单基线PolInSAR森林高度反演方法研究

极化干涉SAR(Polarimetric SAR interferometry,PolInSAR)森林高度反演是当前雷达遥感领域的研究热点,近年来出现了多种单基线PolInSAR森林高度反演方法。为了给单基线PolInSAR反演森林高度的算法提供基础,并探索和发展效果更优的反演方法,使用Pol SARpro软件模拟森林平均高度为18 m的L波段(L=23 cm)全极化干涉SAR数据,研究了森林高度反演算法中的DEM差分法、RVoG法、复相干幅度反演法、混合反演法,并基于相干优化法对混合反演法进行了改进;为了更准确地对算法的性能进行比较,给出方位向为48 bin时各算法的距离向剖面的对比图,并选取图像的中间区域,对森林高度位于3~30 m的1 104个样本点,应用均值和均方根误差RSME对5种方法模拟的18 m森林高度进行比较。结果表明:森林高度平均值反演结果由大到小依次为:复相干幅度反演法、混合反演法、改进的混合反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为19.40、18.31、18.12、10.55、10.05 m,均方根误差(RMSE)由小到大依次为:改进的混合反演法、混合反演法、复相干幅度反演法、RVoG法、DEM差分法,分别为1.06、1.48、3.49、7.51、8.04 m;说明DEM差分法与RVoG法反演的森林高度存在明显低估,复相干反演法出现明显高估且其离散程度最大,混合反演法和改进的混合反演法与真实值的误差分别为0.31、0.12 m,改进的混合反演法与真实值的相差最小,离散程度最小,均方根误差最小,反演结果最优。改进的混合反演法综合了混合反演法与相干优化法的优点,使其估计的地形相位的均方根误差最小(0.045 rad),森林高度与真实值的误差最小,均方根误差最小,并且具有一定的鲁棒性。     

基于地相位优化估计的RVoG三阶段森林冠层高度反演

极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）估测森林结构参数中,数据受基线长度、信噪比、环境地形以及雷达波长的影响,尤其在复杂森林环境条件下,会导致观测到的复相干存在误差,从而影响最终的反演结果。为解决此问题,首先探讨了体相干选择对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响,以地相位为参考逐像素选择距离地相位最远的相干性作为体相干。其次改进了地相位估计方法,采用戴明回归（DMR）和正交回归（OGR）2种相干直线拟合方法来改进地相位的估计,并在DMR拟合方法中设置了不同的误差比（0.3和0.6）来比较地相位估计方法对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响。研究结果表明：以地相位为参考逐像素选择体相干的反演结果相较于直接使用HV极化通道的复相干γ_HV为体相干的反演精度有明显提升,决定系数（R²）由0.349增加到0.383,均方误差由7.097 m²降低到5.755 m²。在体相干优化选择的基础上,采用了戴明回归和正交回归对地相位估计方法进行了改进。表明基于最小二乘回归（LSR）地相位估计的RVoG三阶段反演精度最...     

基于SGA-RF算法的农业土壤镉浓度反演研究

在农业土壤重金属高光谱检测领域,土壤镉元素近红外光谱的高维、高冗余特性会严重影响高光谱反演模型的准确性和稳定性。为了解决上述问题,本文提出一种基于斯皮尔曼相关分析的遗传随机森林特征选择算法(SGA-RF)。该算法首先对初始特征集合使用基于斯皮尔曼相关分析的特征预选方法,筛选出大量冗余波段,保留与镉元素相关性最强的特征波段;其次在特征精选阶段,提出一种基于随机森林的适应度函数评估方法,该方法充分结合遗传算法强大的全局搜索能力和随机森林算法较高的反演能力,提高了对相似个体的区分能力,获得具有最小冗余度和最大区分性的最优特征波段子集。为了验证所提算法的有效性,选取青岛市大沽河流域具有代表性的124个土壤样品为实验对象,利用SGA-RF算法将原始2 051个波段优选至37个最具代表性的敏感波段,并与现有特征选择算法所建模型进行对比分析。试验结果表明,该特征选择方法与随机森林回归模型相结合具有较低的预测均方根误差(0.060 1),较高的相关系数(0.950 2)和预测相对分析误差(2.03)。作为应用可见/近红外光谱技术定量反演农业土壤镉浓度的重要步骤,SGA-RF算法以较少的敏感波段达到了较高的反演效果,可为监测土壤重金属污染情况提供一定的理论依据。     

