内蒙古河套灌区不同土层有机质空间变异的分形

以内蒙古河套灌区解放闸灌域为研究对象,以区域内间隔4 km等间距112个取样点共448个样本为基础,通过多重分形及联合多重分形方法,对有机质含量在不同土层(0~20 cm、20~40 cm、40~70 cm与70~100cm)的空间变异特性及其相互关系进行研究。结果显示,有机质含量0~20 cm至70~100 cm土层的多重分形谱宽度依次为0.933、0.795、0.824、0.805,即在0~20 cm土层空间变异性最大,而20~40 cm土层空间变异性最小。不同土层多重分形谱曲线均表现为左钩状(Δf0),表明在灌域内土壤有机质的空间分布中,数值较大的数据占主导地位。同时从土壤表层到埋深1 m处D(1)/D(0)依次为0.983、0.980、0.973、0.965,其值逐渐减小,即空间分布逐渐由密集区域向稀疏区域转化。联合多重分形分析表明0~20 cm土层与20~40 cm、40~70 cm土层空间变异相关程度较高,而与70~100 cm土层空间变异相关程度较低。     

基于多重分形理论的原木CT腐朽图像分析与处理

使用计算机断层扫描技术进行原木无损检测,采用多重分形频谱分析方法可以对原木CT图像进行有效的边缘检测,该方法首先计算图像各像素点的H lder指数α(x,y),然后估计出其多重分形频谱f(α)的值,对图像的像素点进行分类,f(α)=1为平滑边缘点,1≤f(α)<1.5为奇异边缘点。根据多重分形理论,平滑点和奇异点的集合即为图像的边缘点。实验结果表明,该方法对原木CT图像的边缘检测具有良好的效果,并具有较好的局部性,为原木CT图像的边缘检测提供了一种新方法。     

不同坡度下紫色土地表微地形变化及其对土壤侵蚀的影响

为了揭示川中丘陵区紫色土地表微地形变化对土壤侵蚀的影响,该文通过室内人工模拟降雨试验,从地表糙度角度出发,结合多重分形理论与方法,分析了不同坡度条件下紫色土地表微地形变化特征,探讨了地表微地形变化与土壤侵蚀间的关系。结果表明:1)雨强为1.5 mm/min,历时为40 min降雨条件下,10°、15°和20°坡面地表相对高程的变化量分别为-11.66、-3.52和-5.61 mm,仅20°坡面地表初始低洼部位被径流贯通形成细沟;各坡面地表糙度均有所减小,且表现为15°10°20°,其中10°和15°坡面不同坡位地表糙度均较雨前减小,20°坡面下坡地表糙度较雨前增大,不同坡度全坡面地表糙度均较雨前减小;2)地表微地形具有一定的多重分形特征,10°和15°坡面雨后多重分形参数广义分形维数跨度、奇异指数跨度和多重分形谱高差均较雨前增大,微地形空间分布差异增大,且地表变得圆润,20°坡面与之相反;3)随坡度增大,地表径流量呈先减小后增大的变化趋势,且地表糙度变幅越小的坡面,地表产流量越高,而侵蚀产沙量则随坡度的增大显著提高(P0.05)。研究成果为揭示水蚀过程中地表微地形变化的本质和作用机理提供了参考。     

土壤特性与Philip入渗公式标定因子的空间变异性关系

以在杨凌地区的土壤野外垂直入渗试验为基础,利用标定理论对Philip入渗方程进行标定,用多重分形法和联合多重分形法定量分析了标定因子和土壤物理特性多尺度下的空间变异性及空间相关性,并构建了标定因子的土壤转换函数.研究表明：算数标定因子的标定效果最优;研究区域内的标定因子和各土壤物理特性具有多重分形特征,在单一尺度上和多尺度上,标定因子和沙粒质量分数的空间变异性较强,不同尺度区间上的高值信息对其空间分布影响较大,而粗粉粒质量分数的空间变异性由不同尺度区间上的低值造成;单一尺度上,标定因子与有机质质量分数和黏粒质量分数的相关性具有统计学意义,在多尺度上,标定因子与土壤容重、黏粒质量分数和有机质质量分数的相关性具有统计学意义;基于联合多重分形建立的标定因子的土壤转换函数的预测效果比较理想,具有较强的理论基础和理论价值.     

