基于Sentinel-2遥感影像的黄土高原覆膜农田识别

及时、准确地获取覆膜农田的空间分布信息是防治地膜微塑料污染的基础。为准确地识别黄土高原地区的覆膜农田，本研究构建了基于Sentinel-2遥感影像和随机森林算法的适用于黄土高原覆膜农田遥感识别的特征集组合与多时相组合方案。以甘肃省临夏县、宁夏回族自治区彭阳县和山西省山阴县作为测试区，陕西省旬邑县作为验证区开展识别研究。首先，基于随机森林算法，针对3个不同的作物生育期(播期、生长旺盛期和收获期),在7种不同的特征集组合方案中优选出各时期识别精度最高的方案。然后，基于不同作物生育期的遥感影像及其对应的最优特征集组合方案，构建不同的多时相组合来进行覆膜农田识别并优选多时相组合。最后，利用旬邑县来验证构建的优选特征集组合与多时相组合识别覆膜农田的有效性，并绘制各研究区的覆膜农田空间分布图。结果表明：相比于其他遥感识别特征因子，Sentinel-2遥感影像光谱特征集中的可见光波段(B2、B3和B4)和短波红外波段(B11和B12),指数特征集中的归一化差值裸地与建筑用地指数(NDBBI)、归一化水体指数(NDWI)、裸土指数(BSI)、归一化建筑物指数(NDBI)和改进的归一化水体指数(MNDW...     

基于无人机高光谱遥感影像的防护林树种分类

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。     

基于特征降维和机器学习的覆膜冬小麦LAI遥感反演

为进一步提升无人机遥感快速监测覆膜条件下冬小麦叶面积指数(Leaf area index, LAI)的能力,以垄沟覆膜冬小麦为研究对象,利用无人机搭载五通道多光谱传感器获取2021—2022年冬小麦出苗期、越冬期、返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的遥感影像数据,使用监督分类剔除背景并计算50种可见光和近红外植被指数,采用主成分分析、相关系数法、决策树排序和遗传算法进行特征降维,结合偏最小二乘、岭回归、支持向量机、随机森林、梯度上升和人工神经网络6种机器学习算法建立不同输入特征变量下的覆膜冬小麦LAI反演模型,并进行精度评价。结果表明,剔除覆膜背景使冬小麦冠层反射率更接近真实值,提高反演精度。采用适宜的特征降维方法结合机器学习算法能够提高覆膜冬小麦LAI的反演精度和稳定性,对比特征降维前的反演精度,主成分分析和相关系数法无法优化反演效果,决策树排序只适用于基于树模型的随机森林和梯度上升算法,遗传算法优化效果明显,遗传算法-人工神经网络模型反演效果达到最优(决定系数为0.80,均方根误差为1.10,平均绝对值误差为0.69,偏差为1.25%)。研究结果可为无人机遥感监测覆膜冬小麦生长状况提供...     

基于Sentinel-1/2数据特征优选的冬小麦种植区识别方法研究

为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量;设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案;对方案中特征变量进行优选,得出最优特征组合,利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明,无论是否进行特征优选,基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度;经过特征优选后,各方案的分类精度均有不同程度的提升,说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同,贡献率由大到小为4月、3月和5月;贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特...     

基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究

基于随机森林算法,采用多季节、多时相光谱信息、纹理信息和地形信息进行分类研究,选出最佳分类方案对农耕区土地利用信息进行提取,并利用随机森林算法对所有特征变量进行降维,将降维后的变量分别用于随机森林、支持向量机和最大似然分类法,分析不同分类方法对农耕区土地利用类型提取的适用性。研究结果表明:基于随机森林算法的多源信息综合分类方案进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度85.54%,Kappa系数0.835 9;利用随机森林算法进行特征选择可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度;3种分类方法中,随机森林算法总体分类精度81.08%,分别较支持向量机和最大似然法高9.46%和5.27%。利用随机森林分类法结合多源信息能够有效对农耕区土地利用类型进行分类,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

基于改进分离阈值特征优选的秋季作物遥感分类

为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel 2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法(Modified ISEaTH based entropy,EMISE)的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈值组合式特征优选算法(Modified EMISE based Relief F,ReEMISE),并分析了不同特征对秋季作物分类的重要性。首先,利用Relief F算法对特征进行初选,结合EMISE算法对2种评价准则进行融合,再优化初选特征集,进而利用随机森林(Random forest,RF)方法提取农作物种植面积,并与单评价准则的Relief F算法和EMISE算法的随机森林分类精度进行比较。同时,利用多时相光谱特征、传统指数特征、红边指数特征、纹理特征、不同时相波段差值特征、不同时相波段比值特征及优选特征,通过7组不同的特征组合提取秋季作物种植面积,分析不同特征组合对秋季作物分类精度的影响。结果表明:ReEMISE特征优选的随机森林法在特征变量为9个时精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.3918%和0.9397;综合多特征是提高农作物分类精度的关键,在多时相光谱特征基础上分别加入传统指数特征和红边特征,总体精度分别提高1.5021、1.5715个百分点,Kappa系数分别提高0.0198、0.0207。因此综合多特征的ReEMISE特征优选的随机森林法可以有效提高秋作物分类精度和效率。     

