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1.
【目的】利用星载激光雷达波形数据对森林类型识别时,受地形、噪声和林层结构等因素影响,针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别精度较低,为提高森林类型识别精度,需提取与森林类型相关的波形特征参数。【方法】结合回波仿真原理与林分冠层特征对GLAS回波波形进行理论分析,提出了与森林类型相关的波形特征参数Rcafit1-47、K1-47,并与其他森林类型相关的波形特征参数进行联合,建立多种波形特征参数组合,用于森林类型识别。【结果】1)针叶林和阔叶林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为92.86%,优于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;2)针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为77.03%,低于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;3)波形特征参数Rcafit1-47、K1-47与其他波形特征参数组合后能够提高森林类型识别精度,其中,Rcafit1-47、K1-47、AGS、MSGS参数组合森林类型识别精度最高,针叶林和阔叶林森林类型识别精度为94.64%,针叶林、阔叶林和混交林林分类型识别精度为89.19%。【结论】提出的波形特征参数Rcafit1-47和K1-47在针叶林和阔叶林森林类型识别方面具有明显优势,而且与其他波形特征参数组合后能够明显提高针叶林、阔叶林和混交林3种森林类型的识别精度。 相似文献
2.
低能耗日光温室建筑空间形态特征参数的取值原则 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】建造低能耗日光温室,提高日光温室冬季反季节蔬菜作物生产太阳能被动利用率、降低温室供热需求。【方法】基于建筑热工设计理论和建筑能耗模拟,研究日光温室建筑空间形态特征参数对温室光热环境营造的影响规律,并结合日光温室建筑构造特点,以及反季节蔬菜作物生产过程的光热环境需求特点,给出低能耗日光温室建筑空间形态特征参数的设计条件。【结果】同一地区日光温室高跨比不受跨度变化的影响,只与当地室外空气温度以及太阳辐射强度的变化相关;大暑日至翌年小满日期间,后屋面水平投影长度不应影响日光温室后排蔬菜作物接收太阳光照;确保冬至日至大寒日期间北墙可接收太阳光照射,对冬季反季节蔬菜作物生产期及日光温室高效利用太阳能具有重要的影响。【结论】基于该取值原则优化设计的温室,较北京地区现行常见温室需要提供的累积补充供热量减少15.7%,节能效果明显,为低能耗日光温室优化设计提供重要设计依据和方法参考。 相似文献
3.
基于深度信念网络的猪咳嗽声识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。 相似文献
4.
以野外采集的土壤与活体植物叶片为研究对象,采用美国生产的SVC HR-1024便携式地物光谱仪,测定了纯土壤、纯植物叶片以及不同植物叶片盖度下的土壤光谱反射率,并对混合光谱特性进行了分析研究,建立了植物叶片盖度光谱估算模型。结果表明:(1)随着植物叶片盖度的增加,土壤光谱曲线逐渐呈现"五谷四峰"的特征,但始终不会高于植被光谱曲线;(2)植物叶片盖度与原始高光谱组成的差值、比值和归一化值3种形式的指数存在着良好的相关性,差值指数的显著性最为明显,组合较好的波段为410~710 nm与700~1400 nm,能反映相关系数最大的波段为690 nm和450 nm;(3)通过一元线性回归法、多元线性逐步回归法和偏最小二乘回归法预测植物叶片盖度可知:光谱特征参数与植物叶片盖度之间具有相关性,其中光化学指数与植被衰减指数的相关系数较大,模型拟合度较高,R^2均达到0.8以上;3种光谱特征参数(植被指数、红边参数、光谱吸收特征参数)中,植被指数与植物叶片盖度建立的模型最稳定、精度最高,可以有效地估算植物叶片盖度3种方法中,多元线性逐步回归法最适宜建立植物叶片盖度预测模型。 相似文献
5.
[目的]深入研究沟槽滤棒特征参数及组成材料对滤棒压降的影响。[方法]选取常见的8种不同规格的沟槽滤棒及其主要组成材料为分析对象,采用相关性分析与因子分析,开展9个主要特征参数对沟槽滤棒压降的影响程度研究。[结果]试验表明,影响沟槽滤棒压降的特征参数间存在显著或极显著的相关性,相关系数矩阵中特征值大于1.0的前3个成分的累计贡献率达87.502%;由沟槽滤棒压降影响特征参数的旋转因子载荷矩阵得到3个公因子,总结定义后分别是:丝束总质量因子、单丝线密度/纤维素纸物理特性因子、沟槽特征参数因子。[结论]因子分析得出的公因子影响情况与实际沟槽滤棒生产检验过程中出现的情况基本吻合,进一步证实了沟槽滤棒特征参数对滤棒压降影响的准确性。 相似文献
6.
