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1.
探地雷达树木根系定位与直径估算   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   
2.
以柳河干流彰武水文站上游为例,对其2010—2019年水土流失时空分布特征利用改进的RUSLE方程模拟。研究表明:改进的RUSLE方程能够显著提升确定性系数,降低USLE方程的相对误差,满足含沙量模拟的规范要求,预测柳河流域水土流失时表现出较高精度;在流域空间分布上土壤侵蚀模数呈东南低而西北高的特征,研究成果可为掌握水土流失特征、加强流域水保治理及改善区域生态环境提供参考。  相似文献   
3.
基于改进S-W与结构方程模型的干旱区枣园蒸散特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为准确量化蒸散及其组分、分析蒸散的控制机制,利用改进的Shuttleworth-Wallace模型(S-W)对干旱区滴灌枣园的蒸散量、植株蒸腾量进行模拟,使用两年的涡度相关系统、针式茎流计数据对模型进行参数率定及验证,并利用结构方程模型(Structural equation model,SEM)分析枣园蒸散与其影响因子之间的关系。结果表明:S-W模型在干旱区枣园有较好的适用性,适宜的模型参数a1为6.9445、g0为0.0439、b2为4.6041、b3为957.1106;蒸散量模拟精度为:均方根误差(RMSE)为0.62~0.76 mm/d,回归系数b为0.77~0.88,决定系数R2为0.95~0.97,一致性指数d为0.92~0.94,模型效率纳什系数(EF)为0.70~0.81,均方根误差与观测值标准差比率(RSR)为0.44~0.55。SEM模型显示,6个测量因子能够解释89%的植株蒸腾量、84%的土壤蒸发量,植株蒸腾量对土壤蒸发量的标准化总影响系数为-0.70。对植株蒸腾量影响最大的因子是叶面积指数,标准化总影响系数为0.52;其次是气温,标准化总影响系数为0.44。对土壤蒸发量影响最大的因子是净辐射,标准化总影响系数为0.50,标准化直接影响系数为0.66;其次是土壤表层含水率,标准化总影响系数为0.49,标准化直接影响系数为0.69。S-W模型是估算干旱区枣园蒸散量的有效工具,基于SEM模型的蒸散特征分析可为干旱区农业节水提供新的思路。  相似文献   
4.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。  相似文献   
5.
苏伟  姚婵  李颖  张明政  赵国强  刘峻明 《农业机械学报》2021,52(4):190-196;256
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。  相似文献   
6.
针对现有优化方法复杂、易陷入局部最优等问题,为水轮机调速系统提出了一种基于人群搜索算法的比例-积分-微分控制参数优化方法.为验证该算法的可行性,建立了水轮机调速系统非线性模型,选取水轮发电机组转速偏差的积分时间绝对误差指标作为目标函数进行优化.为验证优化结果的有效性,将人群搜索算法的控制效果与参考文献中粒子群算法的控制效果进行了对比分析.仿真结果表明,在5%频率扰动下,人群搜索算法自第29次迭代起已收敛,经其优化的系统能在8秒内趋于稳定,此时系统的超调量为1.6%;在10%负荷扰动下,人群搜索算法自第25次迭代起已收敛,其优化效果与粒子群算法优化效果基本相同,两者均在10秒内让系统趋于稳定,但人群搜索算法优化的积分时间绝对误差指标比粒子群算法优化的积分时间绝对误差指标小,表明人群搜索算法具有更好的搜索功能,在一定程度上改善了孤网运行条件下机组的动态性能.  相似文献   
7.
利用东北林区云冷杉林、落叶松林、樟子松林、红松林、栎树林、桦树林、杨树林、榆树林、椴树林和水胡黄林10种森林类型的1947个样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先通过多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归估计模型,并通过对比分析,确定统一形式的基础回归模型;然后利用哑变量建模方法,建立基于不同森林类型参数和相同激光雷达变量的蓄积量模型。结果表明,研究建立的10种森林类型的线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~7之间,确定系数在0.460~0.858之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~4之间,确定系数在0.461~0.846之间。基于点云平均高度和平均强度建立的10种森林类型的二元蓄积量模型(研究称之为标准模型),其确定系数在0.440~0.815之间,平均预估误差在2.88%~4.42%之间,平均百分标准误差在16.76%~25.52%之间,预估精度基本达到森林资源规划设计调查技术规定要求。依据研究建立的10种森林类型的蓄积量模型,可以编制基于激光雷达数据的航空林分材积表,在森林资源调查实践中推广应用。  相似文献   
8.
采用位于江西大岗山的杉木密度试验林中183株树干解析数据,以Kozak(2004)削度方程为原型,探讨了包含密度因子的杉木可变指数削度方程构建过程及效果.研究表明:1)b10/姨sd为最优的包含密度的指数表达形式;2)引入密度因子后,无论是非线性回归还是混合效应模型,削度方程的拟合精度均有所提高;3)应用混合效应模型对包含密度因子的削度方程进行预估时较非线性回归模型更优;4)构建的杉木可变密度可变指数削度方程在树干中部预估值的平均绝对偏差较低,而在树干基部和顶端的预测效果较差;5)树干削度随林分初植密度的增大而降低,降低的程度随着密度的增大而减少.  相似文献   
9.
张菲  管曦  朱荣军 《茶叶科学》2021,41(3):430-438
基于时变随机前沿引力模型和贸易非效率模型,运用37个代表性国家和地区2001—2017年面板数据,实证分析了中国茶叶出口的影响因素与贸易效率。结果显示,我国茶叶出口贸易效率呈现随时间递增的趋势,但是总体上我国茶叶出口效率处于较低水平,且呈现区域不平衡,对发达经济体的出口贸易效率相对较高,与“一带一路”沿线国家的茶叶贸易效率比较低;我国茶叶出口效率无法完全实现主要是由于技术效率损失;国内供给增加、进口市场容量扩大以及贸易成本降低均对茶叶贸易效率有促进作用;进口市场营商环境改善一定程度上能够抵消贸易非效率的影响,提升我国茶叶出口效率;自由贸易协定对于我国茶叶出口尚未发挥作用。  相似文献   
10.
基于介电特征的苹果霉心病检测方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型。试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%;基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之,分类准确率分别可达到94.66%和94.29%;基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差,分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明,使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。  相似文献   
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