应用高斯聚类的单木分割及树高和冠幅的提取

针对机载激光雷达点云中基于栅格化的冠层高度模型(CHM)所导致的原始点云数据丢失问题,提出了一种应用高斯模型聚类的单木信息提取方法。采用形态学开运算和高斯平滑方法形成高斯冠层最大模型(GCMM)能减少无关局部最大值对单木分割的影响,利用局部最大值法初步探测树冠顶点,通过最速下降法建立混合高斯模型得到树木位置和冠幅。利用聚类分析划分临近点云归属,进而实现单木参数准确提取,并提取单木最高点为树高。将点云分割方法应用于美国蓝岭地区6块圆形针叶林样地(r=30 m)。结果表明:单木分割F为0.89,正确分割单木树高提取精度95%,冠幅提取精度91%。结合实测数据对提取到的树高和冠幅进行相关性分析,树高R2=0.92,平均误差为-0.83 m;冠幅R2=0.84,平均误差为-0.42 m。相比于分水岭算法,高斯模型聚类方法F提高了11.2%,正确分割单木树高及冠幅提取精度提高了5.5%、5.8%,树高R2提高0.08,平均误差减少0.58 m;冠幅R2提高0.11,平均误差减少0.63 m。     

依据流形学习的局部线性嵌入对红松子品质近红外检测

根据红松子品质检测方面技术缺失的现状,提出了运用近红外技术建立松子光-化学模型的解决办法;在对比流形学习有效保留高维数据的低维特征的优势和近红外传统降维方法主成分分析对非线性结构不敏感问题后,提出了具有能够捕捉高维空间中低维流形功能的局部线性嵌入-高斯过程(LLE-GP)方法,用于解决传统线性主成分分析(PCA)方法可能损失有用信息的缺陷;使用变量标准化(SNV)与Savitzky-Golay平滑方法进行预处理后,使用局部线性嵌入-高斯过程方法对数据进行分类建模。运用近红外光谱仪采集的松子数据,对这一算法进行验证,结果表明:局部线性嵌入-高斯过程分类模型,可以良好的使用在品质检测分类建模中。     

基于“3S”的陕西省永久基本农田划定成果核查方案研究

永久基本农田划定工作是为进一步落实最严格的耕地保护制度和最严格的节约用地制度而作出的重要部署。在研究陕西省永久基本农田划定工作的基础上,分析了基于"3S"的永久基本农田划定成果核查的理论,建立了核查体系,推进了永久基本农田的划定工作,提高了划定成果质量,也推进了成果应用。     

室内装饰界面材料生态学属性PSO-SVR模型的建立

以樟子松板、柞木板、不锈钢板、平板玻璃板、花岗岩板、石膏板等6种材料为试材,运用分位数转换与粒子群算法-支持向量回归(PSO-SVR)算法对6种材料的隔声、吸声、光泽度、光反射率、心理感受、心理温度冷暖感6个特性进行实验,建立室内装饰界面材料生态学属性模型,并依据均方根误差、决定系数对回归算法与预处理算法进行对比。结果表明:PSO-SVR模型优于支持向量回归(SVR)模型;原始数据使用分位数转换与缩放器处理后,效果最好;使用6种装饰材料的6个特性进行建模可行。     

运用近红外光谱技术对松子霉变的快速检测

采集234组有代表性的松子实验数据,对光谱数据进行求导、变量标准化(SNV)、小波变换、套索算法(LASSO)与主成分分析(PCA)方法预处理后,使用高斯过程(GP)等10种建模方法对光谱数据进行建模,分析运用近红外光谱技术快速检测松子霉变的可行性。结果表明:使用径向基核支持向量机建模的F1度量分数为0.868、使用高斯过程建模的F1度量分数为0.631、将应用主成分分析方法降维后的数据使用高斯过程建模的F1度量分数为0.933、将应用套索算法与主成分分析方法处理后的数据使用高斯过程建模的F1度量分数为1.000,实验结果验证了使用套索算法-主成分分析-高斯过程建立近红外光谱模型筛选霉变松子是可行的。     

旧水泥混凝土路面加铺改造方案比选

本文针对旧水泥混凝土路面加铺改造，运用新技术、新材料，对用沥青加铺层改造旧水泥混凝土路面的方法和理论作进一步的研究，力图找到符合国情、切实可行的改造措施。     

粉喷桩在城市道路软基处理中的应用

本文论述了粉喷桩在软基处理过程中桩的支承方式、单桩承载力、土的含水量、置换率、掺入量、复搅转速对桩强度的影响以及粉体计量等。