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91.
混淆矩阵校正和回归估算是2类常用的,以遥感数据作为辅助的区域面积总量估算方法,但它们的相对效果及适用条件并不明确。该文根据遥感影像分类误差的分布规律模拟生成不同总体分类精度的图像,并在此数据的基础上,采用统一的抽样方案,以简单抽样反推方法为对比基准,探讨在不同的总体分类精度和不同的样本量下区域面积总量遥感估算方法的精度及稳定性。试验得到以下结论:1)相比于简单抽样反推方法,混淆矩阵校正和回归估算具有更好的准确性和稳定性;2)在各总体分类精度和样本量下,简单回归估计、比估计均具有良好的准确性和稳定性,相比于混淆矩阵校正,回归类方法略具优势;3)当遥感数据分类精度较低(≤60%)时,混淆矩阵逆校正的准确性和稳定性与简单抽样反推方法无明显区别,因此在此种情况下应尽量避免使用混淆矩阵逆校正方法。 相似文献
92.
水土保持监测中SPOT5遥感图像几何精校正方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为探索空间分辨率为2.5 m的SPOT5遥感图像用于水土保持监测的可行性,须进行遥感图像几何精校正。在理论分析遥感图像校正模型的基础上,通过实例计算,详细研究各种可能的几何精校正方法及实际精度状况。综合考虑几何位置变换精度、灰度重采样精度,确定适合水土保持监测的SPOT5遥感图像的几何精校正方法。 相似文献
93.
水稻遥感估产中AVHRR通道1和通道2的大气影响校正 总被引:4,自引:0,他引:4
NOAA/AVHRR通道1和通道2的大气校正可简化为加法因子天空反照率和乘法因子透过率的计算。研究发现,传统的用黑色目标扣除法确定天空反照率值,主观性很强,而且直方图横坐标并非实际的反照率值,而是反照率分组值,因此简单地用直方图并不能真正确定黑色物体的反照率。改进方法首先计算NOAA/AVHRR数据的统计量,采用ENVI的选择感兴趣区功能,将统计计算得出的头几个值作为利用图像定义感兴趣区的阈值,然后在影像中判断其是否符合要求,来确定天空反照率值。用改进的方法对57幅NOAA/AVHRR数据进行计算,结果表明,简单的直方图法和统计计算结果加上影像判读的结果是有差异的,后者才能找到真正的像元最低点的值。然后再用能见度进行透射率订正,取得较好的结果 相似文献
94.
[目的]温室环境条件特别是温度对于作物生长和发育具有十分显著的影响。日光温室调控的主要环境因子之一是温度。然而,自然环境下的光照对温度产生作用,影响空气温度的监测精度。大多温度传感要求将传感器置于避光处,然而实际应用中难以保证。[方法]采用机器学习中的支持向量机算法(SVM),对日光温室内的温度智能监测算法进行了研究,根据光照情况对实时监测的温度数据进行校准。[结果]通过与实验测量的数据进行对比分析,结果表明,所提出的监测方法可以较为准确地实时监测空气温度,从而无需使用隔热材料或者遮阳处理,就可以基于监测的数据更精确地对相应的环境因素进行调节。[结论]基于该方法,可采用常用的工业设备实现温室大棚内实时温度数据的监测,既可以节约设备和人力成本,又可以为温室控制提供准确的数据。 相似文献
95.
基于季节特征的土壤退墒模型建立与率定 总被引:1,自引:0,他引:1
利用河南省南阳市2011—2015年12个墒情站的土壤水分监测资料,分析研究了无增墒情况下土壤含水量消退规律,构建出基于不同季节(夏季、春秋季与冬季)的土壤含水量与衰减系数的数学模型,运用规划求解法率定模型参数,并利用2016—2017年资料对模型进行检验。结果表明,不同季节土壤水分衰竭系数模型分别为α=1.023(1-ω~2/4353)~(1/2)(夏季)、α=1.013(1-ω~2/7005)~(1/2)(春秋季)与α=1.008(1-ω~2/9303)~(1/2)(冬季),所建立的数学模型适用于南阳市相应季节壤土与粘壤土小麦、水稻与休闲地土壤旱情预测,但不适用于夏季与春秋季砂土特别是休闲地砂土土壤墒情预测。 相似文献
96.
针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。 相似文献
97.
