牛肉大理石花纹计盒维和信息维的测定

对牛肉大理石花纹几何特征进行定量描述，是牛肉大理石花纹等级自动判定系统的关键技术。通过对牛肉大理石花纹图像分形特征的分析及分形维数的测定，试图以分形维对牛肉大理石花纹的分布特征进行定量描述。作者以中国及美国牛肉分级系统中的大理石花纹标准图版为研究对象，通过图像预处理，将其转化为二值数字图像，然后根据变粗视化程度的像素点覆盖法，编写出计盒维和信息维的测定程序，计算出上述每一幅图像在不同标尺下的非空盒个数及信息量，再根据标尺与非空盒个数及信息量的关系，分析图像的分形特征；通过回归分析的方法，测定出图像的计盒维数和信息维数。试验结果显示，在一定的标度范围内，牛肉大理石花纹标准图像具有分形性，并且显示出多重分形特征；图像的计盒维数和信息维数均呈现出随着牛肉大理石花纹等级的增加而增大的变化趋势。     

水深环境梯度下柽柳种群分布格局的分形分析

利用计盒维数和信息维数两种分形方法分析了黄河三角洲湿地柽柳种群的空间分布特征及其随水深梯度的变化。结果表明，不同水深梯度下柽柳种群分布格局的计盒维数均较大，随着水深的增大而逐渐减小，但变化幅度较小，反映了不同水深梯度下柽柳种群对水平空间的占据程度较大；信息维数总体上随水深的增大而减小，在水深低于-1．55m范围内，信息维数较大，柽柳种群的微观结构较为复杂，格局强度较高，水深高于-1．55m时，信息维数较小，柽柳种群的微观结构较为简单，格局强度较弱。水深-1．55m可能是黄河三角洲湿地柽柳种群分布格局的一个阅值。     

世界双遗产地景区系统空间结构的分形特征研究

利用分形理论中的计盒维数、信息维数和关联维数,采取变换取样空间的方式研究了武夷山双遗产地景区系统分形特征的多尺度效应.结果表明:在A取样尺度上,武夷山双遗产地景区系统A的空闻结构计盒维数达到了1.474,信息维数为1.415,关联维数为1.048,3种维数的相关系数R值分别为0.994、0.999、0.969;在B取样尺度上,系统空间B1～B4的计盒维数范围为0.825～1.200,R值均达0.961以上,信息维数范围为0.919～1.302,R值均达0.964以上,关联维数范围为0.822～1.364,R值均达0.941以上;在C取样尺度上,系统空间C1～C16(去除空集及景点个数为1系统空间,下同)计盒维数范围为0.175～0.931,R值在0.775以上,信息维数范围为0.200～1.039,R值在0.771以上,关联维数范围为0.506～1.929,R值在0.704以上.说明武夷山世界双遗产地景区系统的空闻结构具有明显的分形特征,其分形维数对取样空间尺度有较强的敏感性.     

基于GIS的流域地貌形态分形盒维数测定方法研究

流域地貌形态分形维数测定是目前地貌分形研究的薄弱环节,对于流域水土流失预报模型中地貌因子量化具有重要科学意义。依据分形盒维数测定原理,结合流域地貌的复杂三维立体特性,提出了以地形等高线为基本数据源,以GIS技术作为主要实现手段的流域地貌形态分形盒维数测定方法,编制出了相关测算程序,并以岔巴沟流域为例进行了实证研究。结果表明,该方法快速、准确、数据可靠,可实现不同尺度流域地貌形态分形盒维数的测定。     

灌区灌溉渠系分形特征研究

灌溉渠系是一种分形体，渠系的某部分渠段在某种程度上包含了整个渠系的信息。该文将分形理论引入到灌溉渠系的研究中，对其分形特征和分维数进行了分析，并运用盒计数法计算了漳河灌区灌溉渠系的分形维数。在此基础上，论证了渠系分形维数与其灌水模数的相关性，为灌区渠系布置优化设计提供了一定的理论依据。     

