基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统设计

采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。     

城市化进程中不同位置城市湿地对周边环境温湿度的影响

2015年春、夏、秋季选择大庆市区4块不同位置(距城市中心距离)的湖泊湿地及周边绿地作为研究对象,利用小尺度定量测定的方法,分析位置特征对周边环境温湿度的影响。每天8:00～18:00,每2 h分别对4块不同位置湖泊湿地和对照处的温度、相对湿度进行同步测定,连续测定7 d。结果显示:春、夏、秋季均具有增湿降温效应。其中,夏季的增湿降温效应最强,春季其次,秋节最差。在春、夏、秋季中,不同位置对湿地的降温增湿能力具有显著的影响,其中城市中心湖泊湿地近郊区湿地2(距城市中心8.6 hm)近郊区湿地1(距城市中心40.4 hm)远郊区湿地。在三个季节中,温湿度日变化表现为早晚弱,中午强,受环境温度影响比较大。春、秋季12:00～14:00为降温增湿变化幅度最大时段,而夏季14:00～16:00为降温增湿变化幅度最大的时段。     

家庭插花的养护

<正>合理用水。插花时应用清洁的水。如用自来水,需先放入桶内存放一昼夜。同时要注意换水,使水液中有较多的氧气。一般夏季宜1至2天换水1次,冬季每2至3天换水1次,换水时注意清除残花、残叶,并适当更新花枝基部切口,使插花经常保持鲜艳和匀称。摆放位置要适当。不宜日晒、风吹,也不要摆在煤烟及暖气附近,否则将加速花枝     

基于Moldflow的注塑模具模拟分析

本文利用Moldflow Plastic Insight(简称MPI)6.1软件针对汽车后牌照灯盖进行填充模拟分析,对充填方式、流动方式等进行了预测,分析缺陷产生的原因,优化了最佳浇口位置,提高塑料产品质量。     

基于微流控和比色光谱法的水产养殖海水氨氮含量检测

为实时、准确地获取水产养殖海水中氨氮含量，以大围网养殖海水中的氨氮为研究对象，在比色光谱法基础上结合微流控技术进行靛酚蓝法比色反应，实现对溶液中氨氮含量的定量检测。建立数据处理后相应的模型，并且对比了不同光谱预处理和不同样本集划分算法对建立预测模型的影响，其中多元散色校正（MSC）后再使用小波平滑的预处理方法结合排序法划分样本集建立的偏最小二乘（PLS）回归模型效果最优，建模集校正标准差（RMSEC）和预测集校正标准差（RMSEP）分别为0.0566mg/L和0.0677mg/L，相对分析误差（RPD）为6.8932；在优化条件下测得方法的线性范围和检测限分别为0.005~1.350mg/L和0.0036mg/L。对海水、自来水和养殖水体进行加标回收实验，平均回收率在94%~109%之间，相对标准偏差在2.3%~5.8%之间。结果表明，实验建模效果良好，操作简单、方便，实验快速、可靠、无污染，表明利用比色光谱法结合微流控技术检测氨氮方法可行。     

基于UWB传感器的树木定位研究

树木位置是森林样地调查中重要的调查因子,由于林下环境复杂,树木定位的技术方法面临很大的挑战。针对当前树木位置测量技术方法存在的效率低、携带不便、成本高、不适用于非视距测量等问题,提出了一种基于UWB传感器并结合海拔计来获取树木位置信息的方法,并自行设计了树木位置采集装置。选取8个树种多样、坡度不一的样地进行试验。首先,在每个样地中布置四个UWB基站;然后,携带内置UWB定位标签的装置采集每棵树木与各个基站之间的距离;最后,将所采集的数据进行MATLAB仿真,研究不同大小权重值对定位精度的影响。结果表明:存在一个最优权重值,可使平均定位误差下降3.31cm;相较其它四边形定位算法复杂度降低,更适用于枝叶茂密、地形复杂等非视距情况下的树木定位。     

GF6卫星红边波段对春季作物分类精度的影响

为探究高分六号(GF6)宽幅遥感影像红边波段在春季作物识别中的应用,以河南省杞县为研究区,通过分析2019年3月25日单时相影像及其光谱特征,利用随机森林算法完成4种不同红边波段方案下冬小麦、大蒜和其他作物(油菜、蔬菜等)的分类提取,并基于地面采样数据实现不同方案分类精度评价、样本间可分性测度以及光谱反射率计算分析。结果表明,有红边波段参与下,较无红边波段参与时作物总体分类精度和不同作物可分性测度值均有所提高;单红边波段参与下,红边波段2作物总体分类精度较红边波段1提高了1.98个百分点;引入全部红边波段较无红边参与方案的作物总体分类精度由81.56%提高到86.19%,提高了4.63个百分点,Kappa系数由0.72提高到0.79,冬小麦-大蒜、冬小麦-其他作物、大蒜-其他作物的J-M(Jeffries-Matusita)可分性测度也分别增加了0.085 6、0.076 1和0.025 1。研究表明,红边波段的引入不仅增加了作物间的可分性测度,降低了分类结果中作物误分、漏分情况,也在一定程度上降低了结果中的"椒盐现象",为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。     

为宠物防蚊攻略

夏季快到了,蚊子又开始肆虐,人可以挂蚊帐、用蚊香,那么狗狗猫猫们该怎么办呢?虽然这些有皮毛的朋友,脚垫、鼻子等处仍没有保护,裸露的皮肤成为蚊子下口的最佳位置。小编再次总结了几条防蚊攻略,与大家分享。1)杜绝繁殖:家中容器中的积水不要放置过长,发现蚊子幼虫,要用开水烫死。不要将蛋壳之类和有容器形状的垃圾乱扔,垃圾桶最好用有盖的那种。住在底楼要注意地漏和下水管道口。家庭水生植物要定期换水。如果要出远门,一定要盖好抽