基于无人机多光谱图像的云南松虫害区域识别方法

针对云南省祥云县林区云南松虫害区域高效识别的需求,为更加高效准确地对虫害信息进行监测,本文搭建了林区八旋翼多光谱图像采集平台,基于无人机多光谱图像提出了一种Jeffries-Matusita(J-M)距离优化的反向传播神经网络(BP)分类方法。该方法首先引入J-M距离实现了对训练样本的优化,有效降低了"同谱异物"和"同物异谱"现象的影响,然后基于颜色矩和灰度共生矩阵提取了图像的颜色和纹理特征,并提取了580、680、800 nm共3个波段的相对光谱反射率作为光谱值特征,建立了5个植被指数模型,最后利用BP神经网络算法对颜色、纹理、光谱值和植被指数4种特征向量进行训练识别,实现了对虫害区域的分类识别。利用所提算法从总体分类精度和Kappa指数两方面与传统BP神经网络和支持向量机(SVM)算法进行对比试验。试验结果表明,本文算法总体分类精度和Kappa指数分别达到了94.01%和0.92,建模时间相对于传统BP神经网络缩短了38%,总体分类效果优于传统BP神经网络和SVM算法。     

基于多物候特征指数的冬小麦分布信息提取

以往的冬小麦分布信息提取研究大多基于单个物候期或单个植被指数,未考虑不同物候期特征及不同物候期之间的联系导致分类精度较低。为提高提取精度,本文基于冬小麦播种期、越冬期、生长期及成熟期选取相应特征指数,提出一种多物候特征指数的冬小麦识别方法,并对2020年焦作市的冬小麦面积进行提取。通过对不同物候期、不同分类方法下的结果进行对比,结果表明：在物候期的选择上,加入越冬期后,随机森林与支持向量机分类的总体精度与Kappa系数呈现不同程度的提升,均方根误差(RMSE)分别减小19.3%和9.8%,提取冬小麦面积的误差百分比分别降低8.64、4.42个百分点。在不同分类方法上,随机森林相较于支持向量机、最小距离,分类的总体精度与Kappa系数更高。相较于支持向量机,随机森林分类的RMSE减小19.6%。相较于单一特征指数,基于随机森林的多物候特征指数分类的总体精度,Kappa系数更高,RMSE为1.84×10³ hm²,比单一特征指数减小33.6%,提取冬小麦面积的误差百分比减小7.14个百分点。     

基于纹理特征和SVM的QuickBird影像苹果园提取

为提高高空间分辨率遥感影像(高分影像)中苹果园提取精度,基于Quick Bird遥感数据,研究综合光谱特征和纹理特征的苹果园自动提取方法。该方法首先采用最佳指数因子(OIF)获取多光谱波段最佳组合,然后采用不同大小滑动窗口(从3像素×3像素到13像素×13像素)提取全色波段的灰度共生矩阵(GLCM)、分形和空间自相关3种纹理特征并分别与光谱特征组合,最后通过支持向量机(SVM)分类进行苹果园分类识别。研究表明:在分类特征上,与单一光谱或纹理特征相比,光谱特征结合纹理特征能有效提高苹果园提取精度(Fa)和总体分类精度(OA),其中光谱+GLCM纹理(9像素×9像素)分类精度最高,Fa和OA分别为96.99%和96.16%,比光谱+分形纹理分别提高0.63个百分点和1.56个百分点,比光谱+空间自相关纹理显著提高11.92个百分点和9.20个百分点。在分类方法上,通过对比分析SVM、最大似然和神经网络3种方法的分类结果,探明SVM分类识别苹果园精度最高。最后对苹果园提取结果进行面积统计,结果表明GLCM纹理结合SVM分类的苹果园面积估算与目视解译结果的一致性超过98%。     

基于无人机遥感植被指数优选的覆膜冬小麦估产研究

为进一步提高无人机遥感估产的精度,本研究以2021—2022年的覆膜冬小麦为研究对象,对返青期、拔节期、抽穗期和灌浆期的多光谱影像进行覆膜背景剔除,并优选最佳遥感窗口期,基于最优植被指数构建覆膜冬小麦估产模型。结果表明,利用支持向量机监督分类法剔除覆膜背景后冠层反射率更接近真实值,抽穗期和灌浆期的估产精度更高。将不同生育期的植被指数与产量进行相关性分析发现,最佳遥感窗口期为抽穗期。基于逐步回归和全子集回归法优选最优植被指数时发现,基于逐步回归法筛选变量为MCARI、MSR、EVI2、NDRE、VARI、NDGI、NGBDI、ExG时产量反演模型精度最高。此外,利用偏最小二乘法、人工神经网络和随机森林3种机器学习法构建的产量反演模型中,基于逐步回归法的随机森林模型的反演精度最高,R2为0.82,RMSE为0.84t/hm2。该研究可为提高遥感估产精度、实现农业生产精细化管理提供技术支持。     

基于最小最大概率机的客户需求分类技

针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码设计问题.在算法中将一个减少了迭代次数的分类器视为弱化了的分类器,同时保留分类器的间隔属性和几何特性,并利用高维映射将分类器输出映射到特征空间,在弱化阶段大量减少了整体的迭代次数而在合成阶段利用非线性映射来提升性能.通过对叉车产品客户需求的数值试验证明算法具有较好的分类效果,降低了对二类分类器的精度要求.     

