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1.
2.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测   总被引:2,自引:1,他引:1  
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。  相似文献   
3.
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献   
4.
为了掌握高压直流输电工程接地极对埋地管道杂散电流干扰的影响规律,在17个高压直流输电工程接地极附近的12条管道上安装了电位远程监测系统,对管道电位进行长时间连续监测。通过管道电位变化分析接地极的干扰频次和干扰时间,以及管道受干扰程度、影响范围。监测结果显示:通过对管道电位长时间连续监测能够准确判断出接地极对管道的干扰影响,2017年17个接地极的总干扰频次为201次,干扰总时长为657.31 h,较2016年略有下降;监测到1987 km管道受到接地极的干扰,其中华南地区接地极对管道的干扰较华东、华中及西北地区大。干扰电位分布规律分析结果表明,接地极与管道的垂直距离越短,靠近接地极端杂散电流流入流出的管段越短,其对远离接地极端的管道的干扰程度越大、干扰范围越广。  相似文献   
5.
棉花是国内重要的经济作物和纺织工业原料,是事关国计民生的重要战略物资,但棉花生产机械化程度低,现代植棉业发展缓慢,特别是黄河流域和长江流域棉区,一家一户的棉花种植规模小、效率低。近年来,国内农用无人机产业快速发展,农用无人机技术是发展智慧农业的有效保障手段之一,它为棉花产业向机械化、智能化升级提供了一定的技术支撑。通过对农用无人机应用发展现状,及其在棉花病虫草害防控、化学调控、脱叶催熟等田间管理应用情况进行概述,提出了当前面临的主要问题和发展展望,以期为推动国内棉田无人机技术的发展和应用提供依据。  相似文献   
6.
基于机器学习融合多源遥感数据模拟SPEI监测山东干旱   总被引:1,自引:0,他引:1  
以山东省为研究区,选择偏差校正随机森林BRF(Bias-corrected random forest),支持向量回归SVR(Support vector regression)和Cubist模型三种机器学习方法融合多影响因子模拟3个月时间尺度的标准化降水蒸散指数SPEI-3,以期为精确监测山东地区干旱提供一种方法。将2001−2017年23个站点的SPEI-3值作为因变量,多源遥感数据包括降水量、地表温度、蒸散发、潜在蒸散发、归一化植被指数以及土壤湿度六类7个影响因子作为自变量,自变量和因变量构成数据集的80%作为训练集,20%作为测试集。根据BRF模型得到研究区各个站点的模拟值以及各影响因子的相对重要性,绘制SPEI-3的空间分布图,并进行验证。结果表明,综合因子比单一因子模拟效果好,BRF模型测试集中的模拟值和观测值的决定系数R2达到了0.856,均方根误差RMSE为0.359,BRF模型能较好模拟站点SPEI-3值。大部分站点模拟值与观测值反映的干旱趋势一致,反映站点不同程度旱情的月份个数基本相同。此外,BRF模型模拟的SPEI-3的空间分布与站点SPEI-3观测值表现的干旱程度基本一致,且SPEI-3空间分布站点之外栅格数据也可以较准确地反映旱情,说明根据BRF模型可在站点和空间尺度上较精确地监测山东地区干旱情况。  相似文献   
7.
水稻无人机撒肥系统设计与试验   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对水稻穗肥撒施效率和机械化程度低的问题,为提高无人机撒肥均匀性,基于多旋翼无人机平台设计了一种水稻撒肥系统,确定了离心盘、流量调节装置等主要结构参数,同时应用EDEM软件仿真分析了离心盘转速、落入位置角、肥料流量、无人机飞行速度和飞行姿态对肥料分布的影响。试验表明:肥料分布呈同心圆时,撒肥有利于幅宽边界确定;幅宽随着离心盘转速的增加而增大,肥料分布峰值随流量增大由左侧逐渐变为右侧;撒肥均匀性随流量增加呈先增、后减的趋势,无人机俯仰角与横滚倾斜角对肥料分布均有影响,俯仰造成肥料向中部堆积,横滚使肥料向单侧堆积。肥料流量、无人机飞行速度和离心盘转速与落入位置角均存在交互作用,对撒肥均匀性有显著影响。当落入位置角为40°、离心盘转速为1 100 r/min、肥料流量为3 460颗/s、飞行速度为5 m/s时,撒肥性能最佳,此时变异系数为8.86%。田间试验结果表明,无人机施肥效率约为人工施肥的12.5倍。本研究为水稻穗肥的机械化施用提供了解决方案,可为水稻穗肥的无人机撒肥系统设计提供参考。  相似文献   
8.
