基于BDS和IMU的挖掘机铲斗位姿测量方法与试验

为提高农田建设中挖掘机施工作业精度和智能化程度，本文提出了一种基于BDS（BeiDou Navigation Satellite System，北斗卫星导航系统）和IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）的挖掘机铲斗位姿测量方法。首先，采用IMU测量挖掘机各执行机构的姿态角信息，解算获得挖掘机车体坐标系下铲斗末端的三维坐标，利用双天线BDS和IMU检测车体的位置和姿态建立了挖掘机铲斗末端三维坐标的实时解算模型，并设计了融合双天线BDS和IMU输出高频率高精度位姿的卡尔曼滤波算法。模拟挖掘机实际施工场景进行了静态和动态试验，采用全站仪验证铲斗末端三维坐标解算值。试验结果表明，该方法能准确实时测量挖掘机铲斗末端三维坐标，挖掘机铲斗末端三维坐标解算值与全站仪实测值的运动轨迹变化一致，同一时刻空间两坐标点距离均方根偏差小于30mm，三个轴向坐标动态测量均方根偏差均在20mm内，绝对偏差≤30mm的数据占比不低于95.35%，挖掘机铲斗位姿的准确测量为挖掘机精准施工智能引导提供了基础。     

用交互数字高程模型分析计算坡面土壤侵蚀量

 通常用以某试验区实验数据为基础建立的纯经验土壤流失预报方程来计算土壤流失量。这种方程的建立必须有长期、系统的土壤侵蚀观测数据。笔者提出一种基于不同时相实测数据建立交互数字高程模型研究坡面土壤沉积与搬运间的量化关系的方法,进而获得小流域坡面不同时相间的土壤侵蚀量。利用GPS数据进行宏观控制分析,全站仪坐标测量功能精确实测的大比例尺数字化地形图,通过GIS进行空间数据处理与研究成果的三维显示,较好地计算特定地理单元的土壤侵蚀量。     

基于CASS方格网法土方量计算应用

阐述了南方Cass软件方格网法计算原理,并通过Trimble GPS RTK全站仪野外测量,Cass读取全站仪数据转换成.dat文件格式,展开野外测量点,生成里程文件,用方格网法计算土石方量。     

基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值（mAP）为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但mAP提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51%和16.32%;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。     

线性数据与非线性数据

线性数据具有一条或多条具有共性的数据,线性数据符合线性数据的运算规律,线性数据的排序、统计、打印等功能。非线性数据,包括具有物理相的变化的数据,自然界具有许多非线性数据。像土壤的肥力墒的变化就是一种非线性的变化过程。内燃机的燃料,经过非线性变化的过程产生高压气体推动偏心轮前进就是一种非线性过程。     

用VB实现数据库图像数据的转换

本文就从Access2000数据库导入图像数据到SQLServer2000数据库中遇到的问题，在介绍这两种数据库平台存放图保数据的不同方式后，提出了一种使用VB解决该问题的方法。     

遥感数据在流域水文研究中的应用

遥感为流域研究人员提供了一种独特类型的数据。特别是当考虑来自点测量的水文数据时,遥感数据的空间特性是其独有的特征。在点测量代表区域测量的推断中,遥感数据为研究人员提供了一种新工具,而且,遥感亦为水文学家提供了对土壤水分、雪水含量、地表温度测量的新方法。     

建立水保基层单位规范化的数据文档文件和查询系统--以南安市水土保持试验站为例

建立统一的数据文档文件是实现数据资源共享的基础工程之一。以南安市水土保持站为例,详细地介绍了数据文档文件格式、数据编码,不同条件下的查询系统和数据的安全性。     

利用ArcGIS输出图斑边界拐点坐标的操作方法

随着国家水土保持重点工程建设管理信息系统的应用,图斑边界的录入成为影响整个数据录入进程的关键环节。信息系统为县级用户进行图斑边界的录入提供了面上编辑、导入RM文件、输入拐点坐标三种方法。输入图斑边界拐点坐标是一种通用方法,但是在使用这种方法之前必须对图斑边界拐点坐标进行输出处理。现阶段图斑边界拐点坐标的输出方法主要有利用CAD、手持GPS、Google Earth和ArcGIS等四种方法,在这四种方法中,利用ArcGIS输出图斑边界拐点坐标是一种最为简便、快捷、高效、准确的方法。详细介绍了此方法的操作过程。     

