移动互联网环境下农机企业危机沟通的思考*

从危机沟通的渠道、危机沟通的具体策略、危机沟通的后续行动三个方面,为中国农机企业的危机沟通提供可行建议。以形象修护理论为基础,结合移动互联网环境传播特点以及中国农业机械化发展的实际情况,分析新浪新闻手机客户端、今日头条手机客户端上的两条农机质量纠纷视频。推荐农机企业使用的8条具体策略包括:否认事件不实部分;表明事件的意外属性;阐明自身出发点;阐明自己的贡献及所做出的努力;提出物质补偿;提出改进措施;承担有错部分;主动向用户征询意见。提出危机沟通应在线上、线下两种渠道进行,危机沟通应与具体行动相结合。     

基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

L波段低噪声放大器的电路设计与性能分析

闸述了L波段低噪声晶体管放大器中各种降低噪声措施的基本原理,给出了低噪声电路设计的一般原则,以及L波段卫星地面接收系统前端低噪声高频放大器输入级中噪声匹配电路的设计举例.     

遥感图像时空分析的数据处理系统设计

简单介绍了配准后的NOAA-AVHRR图像数据的空间格局时序分析的数据处理系统设计。主要分析了系统目标,介绍了数据处理的数学模型和相应的技术措施,提出了数据处理结果正确性检查机制及对反演多样化数学模型变更作出快速反应的方法,同时还探讨了时空数据物理设计的有关问题。     

电脑图象分析在油菜及其近缘植物染色体研究中的应用

作者使用电脑图象分析仪对油菜及其近缘植物的9个种、50个品种作了染色体图象分析，并将上述植物的核型数据输入贮存在电脑中，初步建立了油菜及芸苔属植物核型分析数据的电脑数据库。在此基础上，作者讨论了油菜及芸苔属植物染色体电脑图象分析和电脑数据库在油菜基础理论研究和育种实际工作中的利用价值。     

西狭文化旅游形象三重结构整合

西狭文化旅游资源是甘肃成县旅游开发的优势资源。由于对西狭文化理解上的不全面 ,导致西狭文化旅游区的建设存在一系列偏差 ,旅游形象不突出。文章提出了西狭文化旅游形象的三重结构整合的思路 ,即文化结构整合、空间结构整合与景观结构整合 ;并且认为 :文化结构整合是西狭文化旅游形象三重结构整合的前提、基础 ;空间结构整合是由文化结构整合向景观结构整合的过渡 ,而景观结构整合是西狭文化旅游形象三重结构整合的关键。     

扫描昆虫雷达实时数据采集、分析系统

利用自行设计、制作的扫描昆虫雷达数据采集分析系统,对扫描雷达回波的VGA图像信号进行单帧采集和多幅序列采集,经过图像处理、参数自动识别和回波的自动分析、计算后可得到昆虫活动的方位、高度、距离、密度、飞行的方向和速度等一系列迁飞活动数据。对迁飞昆虫活动实时监测,实现该类害虫的准确预测和有效治理具有非常重要的作用。     

植物空间诱变育种及其在牧草上的应用

近年来,空间诱变育种已成为空间生命科学研究方面的重要内容之一,即经过卫星搭载,生物在高真空、微重力、强辐射及其他因素的综合作用下产生变异,经过地面选育、筛选和固定变异,培育新品种.在植物方面,国内外已利用该技术培育了粮食作物、经济作物、花卉及菌类等高产、优质新品种(系).空间诱变育种技术开创了育种的又一新途径,其在牧草育种的应用还不多,但前景广阔.     

应用遥感技术对内蒙古镶黄旗草原分类的研究

研究了遥感技术在内蒙古镶黄旗草原资源调查中的应用,探讨了利用TM影像进行草原资源专题信息提取的整个过程,包括几何校正、镶嵌、特征提取和训练区的选择,采用常规的监督分类和非监督分类方法,对图像进行了分类,同时对分类结果进行了校验。     

基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。