基于无人机遥感的盛花期薇甘菊监测技术

薇甘菊是世界十大有害杂草之一,其泛滥会对生态系统造成重大影响。建立一个高空间分辨率全域尺度的薇甘菊预警评估方法,是防治薇甘菊的关键手段之一。目前对薇甘菊的监测主要有人工踏查、卫星遥感监测,但前者效率低下而后者识别精度不够。以无人机为载体,通过采集待监测区域的薇甘菊彩色图像,应用Otsu-K-means、RGB、HSV色彩空间阈值分割算法以及K-means-RGB、K-means-HSV、K-means-RGB-HSV融合算法和MobileNetV3深度学习算法进行识别,采用召回率、精确率和均衡平均数F1值共3个评价指标对识别结果进行评价。实验结果表明K-means-RGB-HSV算法对盛花期薇甘菊的整体识别效果最佳。在此基础上,基于识别结果应用模糊层次分析法以及盖度公式,初步建立了薇甘菊的预警评估方法,划分了5个薇甘菊入侵危害等级,可根据所需监测精度的不同,设置不同尺寸的网格和辐射半径,绘制出薇甘菊入侵的精准分布热力图,能够清晰准确地体现不同区域的入侵薇甘菊的危害程度。在厘米级分辨率精度下,实现了基于无人机遥感的盛花期薇甘菊精准监测,为薇甘菊入侵的监测、预警和精准防治提供了有力支撑。     

兴义小龙潭水利工程GPS控制网和三角高程测量的布设和精度分析

论述小龙潭水利工程GPS控制网和全站仪三角高程测量的布设方法,重点分析GPS控制网和高程测量的计算精度,以及在测量过程中应遵守的有关测量的限差要求;同时证实了在山区水利工程中利用GPS建立控制网的高效可靠性,检验了全站仪三角高程测量可以代替四等水准测量的规定。     

容易被忽视的线损异常因素分析及处理

<正>影响台区线损异常的原因有很多,比如:台区总表接线错误、互感器变比错误、台区户变关系错误、表计故障、采集失败、失压、失流、窃电等。有些原因容易被发现,但还有一些容易被忽视的因素,严重影响了台区线损合格率。国网四川泸州市泸川供电分公司在台区线损治理工作中,发现并梳理出六方面影响线损异常且容易被忽视的因素,并针对具体问题采取了不同的处理措施。1台区总表接线错误或安装质量差针对台区总表接线错误的改进措施。一是在安装时由一人安装接线,再由另一人检查接线,确保接线正     

防城港市依山傍海 林业建设日新月异

防城港市是1993年5月23日国务院批准成立的地级市,位于广西南部,辖防城区、港口区、上思县和东兴市.全市共有19个乡、13个镇,总面积6207平方公里.     

园林绿化建设工程的施工监理要点

园林绿化建设工程中土建部分所用材料大部分与一般工民建相同;绿化种植部分用的是有生命的材料。本文就园林绿化工程中一些不同材料的使用以及在施工阶段监理中遇到的问题,分析其产生的原因、注意的事项及解决的办法。     

兴文县植烟土壤养分状况分析

为了解宜宾市兴文县植烟土壤肥力状况,实现烤烟科学种植、施肥,提高烟叶产量、品质,本研究在兴文县具有代表性的烟田中采集了土壤样品30份,对其pH值、有机质及其他营养元素含量进行了检测。结果表明:植烟土壤pH值平均值为6.23,整体偏酸性;有机质平均值为3.18%,含量较为丰富;全氮、碱解氮平均含量分别为1.84 g/kg、164.20 mg/kg,均处于丰富水平;全磷、有效磷平均含量分别为0.89 g/kg、17.71 mg/kg,均处于缺乏水平;全钾、速效钾平均含量分别为19.04 g/kg、200.33 mg/kg,速效钾较为缺乏。     

基于卷积神经网络的互花米草识别研究

互花米草的侵入对我国的生态系统多样性造成了巨大损失，如何准确地识别零散斑块的互花米草对其早期监测及预警具有重要意义。采用低空无人机遥感技术，以广西北海地区春季时期红树林中的互花米草为研究对象，利用AlexNet、VGG16、GoogleNet、ResNet50、EfficientNetB0五种卷积神经网络，分别对包含互花米草、红树林及其他地物背景的图像数据集进行模型的训练、验证与测试，然后将训练好的五种网络模型对整个试验区域的互花米草及地物背景进行识别并标记，得到互花米草的分布图。基于混淆矩阵和运算时间的综合定量评估结果表明，ResNet50网络模型总体上优于另外四种网络模型，识别准确率最高，达到了96.96%，且在测试集上耗时仅为5.47 s。将识别结果图与互花米草实际分布图进行对比，ResNet50网络模型的识别结果与互花米草的实际分布基本重合。