草地螟迁飞活动的雷达观测

80年代初期,我国草地螟猖獗为害,其虫源和迁飞问题不清。1984年6月在山西省雁北地区应县应用雷达观测了草地螟蛾的迁飞活动,并辅以地面发生动态调查,查明当地越冬茧密度约达每平方公里2000万头,6月2日羽化率为2.7%,6月10日达66%。成虫在15℃以下不飞行,15—17℃受震动后,在近地面几十厘米高处做数米距离的飞行;18℃以上则能主动飞行;20℃以上大量主动飞行。迁飞的高度在400m 以下,多在80—240m之间。成虫一般白天不起飞,多数在日落前后起飞。飞行方向与气流方向一致,多数向东北方向迁飞。在当地羽化盛期,当出现西南气流、气温上升达20℃以上时成虫大量迁飞。     

利用多普勒雷达产品识别重庆冰雹云指标分析

利用重庆、万州、恩施三部多普勒天气雷达产品,分析了重庆2008-2010年的9次冰雹过程,总结了一些冰雹天气的多普勒雷达回波特征指标.发现当回波强度大于等于50dBZ,回波顶高大于等于11km,垂直累积液态含水量大于等于44kg/m2,冰雹指数出现连续几个实心三角标志,中层具有强的风速辐合或者中气旋时容易降雹;出现三体散射回波等冰雹典型特征时肯定降雹.垂直累积液态含水量越大,大于60kg/m2的强VIL持续时间越长,冰雹直径越大.在冰雹云发展阶段VIL存在≥15kg/m2的明显跃增且跃增后VIL≥50kg/m2,这是冰雹独特的特征,对判别冰雹云有较高应用价值.     

基于Web环境下农机统计图表的实现

就Web环境下农机统计图表的实现进行了探讨。实现统计图表的方法有组件技术及运行ASP脚本语言编程两种方式,结合笔者的编程实例,给出了两种实现方式的部分源代码及图例。     

Evaluating land subsidence by field survey and D-In SAR technique in Damaneh City,Iran

Based on the data from piezometers, well logs, geophysical surveys and the interferometric synthetic aperture radar(In SAR) technique, this study investigates the main causes of land subsidence in Damaneh City, Iran. The size, openings and direction of fissures were measured by micrometer and compass. The locations of fissures and wall cracks were determined by GPS. The geoelectrical data were used to determine the composition, thickness, depth and shape of lower parts of the aquifer. Groundwater fluctuations were evaluated by available piezometers. The In SAR technique was used to measure land deformation from space and to map the dense changes of surface displacements. The results indicate that the main cause of ground subsidence is the decline of groundwater heads and changes in composition and thickness of compressible lacustrine sediments. The subsidence map obtained from the radar data of ASAR sensor of ENVISAT satellite shows that the subsidence zone is mainly in northern city that is underlain by very thick fine sediments. The subsidence rates from March to December 2005 and from July 2011 to January 2012 are 6.7 and 7.0 cm/a, respectively. The results also show good correlations among the formation of earth features, decline in groundwater head and thickness of fine-grained sediments. We recommend that the groundwater withdrawal for agricultural and industrial sectors should be restricted and urban expansion in the northern part of the city should be constrained.     

山东西部连续强对流天气的多尺度资料对比分析

在常规观测资料基础上,结合NCEP再分析资料、风廓线雷达、多普勒雷达和卫星云图资料,对2016年6月13-14日山东省西部连续两次强对流天气进行分析.分析表明:(1)13日夜间对流强度较14日下午剧烈.两次强对流天气都是在高空冷涡的环流背景下产生的.高空为西北气流,低层存在暖湿平流输送,13日强对流天气由低层切变线和地面辐合线触发,14日由700 hpa弱冷空气触发.(2)强对流发生前都有一定的水汽输送和辐合,下暖湿上干冷,低层辐合,中高层辐散.0℃层高度在4000m左右,-20℃层高度在7000m附近.(3)强对流发生时雷达回波强度大于45dBZ,在1.5°仰角上雷达回波最高达60 dBZ以上,中层强回波区悬垂于低层弱回波区之上.垂直累积液态水含量(VIL)高达20 kg/m2,强回波区不断有中气旋生成.13日夜间有弓形回波,垂直累积液态水含量(VIL)高于14日.风廓线资料中强的垂直风切变和风向波动对强对流天气的发生时间有指示意义.(4)冰雹、大风等强对流天气发生在狭长的冷云区前部、对流云团前部和西南部的TBB梯度区上.     