计算机学科中数据处理的一般过程——以线性表处理为例

本文主要以线性表为实例,讨论了在计算机学科中数据处理的三个一般过程,即分析和提炼数据结构和数据关系;依据数据结构和数据关系,找出正确处理数据的方法;在计算机上实现数据的正确处理。     

Topcon影像全站仪在废弃采石场地形测量中的应用

近年来,废弃矿山生态环境问题越来越受到国家的重视,废弃矿山生态恢复逐渐发展为我国城市生态环境建设的重要内容之一,而区域地形测量则是生态恢复的基础.影像全站仪测量技术作为近年来发展的一种新兴地形测量技术,在废弃采石场地形测量中应用较为广泛.在介绍日本Topcon Corporation公司生产的影像全站仪测量技术原理的基础上,以实例实现地形测量及后期成图的全过程.实践证明,影像全站仪测量技术具有操作简单、测量速度快、精度高等优点,特别是影像全站仪测量过程中不需要用棱镜进行光线反射,极大地提高了地形测量的效率,同时对测量人员的安全性也有保障,适用于常规测量难以实现的困难立地地形测量.     

多源遥感降水数据在辽宁西部水文模拟中的应用研究

选用雷达遥感降水数据和卫星遥感降水作为水文模型的降水输入,以辽宁西部区域为研究区域,分析多源遥感降水数据在水文模拟中的适用性和精度。研究结果表明:经过修正后的雷达遥感降水数据和实测降水数据之间的误差值要小于卫星遥感降水数据;雷达遥感数据在水文模型中的模拟精度要好于卫星遥感降水数据,更适用于辽宁西部区域水文模拟。研究成果对于区域多源遥感数据在水文模拟中的应用提供相关参考。     

不同深度土壤水分同化产品在川西高原的应用

[目的]评估不同深度土壤水分同化产品的适用性,为川西高原有关气候变化、生态环境建设等研究提供土壤水分数据选择的科学依据。[方法]以气象自动观测站的土壤水分值作为参考,评价了中国气象局陆面同化系统CLDAS-V 2.0和全球陆面同化系统GLDAS-Noah土壤水分产品在川西高原的精度,并分析了土壤水分产品对降水过程的反应以及降水对土壤水分产品精度的影响。[结果]①GLDAS和CLDAS数据均与参考值具有极显著的相关性(p<0.01),GLDAS数据与参考值的相关性整体好于CLDAS数据;②2套土壤水分产品在研究区表层和浅层的误差均较小,其中,表层土壤水分的误差大于浅层,GLDAS数据的误差小于CLDAS数据。两套数据都存在对土壤水分的高估,且在无降水情况下对土壤水分的高估比有降水的情况更突出;③2套数据在表层和浅层都表现出与降水一致的变化过程,且土壤水分的变化均滞后于降水量的变化,GLDAS数据对降水变化的反应比CLDAS数据更加灵敏,但CLDAS数据因具有较高的空间分辨率而对川西高原土壤水分的空间分异特征表现得更好。[结论]两套土壤水分产品表层和浅层数据在川西地区的适用性都较好,GLDAS数据质量总体较CLDAS数据更好,但CLDAS数据在对土壤水分空间分异的表现方面更具优势。     

Internet环境下土地空间数据组织与表达

为了较好地实现网上土地空间数据共享,提高土地空间数据网上传输速度,该文研究了土地空间数据组织与表达方法,分析了土地空间数据的特点和用户需求,并从数据分层表达和数据格式方面进行研究,通过实验,得出了一套客观的数据。经过对数据及其图件的对比、分析表明应根据用户的需要选择数据存储格式,当用户只浏览图件而不需要交互操作时,尽量采用.jpg格式或.gif格式存储图件;当需要为用户提供交互式操作图件时,可以用MapInfo的.tab格式或ESRI的.shp格式存储图件。     

基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法

物联网技术已广泛应用在畜禽养殖中,针对畜禽养殖物联网中数据异常实时检测以及多源感知数据融合的需求,该文提出了一种畜禽养殖物联网数据融合模型。首先对传感器采集到的原始数据进行一致性检测,确保数据准确性;其次针对来自同类型传感器的多源同构数据,采用基于改进型支持度函数的加权算法进行数据融合处理,提高融合数据准确度;最后根据畜禽养殖物联网编码规则和数据组织格式,对畜禽养殖过程中的异构感知数据进行统一描述并转换为标准数据格式,为数据分析和应用提供数据基础。该文采用实际生产中的生猪养殖物联网数据进行试验,结果表明:在数据一致性检测阶段,异常数据检测率为96.67%,保证了数据质量;在多源同构数据融合计算中,该文提出的改进型支持度函数与高斯型、新型2种支持度函数相比融合方差最小,为0.192 5,能够有效提高数据融合准确度,满足畜禽养殖物联网数据分析要求。     

