基于机载高光谱端元提取分析棉花生长期光谱变化

【目的】棉花在不同生长期的波谱曲线变化具有规律性,研究其时间序列上的反射光谱变化趋势与规律并监测长势,为基于无人机多光谱、高光谱遥感的作物长势监测提供借鉴和参考。【方法】使用多旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪,获取棉花从花期到后期之间的高光谱影像。使用纯净像元指数算法和最大单形体体积算法进行端元提取,并以SR-3500光谱仪采集的地面光谱曲线为标准,光谱角度为评价指标,依次从端元提取算法效果、不同航高数据对比、光谱相关性、多期光谱曲线变化趋势等分析。【结果】最大单形体体积算法在60、80、100 m航高下波谱角度结果分别为0.065 8、0.065 9、0.067 7,相较于纯净像元指数算法结果更接近地面光谱仪数据,具有较优的相关性(R²均在0.99以上),且能更好地提取小样本端元。航高对端元提取的影响较小,同种算法在不同航高下提取结果差异均在2%以下。不同生长期棉花波谱曲线变化呈规律性,吸收谷与红边值在7月中旬到达峰值。标准植被指数与比值植被指数在7月上中旬达到最大值(0.841 7、11.630 5),增强型植被指数、差值植被指数、优化土壤调节植被指数在7月中下旬达到最大值(0.818 9、0.501 3、0.501 2)。【结论】最大单形体体积算法可较好的从棉花高光谱影像中提取出棉花波谱曲线,且100 m为较优的无人机数据采集航高。棉花在7月光合作用最大,对红光的强吸收、近红外波段强反射现象最为明显。     

基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算

为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量（质量分数）（Leaf phosphorus content, LPC）。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明：全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。     

基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测

通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R²提高约0.021,支持向量机回归模型R²提高约0.015,随机森林回归模型R²提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm²,支持向量机回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm²,随机森林回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm²,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。     

基于Lab颜色空间的非监督GMM水稻无人机图像分割

为解决传统水稻冠层图像分割算法性能在很大程度上依赖于训练数据集的质量,且分割效果易受田间多变光照强度影响,导致水稻生产参数估计精度不高等问题,提出一种基于Lab颜色空间的非监督贝叶斯方法,用于田间水稻无人机图像分割。模型参数从每个独立、未标记的无人机图像直接学习获得,无需训练。不同图像会有不同的模型参数,该算法能够适应各种不同环境拍摄的图像。将提出的算法应用于分蘖后期田间水稻的无人机图像分割,并与RGB-GMM、HSV-GMM和All-GMM算法进行对比,在高度10 m图像中平均查全率、平均查准率和平均F1值分别为0.8427、0.7570和0.7948,在高度15 m图像中分别为0.8756、0.7133和0.7788,优于RGB-GMM、HSV-GMM和All-GMM算法。研究表明,本文提出的方法可以从复杂大田环境拍摄的无人机影像中准确提取水稻像素。     

基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。     

基于卷积注意力的无人机多光谱遥感影像地膜农田识别

监测地膜覆盖农田的分布对准确评估由其导致的区域气候和生态环境变化有着重要作用,基于DeepLabv3+网络,通过学习面向地膜语义分割的通道注意力和空间注意力特征,提出一种适用于判断农田是否覆膜的改进深度语义分割模型,实现对无人机多光谱遥感影像中地膜农田的有效分割。以内蒙古自治区河套灌区西部解放闸灌区中沙壕渠灌域2018—2019年4块实验田的无人机多光谱遥感影像为研究数据,与可见光遥感影像的识别结果进行对比,同时考虑不同年份地膜农田表观的变化,设计了2组实验方案,分别用于验证模型的泛化性能和增强模型的分类精度。结果表明,改进的DeepLabv3+语义分割模型对多光谱遥感影像的识别效果比可见光高7.1个百分点。同时考虑地膜农田表观变化的深度语义分割模型具有更高的分类精度,其平均像素精度超出未考虑地膜农田表观变化时7.7个百分点,表明训练数据的多样性有助于提高地膜农田的识别精度。其次,改进的DeepLabv3+语义分割模型能够自适应学习地膜注意力,在2组实验中,分类精度均优于原始的DeepLabv3+模型,表明注意力机制能够增加深度语义分割模型的自适应性,从而提升分类精度。本文提出的方法能够从复杂的场景中精准识别地膜农田。     