基于MEMS的压电泵及其研究进展

基于MEMS的压电泵是集驱动部件、工作部件和控制部件于一体的便于集成的微型泵,它采用压电晶体作为其驱动部件材料。根据其工作原理和结构的差异,压电泵主要分为压电薄膜泵和压电超声泵。介绍了压电泵的单腔体结构和多腔体结构,而多腔体结构的压电泵是今后研究的一个主要方向。由于压电泵具有尺寸小、结构简单、响应快等优点,在许多需要微流量控制的场合中具有广阔的应用前景。重点总结了压电泵国内外的最新研究现状,展望了压电泵的主要发展方向,提出了压电泵研究的主要问题,对压电泵的研究具有指导意义。     

基于红外热成像树上板栗机器识别研究

针对普通视觉系统无法分类识别的特点,将红外热成像技术引入到树上板栗的机器识别检测当中,建立了果园树上板栗红外热成像系统。记录了白天树上板栗果实与冠层温度变化情况,发现下午2:00~4:00之间,二者温度差异最为显著,最大温差可达3℃。研究了正常板栗果、坏死果以及空心果的红外辐射差异,发现坏死果表面温度最高,正常果次之,空心果温度最低。最后对获取的热图像进行温度校正、阈值分割、特征提取、目标标识。结果表明,树上板栗的有效识别率在85%以上。     

软土地基上堤坝沉降与稳定分析研究

根据软土地基上筑坝方式 ,分析了软土地基上堤坝固结与稳定计算方法 ,提出了适合这类地基的合理的筑坝方式及固结与稳定计算方法。     

多孔混凝土研究综述

在对多孔混凝土进行简单概述的基础上,对多孔混凝土的应用和国内外发展现状进行详细阐述,并进一步分析了多孔混凝土研究中存在的问题,提出其今后的研究方面,为更好地实现多孔混凝土的环保功能提供参考。     

基于CarSim的整车操稳性研究

悬架的K&C特性对整车操稳性具有重要影响。基于悬架K&C试验台对试验车辆进行台架试验,根据拟合范围对试验数据进行后处理拟合。基于CarSim软件建立整车参数化仿真模型,分析不同关键参数的赋值对横摆角速度以及车身侧倾角的影响,得出整车操稳性的主要影响参数以及相应的影响规律,为工程实践中的悬架设计、整车底盘匹配提供一定参考。     

对高校依法治校工作的思考

近年来,随着教育法制建设的逐步完善,各地依法治校工作有了一定程度的进展,创造了一些好的经验和具有地方特色的依法治校工作思路。但从总体上看,学校的法治观念和依法管理的意识还比较薄弱;依法治校的制度和措施还不健全,依法治校还没有完全成为学校的自觉行为,与依法治国基本方略的要求还有一定的差距。     

智能移动设备的数控系统研究

将智能移动设备引入到车间数字化制造环境.研究了一种能够支持协同制造和系统集成的数控系统.建立了数控系统模型,定义了功能模块,按其运行模式建立了原型系统,解决了数控系统的人机接口、程序编译、程序处理、参数设置和修改等关键问题.这种具有移动获取信息功能的数控系统,能够实现车间系统集成,具有良好的开放性,支持系统跨平台无缝集成,支持人机协同制造,支持基于互联网的协同制造和全球制造.     

基于神经网络的汽油机爆震的诊断

爆震是汽油机的一种不正常燃烧状态,严重爆震会使汽油机各项性能全面下降,甚至损坏发动机。但是汽油发动机工作在爆震边缘时将获得最佳动力性和经济性。本文提出了一种基于小波变换和神经网络的汽油机爆震识别方法,利用小波变换提取爆震特征,通过改进了的BP神经网络对汽油机爆震有无以及强度进行识别。     

基于L系统的大豆根系模拟研究

随着虚拟植物研究的不断深入,对于虚拟植物研究的重点也从地上部分转入地下部分.根系是植物最重要的器官之一,在植物整个生长发育、生理功能和物质代谢中发挥着重要作用,因此对植物根系进行虚拟研究具有重要意义.为此,以大豆为例,通过对大豆根系形态及生长特点的分析,探讨了使用L系统进行大豆根系虚拟建模的方法,并在Visual C 环境下进行了算法实现.