木材CT图像的三维重构

运用CT技术对木材进行无损检测,运用多重分型频谱技术可以对木材CT图像进行有效的边缘检测.针对木材CT图像低对比度、原木缺陷边缘提取困难等问题,采用多重分型频谱技术对处理后的图像进行提取,提取的边缘信息清晰完整、准确度较高,为后续的木材CT图像的三维重建提供有效信息.使用线性插值法对木材CT图像进行三维重建,该方法具有便于理解、实现简单和运算速度快的特点.所运用的线性插值法对木材CT图像三维重建的过程有较好重建效果,具有重建图像直观、清晰的优点,这种重建理论为提高木材利用效率和原木的虚拟切割提供了一种有效的思路.     

椪柑果实病虫害的傅里叶频谱重分形图像识别

为探讨植物病虫害互不交叉、重叠的数字典型特征值来进行病虫害计算机识别,研究了椪柑病虫害为害状图像傅里叶变换幅度谱的多重分形特征。首先,用改进型分水岭算法检测病虫害为害状边缘,并对其进行区域合并,形成病虫害为害状边界。其次,对病虫害果进行二维离散傅里叶变换,依据病虫害为害状边界进行图像标记,提取标记区域内的傅里叶变换幅度谱图。最后,对傅里叶变换幅度谱图进行多重分形分析及多重分形谱的二次拟合,将拟合抛物线段的高度、宽度和质心坐标作为病虫害特征值,并以此为输入变量,建立 BP 神经网络椪柑病虫害识别模型来进行病虫害识别,椪柑蓟马、花潜金龟子、吸果夜蛾、侧多食跗线螨、椪柑炭疽病5类病虫害30组测试样本中吸果夜蛾识别正确率最高96.67%,侧多食跗线螨识别正确率最低86.67%,平均正确识别率为92.67%。试验结果表明：傅里叶变换幅度谱图的多重分形谱高度、宽度和质心坐标较精确地刻画了病虫害为害状这类复杂生物体的特征,该方法可进行椪柑病虫害自动识别,并可推广到其他植物的病虫害机器识别中。     

基于多重分形理论的油菜缺素叶片特征提取

为描述油菜缺素叶片图像的特征,该文提出了一种基于多重分形去趋势波动分析方法,即局部多重分形去趋势波动分析。该方法确定的hij(q)指数能有效刻画叶片图像每个像素点的多重分形特征,并以所有像素点hij(q)的平均值Lhq表征每幅图像的多重分形特征。选取4种油菜缺素叶片图像进行试验,结果表明所提取局部多重分形去趋势波动平均指数Lhq能很好地区分叶片,并通过方差分析指出当q={-10, -9, -8, -7, -6}时的Lhq区分效果最好。最后基于每个像素点的hij(q)指数利用模糊C均值聚类对缺镁油菜叶片图像进行模糊分割,并与传统的灰度值分割及经典的基于容量测度的指数分割进行了对比试验,结果表明以上述hij(q)为特征具有最佳的分割效果。     

Multifractal spectrum prediction of the running-in process of wet clutch

For predicting the running-in process of wet clutch test,a method based on multifractal spectrum and its parameters are proposed to predict the running-in state,combining with the geometry features of friction torque signal in test. Firstly,the concept of multifractal spectrum based on the box-counting method is introduced;and then the inherent relationship between the multifractal parameters and friction torque is discussed;finally,friction torque signals from a certain type wet clutch running-in test are analyzed and depicted by the multifractal spectrum and its parameters. The analytical results show that the geometry features of friction torque signals can be quantitatively described through multifractal spectrum and its parameters,and the breadth and fractal dimension difference of maximum-minimum probability subset of multifractal spectrum gradually decrease with the running-in process,while the minimum singularity exponent increases gradually with the running-in process. Therefore the running-in state of wet clutch can be effectively predicted by the multifractal spectrum of friction torque in test.