酶辅助乳化制备姜黄素脂肪乳研究

选用碱性蛋白酶辅助乳化,利用酶解膨化大豆粉产生的蛋白和磷脂作为乳化剂制备了天然姜黄素脂肪乳。通过流体动力学半径及其分布的测量、激光共聚焦显微镜观察和荧光光谱分析等来表征脂肪乳粒径、电位、微观结构及脂肪乳内蛋白的荧光强度变化,以氧化稳定性、包埋率和生物利用率来评价脂肪乳的稳定性能和对姜黄素的负载效果。结果表明,随着姜黄素添加量的增加,脂肪乳平均粒径先增加、后趋于稳定,在添加量为0.6%时,平均粒径为1127.42nm,电位绝对值最大,为38.67mV。激光共聚焦显微镜观察结果表明,乳液中油滴和蛋白分布比较均匀,形成了包裹较好的液滴。在0.6%添加量下的脂肪乳储存14d时的氧化稳定性最好,POV值最小,仅为3.15mmol/kg,储存21d时TBARS值为0.56mmol/kg;姜黄素包埋率高达72.58%,经体外消化后生物利用率为55.22%。荧光光谱分析表明,过量的姜黄素会使脂肪乳中蛋白质的荧光强度显著降低。因此,在姜黄素添加量为0.6%时,通过酶辅助法可制备稳定性较高、运载效果较好的脂肪乳。     

基于无人机可见光影像的树种和树冠信息提取——以晋西黄土区蔡家川流域为例

为探究无人机遥感技术在黄土高原森林资源调查中的适用性,以晋西黄土区蔡家川流域为研究区,以无人机可见光影像为遥感数据源,基于面向对象最邻近分类法,识别并提取研究流域的树种和树冠信息,并与样方调查数据进行对比分析,评估无人机影像提取植被信息的精度及其适用性。结果表明:面向对象最邻近分类法对于郁闭度较低的林分和经济果木林的树种提取效果极好,但复杂植被类型会导致提取精度下降。在农地子流域和人工林子流域上,树种提取的分类混淆矩阵Kappa系数分别为0.898和0.728。面向对象最邻近分类法对人工林和经济果木林的树冠提取精度较高,与实测数据线性回归的决定系数(R²)在0.7以上,但对次生林的树冠提取效果相对较差,R²仅有0.422 3。将该方法拓展应用至流域尺度,识别结果显示,蔡家川流域内人工林子流域主要为刺槐、油松和侧柏混交林,经济作物主要为苹果,油松的林分密度为1 744株·hm^-2,平均冠幅为2.24 m,苹果的林分密度为382株·hm^-2,平均冠幅为4.26 m;农地子流域有苹果树912株,林分密度为439株·hm^-2,平均冠幅为3.84 m。结果表明,基于无人机遥感影像,利用面向对象最邻近分类法可以高效、准确地提取林木株数、郁闭度和平均冠幅,从而有效提高黄土区植被调查的效率。     

混合动力汽车制动控制策略的研究

提出一种基于ECE法规和理想制动力分配曲线的制动能量回收控制策略。利用MATLAB/Simulink搭建控制策略模型,并在AVL Cruise中进行联合仿真。通过NEDC工况仿真,证明所提出的制动能量回收控制策略能有效提高混合动力汽车的续航里程。最后通过实车试验,进一步验证了该控制策略的有效性。     

基于绿波控制的道路连续交叉口配时优化

基于现实路段中存在的信号配时不合理的现状,利用绿波控制的思想,结合道路实际情况,将相邻的3个交叉口作为一个系统,利用韦伯斯特配时方法统一优化配时,利用图解法确定合适的相位差,最终得到合理的配时方案。通过仿真软件模拟分析,比较优化前后主干道通行情况,验证了配时方案的优越性。