基于电磁感应数据的电导率反演模型研究

【目的】土壤盐渍化是限制新疆南部棉花高产的主要因子,准确获取区域尺度土壤剖面盐分信息。【方法】以南疆阿拉尔垦区为研究区,以田间尺度采集的30个不同盐渍化程度棉田的540个样点的0~0.375、0~0.750、0~1.000 m的土壤剖面电导率数据和对应的电磁感应数据为数据源,采用线性模型和非线性模型分别构建了田间尺度和区域尺度的土壤剖面电导率的电磁感应反演模型,并采用缩减建模样本量方法进一步检验了区域尺度模型的可靠性和稳定性。【结果】多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)建模方法的田间尺度模型R²在0.88~0.95,而对应的区域尺度模型R²在0.34~0.53。基于随机森林(RF)、神经网络(NN)和支持向量机(SVM)非线性建模方法构建的土壤剖面电导率的区域尺度电磁感应反演模型R²在0.60~0.85,其中RF模型的精度最高。0~0.375、0~0.750、0~1.000 m土壤剖面电导率的RF反演模型R²分别为0.80、0.85和0.84,相较于线性建模方法的区域尺度模型精度有明显的提高。RF区域尺度模型的样本数量由540个缩减到240个,模型精度没有明显变化,表明采用区域尺度模型,可大幅度降低土壤剖面样本采集数量,从而可显著提高采样效率和降低采样成本。【结论】区域尺度下构建土壤剖面电导率反演模型时,随机森林建模方法效果较优,模型预测能力具有较高的可靠性。     

基于Landsat 8的节水改造背景下盐渍化土壤含盐量反演

为探明沈乌灌域节水改造后因渠道衬砌、引排水量减少引起的土壤含盐量时空分布特征及变化规律,采用区域土壤信息定点监测,结合经典统计学、空间插值以及机器学习建模反演等技术手段,利用Landsat 8卫星获取光谱数据,通过对实测土壤含盐量、光谱指数及波段反射率进行处理,运用Adaboost回归、BP神经网络回归、梯度提升树回归、KNN回归、决策树回归、随机森林回归方法构建了沈乌灌域土壤含盐量空间反演模型。采用最优反演模型对沈乌灌域土壤含盐量空间分布特征进行了遥感反演。结果表明： 通过全变量单一回归法筛选出相关系数大于0.55的9个光谱因子,使用SPSS PRO软件构建6种机器学习反演模型,对比6种反演模型精度,验证集决定系数R2由大到小依次为随机森林回归、梯度提升树回归、Adaboost回归、KNN回归、决策树回归、BP神经网络回归。其中随机森林回归模型的拟合精度最佳,训练集与验证集的决定系数R2分别为0.834和0.86,说明随机森林回归模型的反演效果较好。反演结果表明：节水改造后非盐渍土面积增加391.7km2,占灌域总面积的21%,中度盐渍土面积、重度盐渍土面积、盐土面积分别减少95.61、63.37、45.7km2,分别占灌域总面积的5%、3%、2%。综上所述,节水改造工程完成后,沈乌灌域土壤盐渍化程度减轻,作物生长安全区面积增加,但由于渠道衬砌以及引排水量减少,土壤盐分淋洗效果减弱,土壤盐分在灌域内部运移,整体土壤环境得到改善,局部地区出现盐分聚集。     

基于随机森林的玉米发育程度自动测量方法

为提高玉米果穗发育程度检测的自动化程度与精度,提出一种基于机器视觉技术的测量方法。在随机森林机器学习算法的基础上构造秃尖、干瘪和籽粒区域的识别模型。该模型由多个独立同分布的弱分类器构成,对输入的训练样本进行列和行两个方向上的随机采样。比较随机森林模型和决策树模型的分类效果可知随机森林模型有效避免了过拟合和局部收敛现象的产生,并具有良好的推广能力。为确定最优的弱分类器数目,选择弱分类器个数为训练样本数量的1/80、1/40、1/20、1/10、1/5、1/4时分别构建随机森林分类器。研究结果表明,当随机森林中弱分类器个数为训练样本数量的1/20时,模型的识别率与稳定性最好。然后,以最优的随机森林模型作为分类器构建玉米果穗不同发育程度自动检测方法。试验结果表明,各区域长度测量的准确性均在95%以上,测量速度可达30个/min以上。     