基于Radarsat-2和环境星的淮河流域冬小麦估产模型比较研究

建立基于微波和光学卫星影像的农作物估产模型,可对上报作物产量准确性及估产模型精度进行相互验证.应用2014年4月中旬和5月初星载合成孔径雷达(SAR)——RADARSAT-2和同期HJ影像各两幅,选择安徽省寿县和怀远县冬小麦产区,通过试验田产量和反演的雷达影像后向散射系数,以及从环境星计算得到的归一化植被指数(NDVI),建立冬小麦线性估产模型,在此基础上对估产模型精度进行比较:通过星载SAR的同极化HH和交叉极化HV方式建立的估产模型对寿县涧沟镇冬小麦估产精度分别为68.37％和74.01％,对怀远县龙亢镇冬小麦估产精度分别为63.10％和69.10％;通过HJ星建立的估产模型对寿县涧沟镇和怀远县龙亢镇冬小麦估产精度分别为69.52％和66.43％.基于HJ星影像得到的冬小麦估产模型精度和基于SAR得到的估产模型精度接近.模型结果为上报产量准确性、冬小麦估产模型验证、参数纠正及推广奠定基础和积累经验.     

基于探地雷达的田块尺度下不同深度土壤含水量监测

为确定田块尺度下探地雷达对不同深度及相邻反射层间土壤含水量的反演精度、有效反演深度、最佳反演深度及最优反演模型,本研究采用1000 MHz中心频率探地雷达设备,分别在无降雨偏干旱土壤和降雨后湿润土壤两种条件下,在选定农田区域基于共中心点法采集雷达波数据,提取有效地表波与反射波数据,通过双曲线拟合法分别获取不同深度反射层...     

2013年2月一次雷暴伴降雪天气过程分析

利用常规气象观测资料、ECMWF 0.5°×0.5°的6 h再分析资料和多普勒天气雷达探测资料,综合分析了2013年2月18日夜间至19日凌晨发生在江淮地区的雷暴伴降雪天气过程。结果表明,高层低槽东移、中层在江淮之间有切变线东移南压,低层以及地面为冷高压控制,是此次雷暴伴降雪天气过程发生时的天气背景;此次雷暴是在稳定的层结下产生的,不再满足不稳定层结这一雷暴发生的三要素之一。中层有较强的西南急流带,急流带随着系统的南移而向南收缩,其辐合带南移的速度快于急流向南收缩的速度,雷暴主要发生在急流的北侧边缘附近的辐合带内,辐合位于800 hPa以上的气层内,主要位于650～600 hPa。此次雷暴过程中,近地层和中层出现了相反的冷暖平流交替,雷雨发生时段,近地层为冷平流控制,850 hPa以上暖平流迅速加强,这也导致在中层出现了较强的上升气流,暖平流和上升气流的突然加强为雷暴的发生提供了动力触发条件;西南急流为降水地区提供了良好的水汽输送环境,另外,对流的发展、强烈的上升运动使得水汽向高层输送,整个中高层均有较为充足的水汽,为对流提供了较好的水汽条件。此次雷暴伴降雪天气过程中,对流回波的强度较弱,为30～35 dBz,顶高较低,大部分回波低于6 km,且干湿层边界明显。     

探地雷达树木根系定位与直径估算

针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。     

相机与毫米波雷达融合检测农机前方田埂

为满足自主作业农机地头转弯的需求,解决单传感器检测获取信息不足的问题,该研究提出了将相机与毫米波雷达所获取数据融合的多传感前方田埂检测方案,利用视觉检测得到田埂形状后辅助滤除毫米波雷达中干扰点进而得到田埂的距离和高度信息。在视觉检测方面,根据前方田埂在图像中的分布特点,提出了基于渐变重采样选取部分点的加速处理方式,并在此基础上利用基于11维颜色纹理特征的支持向量机进行图像分割和基于等宽假设的几何模型特征进行误分类点剔除,然后拟合提取图像中田埂边界。在毫米波雷达检测方面,提出了竖直放置毫米波雷达的检测方式,以克服安装高度与地形颠簸的影响,并获得前方田埂的高度信息。将相机与毫米波雷达获取的数据进行时空对齐后,利用视觉检测结果滤除毫米波雷达干扰点,并将毫米波雷达获得的单点距离信息进行扩展,形成维度上的数据互补,获得前方田埂的形状、距离、高度等更加丰富准确的信息。测试结果表明,在Nvidia Jetson TX2主控制器上,基于视觉的检测平均用时40.83 ms,准确率95.67%,平均角度偏差0.67°,平均偏移量检测偏差2.69%;基于融合算法的检测平均距离检测偏差0.11 m,距离检测标准差6.93 cm,平均高度检测偏差0.13 m,高度检测标准差0.19 m,可以满足自主作业农机的实时性与准确性要求。