提高变频空调模糊控制稳态精度的插值方法

针对变频空调常规模糊控制存在稳态精度差的问题,根据已测的大量室内交流变频空调运行数据,设计了基本模糊控制表,采用一维线性插值计算模糊控制输出。试验结果证明,该算法提高了变频空调模糊控制稳态精度。     

基于不同滤波方法的机载激光雷达数据处理及表面模型构建

利用几种不同的滤波算法对黑龙江省凉水国家级自然保护区的点云数据进行处理,对比分析评价了各滤波算法在东北地区的滤波分类效果及对构建数字高程模型和数字表面模型的影响。指出了各算法的适用范围,并生成了高质量的数字表面模型产品———精确反映地形起伏的DEM和准确反映地物高程及形状信息的DSM。     

盆周山地土地整理生态安全评价研究——以四川省雅安市上里镇为例

遵循压力-状态-响应(PSR)框架模型和指标选取一般原则,采用层次分析法拟定盆周山地土地整理生态安全评价指标体系,运用Delphi法筛选指标,最终建立盆周山地土地整理生态安全评价指标体系;运用主成分分析和ArcGIS地统计插值相结合的方法对研究区土地整理前后的生态安全进行评价。以四川省雅安市雨城区上里镇土地整理项目为例,进行土地整理前后生态安全评价,评价结果表明:研究区生态安全等级提高,土地整理前项目区92.62%生态安全等级为Ⅱ级,7.38%为Ⅲ级,土地整理后生态安全等级全处于Ⅱ级;研究区生态安全等级提高幅度不大,土地整理前最低分值非常接近Ⅱ级与Ⅲ级的阀值,土地整理后分值靠近Ⅱ级的下限;评价结果与实际相符。该评价指标体系和方法对四川盆地盆周山地土地整理生态安全评价具有一定的指导意义。     

基于GIS平均气温空间分布推算模型研究——以海南岛为例

[目的]研究基于GIS平均气温空间分布推算模型。[方法]以多年平均气温为研究对象,应用普通克里格插值法(OK)、反距离权重插值法(IDW)、样条插值法(SPLINE)以及混合插值法(MLR)对海南岛18个长期气象观测站1979～2008年逐月气温资料进行了空间栅格化,通过不同插值方法的对比分析,选择针对海南岛多年平均气温相对最优的插值方法。[结果]通过对海南岛近30年的平均气温4种插值方法的误差分析,发现插值法精度顺序为MLRIDWOKSPLINE。基于海南岛DEM影像的"多元线性回归+残差插值"的小网格插值法即混合插值法(MLR)在海南岛平均气温空间插值效果最好;海南岛平均气温空间分布特征除具有明显的南高北低的纬度地带性以及随海拔升高逐渐降低的垂直地带性外,沿岸地区气温呈略高于内陆地区趋势;海南岛各月气温递减率在0.38～0.85℃/100m,年均气温递减率约为0.74℃/100m,在不同区域不同时间条件下,气温对于海拔高度的递减率不同。[结论]该研究为海南岛农业气象要素连续分布状况获取和建立精确空间分布推断模型提供依据。     

样点数对县域土壤养分空间变异特征评价的影响

以广东省阳西县测土配方施肥耕地地力调查数据为基础,应用地统计学和GIS空间分析技术,对耕层土壤pH、有机质、全氮、有效磷和速效钾进行空间插值质量研究。结果表明:(1)土壤养分变异系数的顺序为速效钾>速效磷>有机质>全氮>pH,插值误差随土壤养分空间变异系数增大而增加。(2)插值精度随着插值样点数的增加而不断提高,土壤养分的预测值与实测值的相关系数逐渐增加。采样密度相同时,土壤养分的标准均方根误差(NRMSE)值由大到小的变化顺序是速效钾>有效磷>全氮>有机质>pH值。(3)对阳西县土壤养分空间变异情况进行评价时,土壤pH值和全氮采样时应以30～60 hm2耕地为一个采样单元;土壤有机质采样时应以20～30 hm2耕地为一个采样单元;土壤有效磷和速效钾采样时应最大以20 hm2耕地为一个采样单元。     