基于地物高光谱和无人机多光谱的黄河三角洲土壤盐分机器学习反演模型

土壤盐渍化是限制黄河三角洲地区农业经济发展的重要因素,进一步阻碍了农业生产。为了探索无人机影像在地表无植被覆盖条件下的土壤盐分含量反演状况,以黄河三角洲典型区域为研究区,获取地物高光谱和无人机多光谱两种数据源与样点土壤盐分含量,通过优选敏感光谱参量,使用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）两种机器学习算法建立土壤盐分含量反演模型,实现研究区的土壤盐分含量反演。结果表明：（1）高光谱1972 nm波段与土壤盐分含量间的敏感性最高,相关系数为-0.31。（2）两种不同数据源优化后的RF模型均优于PLSR,且稳定性更好。（3）基于地物高光谱的RF模型（R² =0.54,RMSEv＝3.30 g/kg）优于基于无人机多光谱的RF模型（R² =0.54,验证RMSRv＝3.35 g/kg）。（4）结合无人机影像采用多光谱RF模型对研究区耕地的土壤盐分含量进行反演,研究区总体以轻、中度盐渍化土壤为主,对作物的耕种具有一定程度的限制。本研究构建并对比了两种不同源数据的黄河三角洲土壤盐分反演模型,并结合各自数据源的优势进行优化,探索了地表无植被覆盖情况下的土壤盐分含量反演方法,对更精准反演土地盐渍化程度提供了参考。     

基于Landsat8与Sentinel-1遥感图像融合的土壤含水率反演模型

针对当前运用单一光学卫星反演土壤含水率时易受到云的影响,单一SAR卫星反演土壤含水率时易受到地表粗糙度和植被影响的问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠为研究区域,以4个深度的土壤含水率为研究对象,分别采用主成分分析(PCA)、施密特正交变换(GS)融合Landsat8和Sentinel-1图像以减少云、植被、土壤粗糙度的影响,并对融合后的图像质量进行评价,然后用融合图像的灰度构建1 134种遥感指数,基于相关系数分析、变量投影重要性分析、灰色关联分析3种变量筛选方法与BP神经网络(BP)、极限学习机(ELM)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)4种机器学习算法的耦合模型反演沙壕渠土壤含水率。研究结果表明：经PCA、GS融合后的融合图像可同时保持Sentinel-1和Landsat8图像的优势,并成功定量反演土壤含水率。基于融合图像构建的三维指数普遍比二维指数对土壤含水率更敏感。在表层土壤含水率反演中,基于GS融合的VIP-ELM模型精度最高(决定系数R²=0.66,均方根误差(RMSE)为1.35%)。将GS融合的VIP-ELM模型应用于其他土壤深度含水率的反演后发现...     

基于CCD超站仪的森林样地建立与精测方法研究

为了能够快捷、精准地进行固定样地定位和样木胸径测量,提出一种利用CCD超站仪按测带进行像对观测的方法,在GPS/RTK确定或假定的观测点上架设仪器,借助全站仪坐标测量和角度测量功能精确记录CCD摄影瞬间的外方位元素,并确定出其他观测点坐标,选择合适基线长建立像对进行观测,提取目标位置的相对三维坐标,以"S"形路线按测带进行测量,配合少量的人工补测和相关坐标系的旋转变换,实现森林固定样地精准建立和胸径精测的目的。通过实地测试,表明利用该方法能够以较少的站点实现固定样地的建立,并将图像解算的胸径值与实地调查值进行对比,其平均相对误差为3.9%,解算均方根误差为1.2 cm。该方法在森林样地建立中有较好的应用前景。     

基于多物候特征指数的冬小麦分布信息提取

以往的冬小麦分布信息提取研究大多基于单个物候期或单个植被指数,未考虑不同物候期特征及不同物候期之间的联系导致分类精度较低。为提高提取精度,本文基于冬小麦播种期、越冬期、生长期及成熟期选取相应特征指数,提出一种多物候特征指数的冬小麦识别方法,并对2020年焦作市的冬小麦面积进行提取。通过对不同物候期、不同分类方法下的结果进行对比,结果表明：在物候期的选择上,加入越冬期后,随机森林与支持向量机分类的总体精度与Kappa系数呈现不同程度的提升,均方根误差(RMSE)分别减小19.3%和9.8%,提取冬小麦面积的误差百分比分别降低8.64、4.42个百分点。在不同分类方法上,随机森林相较于支持向量机、最小距离,分类的总体精度与Kappa系数更高。相较于支持向量机,随机森林分类的RMSE减小19.6%。相较于单一特征指数,基于随机森林的多物候特征指数分类的总体精度,Kappa系数更高,RMSE为1.84×10³ hm²,比单一特征指数减小33.6%,提取冬小麦面积的误差百分比减小7.14个百分点。     

