学院药用植物研究所 北京 100094)
摘要
马卡（MACA）系南美安第斯高山地区印加人的保健食品，作者介绍了其化学成分、药理作用、临床观察及产品开发等情况，认为值得进一步研究开发。
关键词
马卡（MACA）化学成分 药理作用 临床观察
马卡(Maca)是十字花科植物马卡独行菜(拟)Lepidium meyenii Walp.的形似萝卜样肥大的根茎，原产于秘鲁中部基宁（Jinin）及帕斯科（Pasco）附近4000米以上的安第斯山区，该地区低温、强风，生态条件恶劣，不适于其它作物生长，因而马卡便成了生活在高山地区印加人的食物来源之一。它的鲜根可以和肉或其它蔬菜一起炒熟食用，也可以晒干后用水或牛奶煮熟食用，当地土着人常把鲜根加蜂蜜和水果榨汁作为一种饮料饮用。食用马卡可使体力增强、精力充沛、消除焦虑、提高性功能。最近, 马卡频繁出现于因特网或国外的报刊杂志上，说明其保健作用在全球范围内受到青睐。笔者根据现有资料，作简要综述。
1、马卡的化学成分
新鲜马卡含水分10.4%、蛋白质10.2%、脂肪2.2%、碳水化合物59%、纤维8.5%、灰分4.9%。其蛋白质含有丰富的人体必需的氨基酸，如：精氨酸（9.94%）、天门冬氨酸（9.17%）、谷氨酸（15.6%）和赖氨酸（54.5%）等。马卡的脂肪酸中不饱和脂肪酸的含量占52.7%（其中亚油酸18.5%、亚麻酸8.87%），还含有芥子油苷（glucosinolates）甾醇和钾、钙、铁等[1]。马卡的脂类部位含有玛卡烯（maceaene）及马卡酰胺（mecamide），还包括N-苄基辛酰胺、N-苄基-16-羟基-9-氧化-10E，12E，14E-辛葵三烯酰胺、N-苄基-16羟基-9，16-二氧-10E，12E，14E-辛葵三烯酰胺以及其它17个马卡烯和马卡酰胺的同系物。马卡烯和玛卡酰胺被认为是马卡提取物中具促进性功能的有效物质之一[2]。
2、药理作用
2.1、增强体力
马卡具有适应原样作用。小鼠游泳试验表时，马卡组游泳时间平均可延长到1463S，而对照组的时间则平均为886S。将小鼠放入低温水池中一段时间，计算其体温恢复至正常温度的耗氧量，马卡组耗氧指数为86，而对照组则为98，具有明显差异。
2.2、减轻压力
在12h内对两组小鼠连续电击4次。马卡组压力减轻系数为19、21、22、19，而对照组则为28、37、37、32。实验结束24h后，马卡组的压力指数已接近0，而对照组则为13。
2.3、增强性功能
最近的研究表明，服用马卡的雄性大鼠有关性行为的实验参数，如跨骑、交配潜伏期、射精潜伏期、射精后潜伏期、射精至再次交配的时间、交配频率、交配间隔期、交配效能等，均有明显的改善[3]。
3、临床观察
台湾省所收集的服用马卡30天的病例中，1680例精神不振，易疲劳者体力得到恢复，消除疲劳有效率为92.2%；340例经期不规律者恢复正常经期，有效率为88.7%；1120例缺乏性欲者性欲增强，有效率为94.6%；660例性功能障碍者性功能增强并改善，有效率为75.65%。目前在世界范围内，对马卡的临床观察正大规模地进行中。
4、上市产品
马卡产品已有秘鲁、美国、加拿大、英国、荷兰、瑞士、日本、法国、澳大利亚、西班牙等国生产的几十种，大都以保健食品的形式销售。最简单的方法是将马卡干粉装入硬胶囊，每粒500mg，每日服4-8粒（总量为2000-4000mg），美国品牌Vimaca质量较好。也有与其它药物配伍，如淫羊藿、刺蒺藜、育亨宾等，每瓶零售价20-40美元。另外还有液体提取物制剂。
结语
马卡是近年来从传统经验中挖掘出的具有很好作用的保健食品。初步研究表明，它对人体有适应原样作用，对亚健康状态人群恢复健康有很好的调整作用，在改善性功能和内分泌方面有良好前景。目前国际上对玛卡的研究刚刚起步，我国应尽快开展综合研究。
秘鲁现在年产马卡原料300-400t，远不能满足国际上日益增长的需要。美国、日本、西班牙、澳大利亚已相继引种成功。我国西部地区适宜马卡的生长，如能尽快在我国引种，对改善西部生态环境、发展当地经济将起到积极的推动作用。
注：肖培根 中国工程院院士,中国医学科学院中国协和医科大学药用植物研究所名誉所长、国家重点实验 室主任、研究员。该文发表于中国着名的学术杂志《植物药分册》第16卷第6期（2001年11月出版）。
参考文献
1、Dini A. Food Chemistry,1994,49:347
2、Zheng BL.Urology,2000,55:598
3、Cicero AFG.J Ethnopharmacol,2001,75:225