典型旱年农业干旱遥感监测指标在东北地区生长季的表现   总被引:1,自引:0,他引:1  
以8d为时间尺度,以土壤相对湿度(RSM)为参考指标,采用相关分析方法,分析评估典型旱年2009年作物生长季内分别表征降水、土壤和作物的3个类别10种农业干旱遥感监测指数在东北地区的适用性。结果表明:(1)生长季中、后期,综合考虑冠层温度和植被特征的温度植被干旱指数(TVDI)与RSM的相关系数绝对值在0.5左右,对土壤湿度变化较敏感,可用于该生长阶段的农业干旱监测;(2)考虑作物前期缺水的累积作物缺水指数(ACWSI)是与RSM相关性较好的指数之一,在生长季前期和后期与RSM的相关系数绝对值在0.47以上,表现良好,但应用过程中需注意累积效应的时间尺度;(3)表观热惯量(ATI)更适于生长季前期干旱监测,改进型能量指数(MEI)适用于各种植被覆盖条件,但存在一定不稳定性;(4)考虑前期累积降水的APCI指数比仅考虑8d降水的条件降水指数PCI更能反映土壤湿度状况,特别是在生长季中、后期,可作为其它监测指数的补充;(5)条件植被指数(VCI)、归一化差异水分指数(NDWI)与RSM相关性较低,对现时土壤湿度的反映不敏感,不适于研究区内短时间尺度的农业干旱监测。研究结果可为东北地区开展农业干旱监测选取合适指标提供参考,也可为农业干旱指数的广泛应用构建可行性框架。  相似文献   
9.
针对植保无人机施药准确性和作业效率需求的提高,验证网络实时动态(Real-Time Kinematic,RTK)载波差分技术在无人机施药上的可行性,设计了一种基于网络RTK的离心式变量施药系统。采用STM32F103为控制核心,通过串口获取GPS定位信息,并连接DTU模块实现网络RTK技术,通过脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation,PWM)技术调节占空比的大小,从而调节离心喷头的转速以及蠕动泵的流量。系统在工作时,通过农情信息完成处方图构建,通过高精度GPS模块获取经纬度信息,在施药过程中系统实时检索无人机所在位置,调出处方决策信息,按照处方信息调节离心喷头和蠕动泵的输出比例,从而控制无人机的施药粒径大小和施药量大小,并将作业数据上传至监控平台。通过试验表明系统能正确执行变量施药任务;在使用离心喷头进行变量施药任务时,受到系统稳定性和离心喷头特性的影响,在处方交界区域会存在一个不稳定区域;离心喷头在较高转速下进行变化时,在处方交界区域粒径大小的变化越平滑。该结果满足预期试验设计,可为植保无人机变量施药技术改良提供基础与参考。  相似文献   
10.
研究沙丘移动规律与空间分异特征有助于准确了解风沙活动的危害程度,为区域城镇规划和青藏高原国家生态安全屏障保护与建设提供参考。该研究基于GoogleEarth软件测量横向沙丘的形态参数与移动速度,分析了移动速度与方向的空间分异特征,以及移动速度对形态参数的响应。结果表明,1)柴达木盆地内沙丘移动速度介于0~23.53 m/a之间,平均4.66 m/a,以中速(1~5 m/a)为主(53.73%),中部移动最快(5.22±4.27 m/a),东南部最慢(3.27±3.08 m/a),移动方向与主风向一致;2)沙丘移动速度与宽度的相关性最好(R~2=0.988),以后的研究中需多关注沙丘宽度这一参数;3)从柴达木盆地整体看,降水量越大、风速越低,沙丘移动越慢;从局部看,植被覆盖度越大,沙丘移动越慢;4)密集的河流可阻挡沙丘移动,保护格尔木市区,但不能消除沙丘移动的威胁。  相似文献   
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