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1.
【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。 相似文献
2.
检测标准发生变更时,检验检测机构应做好新方法的验证工作。以水果和蔬菜中阿维菌素残留量测定标准变更为实例,详述了如何开展方法验证,以期为大家开展化学分析方法发生变更时的验证工作提供参考。 相似文献
3.
本文就如何保证农产品农药残留能力验证实验结果满意需要注意几个关键点进行探讨分析。要想通过板栗中毒死蜱农残的能力验证,样品前处理采用NY/T 761的方法,必须注意:提取液的过滤要用定性滤纸或脱脂棉,提取液过滤后静置时间控制在30 min~40 min之间,吸取10 mL乙腈液体要准确,净化步骤的水浴温度要严格按照方法要求,氮吹切记不要吹的太干,吹到潮乎乎为宜,SPE小柱的活化平衡要充分,上样时液面不能流干,上样后尽可能流干再洗脱,最后定容5.00 mL要准确。检测结束后,对结果进行验证很重要,可采用盲样的空白基质基质配标和空白基质基质加标画标准曲线两种办法。 相似文献
4.
为提高甘蔗收获机工作效率,将切断后的甘蔗段通过输送臂实时输送到田间运输车装斗中,输送臂结构的静力学分析至关重要。为此,针对HN4GDL-132型甘蔗收割机样机,利用ANSYS仿真软件对输送臂进行了结构静力学分析和振动模态分析,得到了输送臂小臂、大臂和连接轴的应力、应变云图。其中,小臂承受负载应力最大值为113.11MPa,最大变形量为4.24mm;大臂承受负载应力最大值为225.86MPa,最大变形量为5.30mm;连接轴承受负载应力最大值为232.38MPa,最大变形量为0.09mm,并分别分析了输送臂前4阶模态下的振动特性。采用应变片试验对静力学仿真结果进行验证,两者数值结果相对误差为20%以内,变化趋势一致。研究结果可为输送臂结构的优化设计提供参考。 相似文献
5.
7.
实验室能力验证对于判定实验室的检测能力尤为重要。通过此次能力验证项目的组织和实施,对四川省内农产品质检机构的大米中总砷含量、镉含量检测能力进行了分析和评价。通过制备用于能力验证活动的大米重金属检验样品并对其进行性能测试,分别用单因子方差分析法和t检验法判定其均匀性和稳定性。对实验室上报的检测结果进行稳健统计,采用"Z比分法"分析,共有37家实验室参加能力验证,其中,36家实验室在规定时间内上报了大米中总砷含量的测定结果,满意率为91.6%, 32家实验室上报了镉含量的测定结果,满意率为75%。最后,对检测中存在的问题和不满意结果进行统计分析,为参加能力验证活动实验室提高该项目检测能力提供参考和帮助。 相似文献
8.
诊断敏感性和特异性是诊断方法验证过程中的两个重要参数。本文通过分析和比较,详细阐述了诊断敏感性和特异性在动物检疫工作中的重要性,厘清了其与分析敏感性和特异性的区别。通过计算分析比较了不同流行率对检测结果可信度的影响,以及在同一流行率下,诊断敏感性和特异性变化对检测结果可信度的影响。结果显示,当流行率低时,诊断特异性对结果可信度的影响更大,诊断特异性的降低会导致阳性检测结果可信度显著下降。因此在进出境动物检疫工作中,不要一味强调分析特性,而要重视诊断特性;既要关注诊断敏感性,做到不漏检;也要关注诊断特异性,做到不误检。 相似文献
9.
10.
基于多源遥感数据的高寒草地生物量反演模型精度——以夏河县桑科草原试验区为例 总被引:2,自引:0,他引:2
基于MODIS、Landsat-8 OLI和HJ-1A/1B CCD卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测数据,建立了高寒草地地上生物量遥感反演模型,筛选出基于不同遥感资料植被指数的生物量最优反演模型,比较分析了生物量最优模型的空间效应。同时,分析了2000-2013年基于MODIS植被指数估算的试验区产草量的年际变化特征。结果表明,草地生物量最优反演模型为基于Landsat-8 OLI NDVI数据的对数模型(y=727.54lnx1+495.23,R2=0.772,RMSE=31.333 kg DM·hm-2);在30和250 m空间分辨率下,基于MODIS NDVI及EVI、Landsat-8 OLI NDVI和HJ-1A/1B CCD NDVI最优模型估算的生物量均高于实测生物量,其中Landsat-8 OLI NDVI数据估算的草地生物量与实测生物量值最接近;2000-2013年试验区草地总生物量整体上具有显著增加的趋势(R2=0.590 7,P0.001),平均增加速率达50.57 kg DM·hm-2·a-1。 相似文献