基于DEM的黄土高原沟谷节点分形特征研究

以ASTER GDEM为主要数据源,在黄河中游多沙粗沙区提取22个小流域的沟谷节点(channel junctions,CJs),采用计盒、关联维2种方法对比研究CJs分形特征,并讨论其分形的内涵与影响因素;基于CJs分形特征的聚类分析,探讨样区的侵蚀程度差异。结果表明:(1)黄土高原CJs分形特征明显,不同分形方法度量的几何维数变化相同,盒维数大的样区关联维数也大;(2)CJs分形特征与黄土地貌的发育相关,不同地貌类型呈现出不同的分形维数;但2种分形方法度量出的分维值差异均能与地貌类型保持对应,分形维数排序为:黄土梁峁状丘陵沟壑黄土破碎塬黄土梁状丘陵沟壑黄土塬黄土山地黄土峁梁状丘陵沟壑黄土风蚀沙丘;(3)依据CJs盒维数、关联维数对样区进行聚类分析,结果表明22个样区划分为4种类型,大致对应剧烈侵蚀区、强烈侵蚀区、中度侵蚀区、轻度侵蚀区。研究表明分形方法能较好的刻画黄土高原不同地貌沟谷节点特征,并能在一定程度上反映沟谷侵蚀状况。     

广元市不同土地利用类型土壤的分形特征

以8个植被类型、2个农地和2个退耕地的土壤颗粒组成数据为基础，运用分形模型计算这12个土地利用类型土壤颗粒的分形维数，研究了土壤颗粒分形维数与土壤性状的关系。结果表明：（1）12个土地利用类型表层土壤颗粒的分形维数介于2．8185～2．9249之间。与退耕地和玉米地相比，各林地土壤颗粒分形维数小；与1990年的2．8633相比，2006年土壤颗粒分形维数（2．8592）减小；各团聚体分形维数规律不明显。（2）决定土壤颗粒分形维数大小的首先是〈o．002mm的含量，其次是0．05～0．25mm和0．0020．02mm的含量；决定团聚体分形维数大小的粒级含量由大到小的顺序是：2～5mm，0．5～1mm和1～2mm，其余粒级含量对分形维数影响较小。（3）土壤颗粒分形维数与团聚体分形维数可作为侵蚀指标，前者与土壤可蚀性因子相关关系显著，后者也可作为渗透蓄水指标。（4）在坡耕地基础上的退耕地比生态退化后的营林地具有更有利于水土保持的土壤分形特征。     

基于CT数字图像的土壤孔隙分形特征研究

通过CT扫描获得了河南封丘地区3种不同质地潮土样本的高精度图像,利用数字图像分析方法识别出土壤孔隙及其轮廓线,然后用计盒法确定了表征土壤孔隙形态不规则性的分形维数.在此基础上,通过不同形式的分形模型预测了土壤水分特征曲线.结果表明,河南封丘地区不同质地潮土的孔隙分形维数(包括面积和轮廓线分维)差异不明显;预测水分特征曲线时,针对不同质地的土壤选择适宜的分形模型才能得到较好的模拟结果.     

基于GIS的流域土地利用/土地覆被分形特征

该文以西安市沪灞河流域为例,结合遥感数据成图与GIS空间分析建模,开发了流域土地利用/土地覆被斑块形状分维数、空间结构盒维数、空间分布信息维数与区域形态半径维数的计算脚本,并对各种分形维数的特征与意义进行了研究.结果表明:土地利用/土地覆被斑块形状分维数、空间结构盒维数、空间分布信息维数与区域形态半径维数是几种性质不同功能各异的分形维数,四者能够表征土地利用/土地覆被在斑块水平、斑块类型水平以及景观水平3个层次的分形特征;斑块形状分维数体现了不同地类斑块形状的复杂程度及其所受人类活动干扰的强度;空间结构盒维数反映了不同地类空间结构的复杂程度和不规则程度;空间分布信息维数反映了不同地类斑块空间分布的均衡程度;形态半径维数反映了不同地类区域形态针对某一中心点的聚散特征.     

