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题名基于物理沙盘模型的“种群密度的调查方法”教学设计
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作者
余骥
茅英莎
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机构
北京师范大学台州附属高级中学
浙江省台州市第一中学
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出处
《生物学教学》
北大核心
2024年第8期45-48,共4页
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基金
2023年浙江省教研课题“指向观念形成的高中生物学单元教学探索”,No.J2023331。
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文摘
在“种群密度的调查方法”教学中,以“在潮来潮往之间:台州湾潮间带生物多样性科学考察”为情境,基于项目化的学习方式,利用丰富的课程资源激发学生的学习兴趣,通过真实场景下的驱动问题引导学生持续、深入地参与探究活动,在构建重要概念的过程中发展核心素养。
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关键词
物理沙盘模型
种群密度的调查方法
科学探究
高中生物学
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Keywords
physical sand table model
population density survey method
scientific exploration
senior high school biology
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分类号
G633.91
[文化科学—教育学]
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题名运用GMS算法自动识别相似模拟材料实验裂隙场
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作者
李平超
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机构
河南省地质矿产勘查开发局测绘地理信息院
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出处
《地理空间信息》
2024年第3期51-54,共4页
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基金
河南省科技攻关资助项目(212102310404)。
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文摘
通常采用沙盘物理模型与近距离摄影测量相结合的方法来探索上覆地层的断裂机制,但由于沙土物理模型裂缝图像的信噪比较低,该算法往往提取得不完整。鉴于此,提出了一种基于计算机视觉的图像梯度原理、图像匹配和区域筛选技术(GMS算法)的裂隙检测算法。首先利用峰峰市九龙煤矿15235工作面的钻孔柱状图建立沙盘物理模型;再利用定焦数码相机拍摄该模型的正射影像;最后根据模型图像的纹理特征,分别采用图像匹配技术、区域筛选技术分割规则的大面积非裂缝纹理和微小非裂缝纹理。研究结果表明,GMS算法具有很强的抗干扰能力,能准确识别并自动提取相似模拟材料中上覆地层的裂隙场。
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关键词
采矿沉降
沙盘物理模型
裂缝检测
计算机视觉
图像处理
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Keywords
mining settlement
sand-physical model
fracture detection
computer vision
image processing
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分类号
P234.1
[天文地球—摄影测量与遥感]
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