农田视觉导航基准线的识别与提取方法研究

提出了一种基于农田图像处理的视觉导航基准线的提取方法。该方法首先使用加权平均法(2G-RB)对原图像进行灰度化处理;采用改进最大化类间方差分割灰度图像;再用小面积法去噪;识别去噪后的图像的中心点,确定导航中心点位置。基于中心点的分布规律,将图像中识别出的中心点进行筛选,得到有效的导航基准中心点,使用改进霍夫变换与最小二乘法相结合的方法提取导航基准线。本文方法能够准确地识别和提取导航基准线,实验证明了该方法的有效性和实时性。     

基于机器视觉的高地隙喷雾机自动导航系统设计

针对高地隙喷雾机在玉米中后期喷药植保作业对行难的问题,设计了一种基于机器视觉的高地隙喷雾机自动导航系统,并进行了可行性分析和仿真试验。系统整体由前置的CCD摄像头、车载计算机、STM32微控制器、蓄电池组、步进电机及控制器,以及传感器模块组成,通过Labview编程软件实现程序的开发及数据的储存工作,车载计算器进行图像数据的处理,并由单片机执行控制。试验结果表明:系统鲁棒性强,能够成功提取导航线并达到自动导航目的,综合成功率为89.3%,满足实际工作要求,为实现玉米高地隙喷雾机自动导航作业提供了一种可行方案。     

基于惩罚最小二乘算法的土壤重金属检测光谱基线校正

针对X射线荧光光谱分析技术在检测土壤重金属过程中由于土壤背景复杂、包含大量噪声和干扰信息而易受基体效应影响的问题，为了提高定量分析模型的精度，利用惩罚最小二乘算法拟合基线与真实基线之间的保真度和平滑度，对X射线荧光光谱进行基线校正，从而减小基线漂移的影响。选用无基线扣除、非对称最小二乘(ASLS)、自适应迭代重加权惩罚最小二乘(AIRPLS)、非对称重加权惩罚最小二乘(ARPLS)、局部对称重加权惩罚最小二乘(LSRPLS)和多约束重加权惩罚最小二乘(DRPLS) 等6种处理方法对土壤重金属元素铅和砷的测量光谱进行基线校正;结合偏最小二乘(PLS)算法建立相应的校正模型，以选择最优基线校正算法;与神经网络(BP)和支持向量机(SVR)建立的校正模型进行比较，对模型进行评价。结果显示，铅元素的最佳模型为DRPLS-PLS，模型的R2达到0.982，预测均方根误差(RMSEP)为0.056 mg/kg;砷元素的最佳模型为DRPLS-PLS模型，模型的R2达到0.985，RMSEP为0.796mg/kg。与PLS和BP模型相比，铅、砷两种元素的SVR模型建模均最优，模型的R2分别达到0.998和0.993，RMSEP分别为0.015、0.596mg/kg。实验表明，通过基线校正后模型的预测精度、检出限和稳定性均有所提高，该方法可有效提高X射线荧光光谱在土壤中的定量分析能力。     

基于机器视觉的玉米根茎导航基准线提取方法

提出一种在大田环境下快速、精确提取中晚期玉米行中心线作为农业机器人导航基准线的新方法。改进了传统的2G-R-B算法,实时地获取植株绿色特征。根据玉米垂直投影图生成根茎轮廓特点并采用峰值点检测算法生成玉米根茎候补定位点,再对候补定位点进行二次判别,提取玉米根茎定位点。利用最小二乘法对已知特征点进行拟合,得到作物行线。求取左右行斜率后,计算出实际需要的导航基准线。实验结果表明,与其它算法相比,处理一幅700像素×350像素的彩色图像平均耗时小于185 ms,实时性好。在多种环境下生成的导航基准线准确率在90%以上,有较强的鲁棒性,为农业自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)在中后期玉米大田中的自主行走提供了一种可靠的导航方法。     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息，提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先，利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像，得到二值化图像，结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量，对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线；针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题，引入高斯滤波器平滑累加曲线，并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰，在提取玉米茎秆边缘直线时，提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路，通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线；最后，根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围，并剔除伪特征点，采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明，本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms，特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比，本文算法精度高、实时性好，在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