白浆土型人参栽培床土的分形维数特征

运用土壤颗粒表面分形维数计算方法，研究了吉林省白浆土型人参栽培床土的分形维数的特点。结果表明白浆土型人参床土颗粒表面的分形维数介于2.890～2.963之间，并随黏度增加有增大的趋势。同时统计分析表明，土粒表面分形维数与土壤的容重、孔隙度及难效水(水吸力>60 kPa)均具有显著相关性(相关系数分别为0.747^*，0.796^*和0.798^*)；与土壤中>0.25 mm团聚体的百分含量呈极显著的相关(相关系数为0.826^**)。分形维数可以作为衡量白浆土型人参床土的物理肥力指标之一。     

土壤薄片中石英颗粒分布的分形特征

土壤中石英颗粒的粒度分布对揭示母质来源和模拟土壤结构等具有重要意义。本文根据石英的光学性质,利用数字图像处理技术提取土壤薄片中的石英颗粒信息,并应用分形维数来表征土壤薄片中石英颗粒的分布特征。采集免耕和翻耕处理下土壤样品并制作成土壤薄片,利用偏光显微镜和数字图像处理技术提取土壤薄片中石英颗粒,应用Sigma ScanPro5软件统计了石英颗粒的数量、大小和形状等信息,研究土壤薄片中石英颗粒的数量分形特征;并分析了其同石英颗粒数量、面积和平均半径等的关系。结果表明石英颗粒的数量分布具有明显的分形特征,分形维数在1.60～2.18之间,分形维数同薄片中石英颗粒的总面积和平均半径呈负相关。免耕处理下表层土壤石英颗粒的数量分形维数高于底层,而翻耕处理下则呈相反的趋势。免耕和翻耕措施下土壤薄片中石英颗粒的数量分形维数在0～5和10～15cm层次之间没有显著差异,但是在20～25cm层次,翻耕处理分形维数高于免耕处理,说明耕作措施会加速土壤矿物质的风化和破碎并改变石英颗粒在土壤剖面中的分布。     

基于扫描电镜图像分析的菜籽仁饼孔隙结构分形研究

以冷态压榨条件下菜籽仁饼为对象,研究油料饼孔隙结构,探讨油料饼孔隙结构的分形特性以及压榨压力对油料饼孔隙结构的影响.运用扫描电镜和Image-pro图像分析技术分别测试分析6种压榨压力下的菜籽仁饼孔隙的微观结构,采用小岛法对图片进行了孔隙截面边界和孔隙尺寸分布分形维数的测定,并采用回归分析方法建立了孔隙截面边界和孔隙尺寸分布分形维数与压榨压力的经验公式.结果表明,菜籽仁饼的孔隙结构存在明显的分形特征,分形维数越大,孔隙截面边界越不规则、孔隙尺寸分布越大;压榨压力越大,分形维数越大,压榨压力与分形维数满足明显的线性关系.     

基于变分法和GIS的小流域模型三维地貌分形特征量化研究

实现具有三维立体特征的流域地貌分形维数直接准确计算,是目前分形地貌学研究所面临的主要问题之一。依据变分法求解三维表面分形维数的基本原理,以DEM栅格数据为基础,利用ArcGIS9.2中的窗口分析功能,对所建立的小流域模型不同发育阶段的三维地貌闵可夫斯基维数进行研究。结果表明,变分法和GIS的有机结合使三维地貌分形维数的直接计算成为可能,小流域模型不同发育阶段的三维地貌在各自无标度区内呈显著的分形特征,三维地貌闵可夫斯基维数不仅能有效表达小流域模型不同发育阶段地貌的差异性(变化范围达0.452),还可准确表达地貌动态变化特征,将其作为小流域模型三维地貌分形特征定量描述指标是可行的。     

土壤样本分形几何特征的图像分析方法

土壤水分的持留与水分和溶质的运移,在很大程度取决于土壤孔隙的几何性质,而用数字图像处理方法能够较准确地加以识别。本文采用面积法和周长法分别计算了土壤样本图像的孔隙分形维数和多重孔隙轮廓线分形维数,并分析了它们同土壤质地之间的关系。结果表明,土壤孔隙空间在一定尺度范围内才存在明显的分形特征,土壤质地越细(粘粒含量越高)分形维数越大。与周长法相比较,用面积法计算的孔隙分形维数对土壤质地更为敏感。     