切沟侵蚀研究初探——以云南省文山县新开田村为例

选取了文山县新开田村的典型切沟作为对象,通过测定土壤性质、侵蚀钉及全站仪测量的方法进行研究。结果表明,该地区土壤水保功能较差;在雨季期间,切沟侵蚀程度较大,特别是沟头的溯源侵蚀,在一个雨季内估计能推进1m左右;全站仪测量生成的三维图能有效的表征侵蚀沟的变化。     

地块尺度下基于多源卫星遥感数据的粮食作物识别

开展粮食作物监测对于国家粮食安全具有重要意义。在传统像元尺度下,利用单一遥感数据进行粮食作物监测,识别精度往往较低,提取的作物地块破碎,难以满足应用需求。为此,该研究以山东省青岛市黄岛区为研究区,提出了一套地块尺度下综合多源卫星遥感数据（包括高分辨率数据、多时相数据、高光谱数据）与土地利用调查矢量数据的粮食作物信息识别方法。首先,对高分辨率数据进行分割获取耕地地块矢量数据;其次,基于多源卫星遥感数据提取地块级时空谱特征;再次,利用样本数据计算特征类间可分性,并进行特征优选;最后,构建基于二次多项式支持向量机的主要粮食作物（春玉米）识别方法。结果表明：1）该研究所提的方法可以有效进行粮食作物信息识别,基于地块数统计的识别精度为89.7%;2）利用光谱特征、植被指数、纹理特征组合得到的识别结果精度最优,基于像元数统计的精度为97.1%,与传统方法相比提高了24.2个百分点,且提取的地块信息更完整。该研究成果可支持粮食作物种植用地的调查与监测,也可为耕地非粮化时空演变与分析提供新的思路。     

基于累积分布函数匹配的多源遥感土壤水分数据连续融合算法

数据融合是解决不同来源遥感数据无法直接对比分析这一瓶颈的有效方法。实时更新的SMOS土壤水分数据(soil moisture and ocean salinity)可开展实时干旱评价(2010年至今),但由于序列短无法开展频率及演变分析。CCI(climate change initiative)土壤水分数据是联合了多种主被动遥感数据合成的长序列数据产品(1979—2013年)。为提高不同来源遥感数据的融合精度,该研究基于累积分布匹配原理构建了多源遥感土壤水分连续融合算法,将SMOS和CCI融合成长序列、近实时的遥感土壤水分数据。经验证分析,累积概率曲线相关性中表征干旱的低值区纳什效率系数由0.52提高到0.99,且融合后土壤水分数据可以较准确地反映当地的干旱事件。该研究提出的多源遥感土壤水分连续融合算法显著提高了现有融合算法的融合精度。     

具有高价值密度的农业物联网数据区块链压缩存储方案

针对现有区块链物联网体系主要采用链上存储摘要链下保留原始数据的存储方式中链上无法直接获得真实数据的问题,提出了一种具有高价值密度的农业物联网数据区块链压缩存储方案。首先,边缘服务器将收集的同一批数据聚合到同一批事务中;其次,设计离群值可处理的自适应有损压缩方法,在满足用户保真度要求的前提下降低数据冗余;最后,压缩数据上链,实现区块链上物联网数据的高价值密度存储。与现有方案相比,该方案能提高链上存储真实物联网数据的效率。试验结果表明,在使用自适应压缩方法压缩数据时,针对不同的数据集会自适应选取k值,在满足用户重建精度的前提下,获得良好压缩效果,减少链上存储空间,提高了数据价值密度;相对于风速之类频率较高的数据,温湿度、二氧化碳等变化频率较低的数据可以获得较高的压缩比;当假设正常数据压缩比为10:1时,该方案可节省约85%的链上存储空间,相应的价值密度提高了约85%。该研究可为农产品溯源过程中的物联网数据高效存储提供解决方案,为实现分布式农业物联网数据压缩存储提供技术支持。     

农用混合动力机记录仪及回放仪的设计

从农用混合动力机运行过程中的数据采集及回放系统的需求出发,应用CAN总线,将CAN总线上具有特定ID码的数据采集,并进行时间标定,同时结合USB通讯特点,存储到U盘中;利用数据回放系统对采集的数据进行回放,再现记录时CAN总线上的状况,从而设计了农用混合动力机的数据记录仪和数据回放仪。