基于机器视觉的农田地头边界线检测方法

在非结构化复杂农田作业环境中,为实现农机在地头处的自主导航转弯,首先需及时、准确地感知地头的空间位置信息,尤其是地头边界位置。本文基于机器视觉技术,首先依据农田内外像素灰度的跳变特征来判断地头是否出现,通过建立正向和负向分布偏差两个度量确定是否存在该灰度跳变特征;随后,将图像沿水平方向平均分成8个子处理区域,针对各子处理区域求取其行灰度平均值分布图,基于局部加权回归法对其进行平滑处理,建立按序离群度参数,通过寻找平滑曲线上首个按序离群程度较大的波峰点或波谷点以及相应的跳前波谷点或波峰点,最终确定跳变特征点的像素坐标,并基于稳健回归法线性拟合跳变特征点,获取实际非规整地头边界的主体延伸方位线;最后,将主体延伸方位线向下平行移动,当其线上像素的灰度平均值接近于田内像素的灰度分布特征时,认为抵达安全位置处,由此获得农机在当前地头处安全转向掉头的边界线。试验结果表明,判断地头出现的准确率不低于96%,地头边界线检测准确率不低于92%。     

基于数理方法的长岭县降水量分析

为探寻长岭县降水量序列的特征及变化规律,基于长岭县1954-2005年降水量资料,采用统计学方法、Mann-Kendall方法、叠加的马尔科夫链方法,对长岭县的降水量特征值、年内年际变化、降水量自相关性以及变化规律进行了分析。结果表明:长岭县年内降水量和典型年年内降水量主要集中在6-8月份,分别占70%、80%;降水量年际变化呈现出丰-平-枯的变化趋势,平均8年出现一次降水变化小周期;降水量系列是相互独立的,并且降水量系列呈递减的趋势,枯季降水量平均每年减少4.86mm;叠加的马尔科夫链方法可用于长岭县降水量的预测,但需要结合总体的降水量变化周期,以消除大旱或大涝年份导致的误差。     

锥形配流副弹流润滑模型与数值计算方法

为求解高压条件下锥形配流副的润滑模型，该文提出了综合应用有限差分法、液阻网络法和约束最优化复合形法的二元二目标复合形法，研究表明了模型解的存在性和唯一性，并通过实例应用二元二目标复合形法对润滑模型进行了求解。实例结果显示，平衡油槽的无量纲压力随工作压力的变化保持恒定，配流间隙随工作压力增大呈线性减小，而偏心率在工作压力范围内均略小于0，最小为-0.036。研究为锥形配流副弹流润滑特性的分析及其设计提供了参考。     

追踪不可压缩两相流相界面的CLSVOF方法

根据CLSVOF方法的基本思想,将VOF和Level Set两种方法结合起来,用于追踪不可压缩两相流相界面的计算.通过对经典的两相流流动问题的计算,研究了CLSVOF方法对对流输运方程和动量输运方程计算精度的影响,并与VOF方法和Level Set方法进行了对比.研究结果表明:求解对流输运方程时,CLSVOF方法的计算精度明显高于Level Set方法;求解动量输运方程时,CLSVOF方法产生的虚假速度接近于0,基本克服了利用VOF方法求解动量输运方程时的虚假速度势问题.     

马斯京根法洪水演算公式参数确定方法的商榷

针对近年来最小二乘法用于马斯京根法出现的一种趋势,从流量演算法的水力学理论出发,剖析了马斯京根法进行洪水演算的原理,指出了马斯京根法中参数的物理意义.同时通过马斯京根法的理论解释,从理论上论证了康吉演算法推算具有衰减特性的洪水波运动必须满足的条件,指出了最小二乘法用于马斯京根法公式参数确定时造成的参数物理意义的模糊,并且该做法并不能从理论上保证该条件的成立以及可能出现的问题,所得结论愿与读者商榷.