基于空间统计学的棉花冠层光合有效辐射空间格局分析方法

 运用空间统计学的模拟方法,以不同密度棉花群体为研究对象,对其冠层内光合有效辐射（PAR）的空间分布予以研究。通过拟合PAR透射率的半方差函数模型和绘制等值线图来反映不同密度群体冠层内PAR透射率的空间格局。利用克里格空间内插法和Simpson3/8法计算出盛蕾期棉花群体平均PAR透射率,分析其与LAI的回归关系,并对克里格插值法进行交叉验证。结果表明,冠层PAR存在强烈的空间自相关性,变异函数的最佳理论模型为高斯模型,决定系数均在0.9以上。各密度冠层PAR透射率具有相似的空间格局,但其变异程度有随密度增加而上升的趋势。群体平均PAR透射率与叶面积指数（LAI）呈指数回归关系,与前人研究结果一致。应用空间计学研究PAR空间分布格局,将有助于对PAR 进行精确定位和定量化地估算,为作物科学配置和作物冠层结构调控提供理论依据。     

基于实时性的图像插值加速算法研究

插值算法在图像处理中扮演着重要角色,本文介绍了双线性播值的原理,分析了浮点运算对算法效率的制约,提出了通过把像素值放大一定倍数转换浮点运算为移位运算的算法加速方案,重点设计了插值加速算法,然后对加速算法的运行效率和图像质量进行了对比测试,证实了加速算法在保证图像质量的基础上提高了插值效率,可以在实时系统中广泛应用.     

一类等距结点上的双周期整插值问题

给定结点组xk=kπ/σ(σ>0,k∈Z),对于正整数m1相似文献   

Argo数据库的构建与渔业分析应用

遥感数据在渔业分析中应用广泛,但它只能提供海洋表层参考信息,远洋捕捞常常需要次表层环境信息辅助渔场预测。Argo剖面数据提供了从表层到2 000 m以浅的数据,利用Argo数据建立的次表层海况数据库可以为渔业分析提供更多的参考信息。从GDacs服务器自动定时下载数据并更新数据库,利用Akima插值方法处理垂直剖面数据,通过分析温度和盐度的变化情况计算出温跃层和盐跃层,以及其深度、厚度、强度等信息,利用反距离权重插值法绘制海洋次表层环境信息图,结合渔业信息数据可以很好地应用于渔业分析。研究亮点:多数金枪鱼类生活在海洋表层至100 m,温跃层限制了鱼类的上下移动。文章研究了Argo数据自动化处理,使用AKIMA、IDW插值生成温跃层上(下)界温度、盐度、深度、强度;根据温跃层深度选择用于辅助分析的水层;分析渔获量分布、变化等与海洋次表层环境特点的关系。     

Spatial variation and prediction of forest biomass in a heterogeneous landscape

Large areas assessments of forest biomass distribution are a challenge in heterogeneous landscapes, where variations in tree growth and species composition occur over short distances. In this study, we use statistical and geospatial modeling on densely sampled forest biomass data to analyze the relative importance of ecological and physiographic variables as determinants of spatial variation of forest biomass in the environmentally heterogeneous region of the Big Sur, California. We estimated biomass in 280 forest plots (one plot per 2.85 km2) and measured an array of ecological (vegetation community type, distance to edge, amount of surrounding non-forest vegetation, soil properties, fire history) and physiographic drivers (elevation, potential soil moisture and solar radiation, proximity to the coast) of tree growth at each plot location. Our geostatistical analyses revealed that biomass distribution is spatially structured and autocorrelated up to 3.1 km. Regression tree (RT) models showed that both physiographic and ecological factors influenced biomass distribution. Across randomly selected sample densities (sample size 112 to 280), ecological effects of vegetation community type and distance to forest edge, and physiographic effects of elevation, potential soil moisture and solar radiation were the most consistent predictors of biomass. Topographic moisture index and potential solar radiation had a positive effect on biomass, indicating the importance of topographically-mediated energy and moisture on plant growth and biomass accumulation. RT model explained 35% of the variation in biomass and spatially autocorrelated variation were retained in regession residuals. Regression kriging model, developed from RT combined with kriging of regression residuals, was used to map biomass across the Big Sur. This study demonstrates how statistical and geospatial modeling can be used to discriminate the relative importance of physiographic and ecologic effects on forest biomass and develop spatial models to predict and map biomass distribution across a heterogeneous landscape.