颗粒肥料离散元仿真摩擦因数标定方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
对分体圆筒法、倾斜法、抽板法和斜面法4种颗粒特性测试方法进行Plackett-Burman多因素显著性筛选试验,试验方差分析结果表明,不同的测试方法影响测量结果的显著因素与因素显著程度。根据分体圆筒法、倾斜法和斜面法的方差分析结果,提出一种基于颗粒物料整体特性的摩擦因数标定方法,将仿真试验与真实试验相结合,依次标定出尿素颗粒与PVC材料间静摩擦因数为0. 41,颗粒间静摩擦因数为0. 36,颗粒间滚动摩擦因数为0. 15。将所标定的摩擦因数采用无底圆筒法进行验证试验,休止角仿真试验结果为30. 57°,真实试验结果为31. 74°,相对误差为3. 69%,不同含水率下的实际试验休止角与所标定摩擦因数下的仿真休止角相对误差均不大于4. 59%,仿真试验结果与真实试验结果无显著差异,验证了所标定摩擦因数的有效性。本方法可用于其他颗粒状物料间摩擦因数的标定试验。 相似文献
98.
不同填充颗粒半径水稻种子离散元模型参数标定 总被引:5,自引:0,他引:5
气固两相流耦合仿真被广泛运用在气力式排种器工作过程的研究中,因确定性颗粒轨道数值计算模型的需求,种子多采用颗粒聚合的方法建模,该方法采用的填充球颗粒半径越小、数量越多就越能接近种子的真实形态,但会造成仿真计算资源过度消耗、仿真时间增长。为研究不同填充球半径的水稻种子模型对颗粒间的动力学响应特性的影响,寻找种子模型最佳的填充球颗粒数量,本文以水稻种子为研究对象,借助三维扫描与逆向拟合的方法获取种子外形轮廓,分别采用不同半径(0.30、0.21、0.18、0.16、0.15mm)的球颗粒对其进行填充,形成气固耦合的水稻颗粒粘结聚合模型。采用无底圆筒提升、滑落堆积的真实试验与仿真测定,采用曲面响应法,以休止角为指标,标定出不同填充球颗粒半径种子模型的种间静摩擦因数和动摩擦因数;通过圆筒提升和滑落堆积试验对参数进行验证,以仿真试验休止角的变异系数为指标,结果表明随着填充球半径的减小,仿真结果越接近真实值;通过水稻正压式排种器气固两相流耦合仿真进行验证,以充种率为指标,结果表明填充颗粒半径为0.21mm,仿真时长与仿真精度最优。 相似文献
99.
喷杆式施药机对行喷雾控制系统设计与试验 总被引:2,自引:0,他引:2
针对现有大田喷杆式施药机喷雾过程中喷头无法精准对行喷施造成农药浪费的问题,基于机器视觉技术设计了喷杆式施药机对行喷雾控制系统。该系统包括作物行中心线位置提取上位机软件和电动喷杆控制系统,利用工业相机获取作物行RGB图像,采用G-RTG-BT算法及形态学处理实现作物行分割,基于改进的垂直投影法获取作物行中心线,利用坐标系转换实现将作物行中心线位置信息转化为喷杆横向偏移量,并经RS2 3 2串口传输至ATMega1 6控制器,控制推杆电机带动喷杆在滑轨上左右移动,借助位移传感器实时监测喷杆移动距离,以实现作物行追踪和对行喷雾控制。实验室和田间试验表明:改进的作物行中心线提取算法平均耗时12.51ms,喷杆横向偏移量计算误差小于0.44cm;电动喷杆右移最大误差0.3cm,左移最大误差0.5cm;小车速度为0.26m/s时,对倾角为5°、10°、15°模拟作物行的最大对行误差分别为3.22、2.86、2.51cm;小车速度为0.2 4 m/s,最大偏移1 4.0 2 cm时,对田间玉米幼苗的对行喷雾最大误差为4.8 6 cm,为实现作物行追踪和对行喷雾控制提供了一种有效的解决方案。 相似文献
100.
时间-温度指示器(TTI)是一种可以跟踪冷链物流温度历程的智能装置,可以指示相应的农产品品质。但现有的TTI匹配条件在一定程度上限制了TTI的应用范围,即使TTI满足了传统匹配条件的要求,但应用效果也会受到农产品采收品质波动的影响。通过使用反应动力学方程和等量线方法,在原有的匹配过程中引入了TTI的校准过程,并借此推导TTI匹配所需的基本条件,以及校准过程所需的参数。结果表明,TTI匹配性判断所需的基本条件仅为农产品品质与TTI的反应活化能相等,或两者等量线存在比例关系。在此前提下,利用公式推导或等量线的绘制过程,可以求得静态校准和动态校准时所需的相关参数,经过校准后的TTI即可与对应的食品完成匹配。校准过程的引入可以显著扩大TTI的适用范围。除此之外,动态校准模型还可以缩小处于变化中的TTI和农产品对应品质之间的差值,提高TTI指示货架期的精确性。最后,通过使用两种酶型TTI、两种不同激活条件的化学型TTI和玫瑰香葡萄进行验证实验,实验结果证明经过合理校正之后TTI的等量线普遍与玫瑰香葡萄的品质等量线更接近,对其指示效果精准。 相似文献