玉米长势是指玉米生长的状况与趋势,在生长期内实时掌握长势是玉米生产调控的关键,玉米长势可以通过叶面积、叶尖距、叶基角等特征参数来衡量。吉林省是我国主要的玉米种植区域,种植规模多为小地块,如果采用传统人工方式测量玉米长势,需要耗费大量人力、物力,而遥感技术适用于大面积种植,因此采用人工测量与遥感技术都具有明显的局限性。该研究采用数字图像处理技术,利用固定影像采集设备获取不同生长期玉米多尺度影像,首先利用灰度化和增强技术对影像进行前期预处理,然后使用迭代阈值分割算法提取影像中玉米植株区域,通过图像细化技术并结合参照物标定方法获取玉米植株的株高、叶尖距、叶基角和冠层面积等特征参数,最后对获取的特征参数使用回归分析建立玉米长势模型。试验结果证明,提出的方法有效可行,可以作为人工测量和遥感技术必要有益的补充。 相似文献
7.
滇I型不育系和保持系是我国粳稻杂种优势利用最主要的技术体系之一。本研究利用Li-6400便携式光合测定系统测定了79对滇I型同核异质粳稻不育系及保持系上三叶的净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、胞间CO2 浓度(Ci)、蒸腾速率(Tr)、水分利用效率(WUE)、气孔限制值(Ls)和叶绿素相对含量(SPAD)。结果表明,不育系间及保持系间的光合参数在3个叶位上都达到了极显著水平,基因型间的这种显著差异为高光效育种提供了宝贵的遗传基础。同一叶位上不育系与保持系间的光合参数具有显著的正相关。除SPAD值外,其他光合参数值在不育系与保持系间没有显著差异,但不育系的SPAD值显著大于保持系。叶绿素相对含量不是粳稻提高光合作用的限制因子;滇I型细胞质对光合作用没有负效应;利用滇I型细胞质转育的不育系的叶绿素含量很可能有所提高。基于剑叶光合参数值对保持系及不育系的聚类,不育系和保持系可分别分为高和较低光合速率的类型。本研究为滇I型不育系的高光效育种提供了理论基础,也可作为杂交粳稻高光效的理论参考。 相似文献
8.
基于高光谱和BP神经网络的玉米叶片SPAD值遥感估算 总被引:15,自引:4,他引:11
为了进一步提高玉米叶绿素含量的高光谱估算精度,该文测定了西北地区玉米乳熟期叶片的光谱反射率及其对应的叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值,分析了一阶微分光谱、高光谱特征参数与 SPAD的相关关系,构建了基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和 BP 神经网络的 SPAD 估算模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(principal component regression,PCR)、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)以及传统回归模型与 BP 神经网络模型进行比较。结果表明:SPAD 值与一阶微分光谱在763nm 处具有最大相关系数(R=0.901);以763 nm 处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分为自变量建立的传统回归模型可用于玉米叶片 SPAD 估算;将构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测 SPAD 值作为输出,构建 BP 神经网络模型,其建模与验模 R2分别为0.887和0.896,RMSE 为2.782,RE 为4.59%,与其他回归模型相比,BP 神经网络模型预测精度最高,研究表明 BP 神经网络对叶绿素具有较好的预测能力,是估算玉米叶片 SPAD 值的一种实时高效的方法。 相似文献
9.
实现准确采摘离不开识别和定位这两个关键环节。要实现精确定位首先就必须准确识别果实,确定果实的质心、半径,在此基础上进行三维立体坐标的标定,从而精确计算出果实的空间位置,实现准确采摘。本文在已经获取果实图像的基础上,基于VC++6.0研究果实各种参数提取所需要的图像处理函数,比如阈值变换、窗口变换、中值滤波、梯度锐化、边缘检测、轮廓提取等,以及各种特征参数计算函数,如计算球形果的质心、半径、周长、面积、圆形度、伸长度等的函数。通过对各个果实识别各个环节所需函数来研究采摘机器人的视觉。 相似文献
10.
提出了基于数学模型的幼苗外观特征自动检测方法,检测项目包括生长状态、子叶参数和胚轴参数。首先经过图像预处理提取幼苗二值图,利用行像素统计图确定特征参数基准点位置。然后以标定胚轴最小矩形倾斜度和宽度判定弯曲状态;子叶跨度通过两子叶端点距离确定,子叶展开角通过两子叶底端平展位置拟合线夹角判定;胚轴弯曲度通过胚轴中心线上曲率最大的位置为分界点分别判断两段斜度而求得,胚轴长、轴径结合斜度补偿求得。与手工测量数据对比,轴长、轴径和子叶跨度的相关系数分别为0.935 1、0.899 9和0.903 4,相对误差分别小于7%、5%和7%,绝对误差分别小于4 mm、0.2 mm和6 mm。 相似文献