芯壳结构竹塑复合材料断口冲击强度的分形表征

为了定量表征不同壳层材料对芯壳结构竹塑复合材料冲击断口复杂程度的影响,以造纸剩余物竹屑和高密度聚乙烯(high density polyethylene,HDPE)作为芯层材料,以纯HDPE、竹浆纤维/HDPE、纳米碳酸钙/HDPE和白泥/HDPE分别作为壳层材料,采用熔融共挤工艺制备芯壳结构竹塑复合材料。在室温(23℃)环境下,测试了复合材料无缺口冲击强度,采用扫描电镜对4种不同壳层材料断口进行形貌分析,基于分形理论和图像处理技术,运用像素点法计算了复合材料的冲击断口表面分形维数,考察了复合材料断口表面分形维数和冲击强度的关系。结果表明,不同壳层材料的芯壳结构竹塑复合材料冲击断口表面分形维数存在一定差异,壳层为HDPE的复合材料断口表面分形维数最大,为2.2204,壳层为白泥/HDPE的分形维数最小,为2.2075。不同壳层复合材料冲击断口表面分形维数拟合曲线的决定系数均大于0.98,说明复合材料断口表面分形特征显著。并且,复合材料断口表面分形维数与冲击强度之间拟合曲线的决定系数为0.9857,近似呈指数函数关系。研究结果为进一步深入研究芯壳结构竹塑复合材料的表面微观结构提供参考。     

泥石流粒度分维值的初步研究

运用分形理论,提出泥石流粒度分维的概念及其计算方法。根究泥石流粒度分析结果,分别求解泥石流形成区原始土体粒度分维、流体粒度分维和堆积物粒度分维,并分析它们与泥石流体颗粒机械组成和流体性质方面的相互关系。泥石流粒度分维值为泥石流形成、运动和堆积特征以及流体性质提供了可供参考的指示意义。     

关中东部TSG全新世剖面粒度分形特征及古气候意义

利用分形理论计算可知,关中东部TSG全新世剖面的土壤粒度分布具有分形特征,剖面分形维数值在2.5443~2.7123之间,其中古土壤S0的分形维数均值最大。粒度分形维数的高值指示暖湿的气候,低值指示干冷的气候。分形特征所揭示的关中东部地区的环境演变过程为:全新世早期,粒度分形维数值相对偏低,风尘堆积占优势,为干旱寒冷的环境,成壤作用较弱;全新世中期,粒度分形维数值偏大,其平均值为2.6713,指示温暖湿润的气候,成壤作用较强;全新世晚期以来,粒度分形维数值降低,土壤颗粒粒径增大,气候变得相对干旱,成壤作用也减弱,但是全新世晚期的分形维数值高于末次冰期。     

土壤图像孔隙轮廓线分形特征及其应用

孔隙轮廓线分形维数是用来描述孔隙本身所具有的分形特征，它反映了土壤孔隙与固体颗粒接触界限的不规则性。该文采用数字图像处理技术研究了中国科学院封丘农业生态实验站内3种不同质地土壤样本图像的孔隙轮廓线分形特征。结果表明：土壤孔隙轮廓线分形特征与土壤质地之间存在着一定的相关关系，即土壤质地越细(黏粒含量越高)分形维数取值越大。同时，根据这3种土壤的孔隙轮廓线分形维数，结合不同分形方法分别预测了它们的水分特征曲线，并与实测的土壤水分特征曲线进行了比较。     

基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法

为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法。首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从CIR转换到Lab颜色空间,用K-means聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别。试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%。为验证该文提出方法的有效性,将C4.5算法与BP算法以及SVM算法进行比较,试验结果表明C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的。该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据。     

玉米苗期杂草的计算机识别技术研究

利用计算机视觉技术和人工神经网络技术对识别玉米苗期田间杂草进行了研究。首先利用类间方差最大自动阈值法二值化杂草图像的超绿特征，再进行连续腐蚀与膨胀，然后根据长宽比、圆度、第一不变矩3个形状特征由BP网络识别出玉米幼苗，最后利用种子填充法从阈值分割结果中擦除玉米目标，剩余的就是杂草目标。研究表明，基于BP网络的杂草识别算法对玉米幼苗与杂草的正确识别率分别为87.5%和93.0%，处理一幅640×480像素的杂草图像平均耗时约为58 ms。