河渠水面线计算中几个关键问题探讨

从应用角度出发探讨可能导致河渠水面线计算误差的几个关键问题:①应用条件的控制与水面线计算结果精度的把握,并以实例探讨河道底坡、计算河段的长度Δs和起推水位对结果精度的影响;②弯道水流的横向和纵向水面线计算;③扩散河段、收缩河段以及有支流汇入的河段在不同缓急状态下是否计入局部水头损失对水面线结果的影响。这些探讨可为堤防工程规划设计提供参考。     

原木边部锯材的精确尺寸和相应规格的确定

确定了原木边部锯材宽度和厚度的理论值0.424d×0.1d,较目前通用的0.43d×0.1d和0.421d×0.1d均更精确。根据确定式计算的边部锯材出材率,平均为17.66％;边部规格锯材出材率为17.49％;而边部Ⅰ等钝棱锯材的出材率则达23.48％。     

多重马尔可夫链预测的模糊模型

木文提出了多重马尔可夫链预测的模糊模型。该模型克服了以普通集合论为基础划分系统状态的弊病,推广了马尔可夫链预测的模糊模型。模型有效地提高了预测精度。文中以林业虫害预测说明了多重马尔可夫链预测的模糊模型的方法。     

利用多重马尔可夫链提高林业预测精度

本文对多重马尔可夫链的应用进行了讨论。利用马尔可夫链和多重马尔可夫链对陕西省五倍子的年产量进行了预测,分析了它们的预测精度。预测结果的分析表明多重马尔可夫链明显地提高了预测精度。     

思茅区森林生物量分层抽样调查设计

基于普洱市思茅区森林资源二类调查数据,以森林起源、地类、龄组、优势树种作为分层变量,在95%的可靠性下,设置95%,90%和85%的抽样设计精度分层抽样进行森林生物量估测,将抽样调查结果与系统抽样方法进行比较。结果表明:1)分层抽样具有样本数量少、抽样精度高的明显优势,在普洱市思茅区,按85%的设计精度,按优势树种的分层抽样比系统抽样的效率约提高了52%;2)采用单变量进行分层抽样,优势树种具有显著优势。按85%的设计精度,在样本数量为44个的前提下,其实际抽样精度达到87.82%。     

基于森林资源二类调查数据的森林生物量抽样设计对比研究

探究和对比不同抽样方法对森林生物量抽样调查中样地数量、样地布设及估算精度等方面的影响,优选适宜的抽样方案,在保证精度的前提下节省外业调查的工作量和成本。基于云南省大理市2016年森林资源二类调查小班数据,以森林起源、龄组、优势树种作为分层变量,在可靠性为95%、抽样精度为90%和85%的条件下,计算分层抽样所需的样本单元数,并与系统抽样进行比较分析;以分层抽样方法进行大理市森林地上生物量的抽样设计,将抽样结果与系统抽样方法进行比较分析。结果表明,抽样精度为90%时,分层抽样所需的样本单元数分别比系统抽样少21.91%、12.92%和45.51%;抽样精度为85%时,分层抽样所需的样本单元数分别比系统抽样少21.51%、12.66%和45.57%;在相同的抽样精度条件下,抽样单元数呈现起源>优势树种>龄组的变化趋势。按抽样精度90%,系统抽样估测的大理市森林地上总生物量为1 914.83万t,按起源、优势树种和龄组,其总生物量估测值分别为1 608.22万t、1 679.03万t、1 536.08万t。在可靠性和抽样精度相同时,实际抽样精度排序为起源>优势树种>龄...     

基于Mask-RCNN的复杂背景下多目标叶片的分割和识别

在基于叶片图像进行植物识别和生长状态监控时,植物目标叶片的准确分割和识别是前提和基础,但复杂背景给叶片的分割和识别带来了极大的挑战。本研究提出基于Mask-RCNN深度学习网络分割和识别复杂背景下多目标叶片的算法,共拍摄自然生长状态下常见的植物叶片图像7 357张,标注3 000张作为训练数据库,这3 000张图像共包含4种植物,分别为孔雀竹芋(Calathea makoyana)、珊瑚树(Viburnum odoratissinum)、洋常春藤(Hedera helix L.)和黄花羊蹄甲(Bauhinia tomentosa)。选择这4种植物的80个测试样本图像进行分割、识别与错分率分析。结果表明:Mask-RCNN深度学习网络对这4种植物的识别效果良好,未出现误识别的情况;分割的平均图像错分率为0.93%,最大值不超过2.49%,即分割准确率达97.51%;同时该算法具有强大的迁移能力。     

坡面径流实时监测装置的测试与率定

径流小区观测技术是水土保持监测评价的基础.研发适用于径流小区尺度的径流观测装备可有效减少人工监测的随机性,降低监测人员的工作强度.通过人工模拟不同强度的产流汇水条件,对“径流泥沙含量实时测量装置”开展径流测量性能的专项测试,结果表明:该装置在测试环境条件下的径流测量相对误差范围为-4.33％～-24.01％,稳定时长范围为55 ～ 130 s.偏相关分析发现:测量稳定时长与径流的含沙量、流量分别呈显著正相关关系和显著负相关关系(P＜0.05);测量精度与含沙量和流量的相关系数均呈负相关关系,但含沙量和流量对测量精度的影响有限(α=0.05).通过回归分析,得到该装置径流量修正模型;经验证,该模型可使平均相对误差由修正前的11.53％降低至6.80％,平均测量数据稳定时间由修正前的96 s降低至80 s.研究分析提出,通过对上述设备增设波浪过滤消减装置、增大滤波管直径等措施可进一步降低测量误差,提高工作稳定性.基于上述测试结果,本研究认为通过利用修正模型,测试设备的径流测量效果在测试流量范围内较为理想,即该设备在降雨强度范围为3.60 ～ 66.96 mm/h的产流工作条件下较为适宜.     

样本量对MaxEnt模型预测物种分布精度和稳定性的影响

以实际调查的4个物种的34个不同样本量(5,6,8,10,15,20,25,30,40,50,60,70,80,90,100,120,150,180,200,220,250,300,350,400,450,500,550,600,650,700,800,900,1 000,1 200)为例,模拟计算分析不同的样本量对MaxEnt物种分布模型的精度和稳定性的影响.结果表明:总体上来看,样本量的大小对MaxEnt模型预测物种空间分布的精度影响不大,在样本量较小时,精度不稳定,随着样本量的增大(训练数据在样本量50左右,检验数据在样本量120左右),MaxEnt模型的预测精度越来越稳定.