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21.
大型电力变压器由于其内部结构复杂、运行参数众多等因素,传统“是非制”的评价方法一直不能得到准确、可信的评价结果.为了克服“是非制”评价方法的缺点,在分析变压器功能层次结构特点基础上,运用层次分析法,提出了一种量化评价变压器运行状态的新方法.研究了电力变压器设备的状态及其评价层次模型,采用健康值来综合测度设备运行状态;运用层次分析法并结合专家经验,对评价层级结构中各状态参量的权重进行了量化分析;建立了基于层次分析法的变压器设备状态量化评价模型.实例分析表明,文中提出的方法简便、实用,可以有效地评估电力变压器的运行状态. 相似文献
22.
仪征市有31 km的长江岸线,是长江黄金水道上的港口城市。该市城市林业发展较快,绿化覆盖面积1 128.97 hm2,占城区面积的38.27%。选择仪征城市干道、生活区、厂区、小游园、河道等地段,对城市的林业品种布局进行了调查与分析,取得了良好结果。认为仪征城市干道的绿化以真州西路林种模式为较理想的绿化模式;悬铃木仍然是良好的行道树种;就生活区、小游园应增加高大的、阔叶落叶乔木树种,在工厂区应有计划地发展抗污树种,以便更好地绿化、美化城市。 相似文献
23.
24.
25.
26.
水稻卫星遥感估产研究现状与对策 总被引:2,自引:0,他引:2
概述了卫星遥感估产的原理和国内外在水稻产量估算方面的研究进展,分析了其中存在的问题,并对水稻卫星遥感估产研究的发展方向进行了思考. 相似文献
27.
基于面向对象分类的冬小麦种植面积提取 总被引:2,自引:0,他引:2
为探索冬小麦种植面积的多源遥感提取方法,以江苏省中部宝应、高邮和兴化三市为研究区域,对冬小麦拔节期Land/TM和ERS/SAR遥感影像进行数据融合,基于波段最佳指数和地物光谱可分性,选择3-4-5波段进行分类,针对传统的基于像素分类方法结果易受"同物异谱"和"异物同谱"现象影响的问题,采用面向对象分类方法,以影像对象为处理单元,结合地物丰富的空间、纹理信息进行小麦面积提取,并与基于像素分类方法(SVM分类)结果进行了比较。结果表明,面向对象分类精度达到了94.16%,较准确地提取出研究区内冬小麦种植面积,比SVM分类结果具有明显优势。该方法可为南方冬小麦种植面积信息的快速获取提供技术支持。 相似文献
28.
冬小麦花期生理形态指标与卫星遥感光谱特征的相关性分析 总被引:5,自引:1,他引:4
为提高冬小麦花期长势遥感监测的精确性与普适性,在集丘陵地、河滩地及平原地为一体的冬小麦种植区域设计了田间试验,利用卫星影像信息结合地面GPS定点试验数据,在分析利用遥感技术监测冬小麦花期LAI和生物量两个主要群体长势指标可行的基础上,对卫星遥感光谱信息与冬小麦花期的主要生理生化指标(叶片叶绿素含量、叶片类胡萝卜素含量、叶片水分含量和叶片氮素含量)进行了综合分析.结果表明,NDVI(归一化植被指数)与LAI、叶片氮素含量和叶片水分含量的相关性较好,RVI(比值植被指数)与生物量和叶片类胡萝卜素含量的相关性较好,GVI(绿度植被指数)与叶片叶绿素含量的相关性较好,且均达到显著水平.说明NDVI、RVI及GVI是较为理想的可用于监测冬小麦花期生理形态指标的敏感遥感指数.进一步以这些敏感遥感指数作为因变量建立了冬小麦花期生理形态指标的遥感监测模型.利用本模型可以反演多个生理形态指标,便于对冬小麦花期的长势情况进行综合分析与判断. 相似文献
29.
基于NDVI密度分割的冬小麦种植面积提取 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决作物面积遥感监测中常遇的混合像元问题,选用江苏省沭阳县冬小麦扬花期HJ-1A卫星遥感影像,基于不同地物光谱信息的差异性与可分割性,提出基于归一化植被指数(NDVI)密度分割的冬小麦种植面积提取方法。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,对HJ-1A卫星影像进行了几何与大气校正。利用NDVI灰度影像提取混合像元训练样本的NDVI值和小麦种植面积,计算小麦面积权重,确定混合像元的NDVI阈值。利用NDVI再归一化结果对NDVI灰度影像进行密度分割,依据不同密度分割系数下像元总面积及其所对应的小麦面积权重关系,最终得到沭阳县冬小麦种植面积。结果表明,根据NDVI密度分割法提取冬小麦面积为8.37×104 hm2,面积精度为92.37%,样本精度为93.31%。基于密度分割系数(P0.5)制作沭阳县冬小麦种植分布图,获取了全县冬小麦空间分布特征信息。以上结果说明NDVI密度分割法能较准确地提取研究区内冬小麦种植面积,可有效解决农作物种植面积提取中混合像元问题。 相似文献
30.
氮、磷、钾、硅肥配施对水稻产量及其构成因素的影响 总被引:31,自引:0,他引:31
在大田条件下 ,应用四因素五水平二次正交回归组合设计方法 ,研究了山西石灰性草甸土壤合理施用氮、磷、钾、硅肥对水稻产量及其构成因素的影响。结果表明 :氮、磷、钾、硅肥的合理配施对水稻产量的形成有极显著的促进作用 ,四因素与产量的主效应回归方程为y =6973.5+2 4 89x 1+7.912x 2 +7.388x 3 +7.0 4 72x 4 。氮肥主要是通过影响有效穗、穗粒数、结实率、千粒重而促进产量的形成 ,磷肥主要是通过影响有效穗、穗粒数而促进产量的形成 ,钾肥主要是通过影响有效穗、结实率而促进产量的形成 ,硅肥主要是通过影响千粒重、结实率、穗粒数、有效穗而促进产量的形成 相似文献