基于组合核非线性退化模型的遥感图像复合分类

遥感数据的多空间分辨率复合分析是遥感处理技术的重要发展方向。为了解决低分辨率图像混合像元分类精度低、高分辨率数据分类处理时间长以及大区域高分辨率数据获取困难等实际应用问题,该文改进了传统基于线性退化函数模型的复合分类模型,提出了基于组合核函数的非线性退化模型复合分类算法,分析了纹理信息对于提高复合分类精度的作用,并通过实际遥感数据试验分析比较了两种模型的分类精度。试验结果表明新方法可较大程度地提高总体分类精度,在分类过程中引入纹理信息有助于进一步改善分类精度。     

湿地松针叶碳氮稳定同位素及水分利用效率

以福建省福州市滨海沙地湿地松(Pinus elliottii)人工林为研究对象,采用同位素质谱仪测定不同叶龄(当年生、1年生、2年生)针叶碳氮同位素丰度值(δ13C、δ15N),然后运用δ13C值来估算碳同位素分辨率(△13C)和水分利用效率(WUE),研究叶龄对湿地松针叶碳氮稳定同位素组成、△13C、WUE的影响,从而为滨海沙地湿地松人工林的科学经营提供依据.结果 表明:C3植物湿地松针叶的δ13C、δ15N、△13C、WUE的平均值分别为(-2.9323±0.0897)％、(-0.4752±0.0245)％、(2.1224±0.0944)％和(30.842±5.038) μmol·mol-1,但是叶片的δ13C、δ15N值均低于全国平均值,而且δ15N值偏负.叶龄对δ13C、δ15N、△13C、WUE均有显著影响(P＜0.05),其中δ13C、δ15N、WUE随叶龄增加而降低,△13C随叶龄增加而增加.湿地松针叶的δ13C与δ15N呈极显著线性正相关(y=3.553x-1.244,R2=0.945,P＜O.001).     

图像处理中分辨率的选取

本文介绍了图像处理中理解分辨率、选取合适的分辨率等数据的分类。     

格网分辨率对生态动力学模型模拟结果的影响

以2009年4月太湖生态学实验数据为基础,研究了15、20、25、30 m格网分辨率下NPZD生态动力学模型模拟结果的差异性.结果表明,格网分辨率和平均浓度及浓度均方根之间存在较复杂的关系,难以用统计方法加以描述.总体而言,格网分辨率的不同,生态动力学模型计算得到的磷浓度、悬浮泥沙浓度和叶绿素a浓度的平均值、均方根和空间布局也将不同.在实际应用中,应该选择适宜的格网分辨率进行生态学参数模拟,进而实现对太湖水体状况的正确模拟与预测.     

基于自适应多分辨率分析的电动拖拉机驱动功率分配策略

燃料电池分布式驱动电动拖拉机（fuel cell distributed drive electric tractor,FCDET）能够有效解决环境污染和能源紧缺问题、推动农业可持续发展。针对FCDET牵引效率低、续航时间短、氢耗量大等问题,该研究提出了基于自适应多分辨率分析（adaptive multi-resolution analysis,AMRA）的犁耕驱动功率分配策略。首先建立燃料电池系统等效电路模型、总效率求解模型、能量耗散模型以及驱动电机响应模型。一次重构策略基于可调Q因子小波变换（tunable Qfactor wavelet transform,TQWT）,获得有效反应功率信号振荡特性的子序列。二次重构策略将低频子序列经过变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）为若干个具有特殊稀疏性质的离散子信号。然后采用麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）实时获取VMD的分解层数和二次惩罚因子的最优组合。最后将二次分解后的子序列和子信号按照频率特性进行重构,并将重构功率信号在各个能量源之间重新分配。以E...     

浅议数字高程模型的生成

利用ERDAS、GIS软件,从山西省森林资源“二类”调查工作的角度出发,总结出精度高、效率高、又能满足“二类”调查影像要求的一种生成数字高程模型(DEM)的最优方法。     

利用双通道卷积神经网络的图像超分辨率算法

目的 图像超分辨率算法在实际应用中有着较为广泛的需求和研究。然而传统基于样本的超分辨率算法均使用简单的图像梯度特征表征低分辨率图像块,这些特征难以有效地区分不同的低分辨率图像块。针对此问题,在传统基于样本超分辨率算法的基础上,提出双通道卷积神经网络学习低分辨率与高分辨率图像块相似度进行图像超分辨率的算法。方法 首先利用深度卷积神经网络学习得到有效的低分辨率与高分辨率图像块之间相似性度量,然后根据输入低分辨率图像块与高分辨率图像块字典基元的相似度重构出对应的高分辨率图像块。结果 本文算法在Set5和Set14数据集上放大3倍情况下分别取得了平均峰值信噪比(PSNR)为32.53 dB与29.17 dB的效果。结论 本文算法从低分辨率与高分辨率图像块相似度学习角度解决图像超分辨率问题,可以更好地保持结果图像中的边缘信息,减弱结果中的振铃现象。本文算法可以很好地适用于自然场景图像的超分辨率增强任务。     

基于MATLAB的超分辨率字符识别算法实现

字符识别的超分辨率重建已经在图像处理领域成了一个研究热点,其不仅在理论上具有重要意义,在实用中也有迫切需求。论文主要通过对字符识别的超分辨率重建算法进行研究,并应用一种算法加以实现。最终通过MATLAB软件进行仿真,对给出的模糊文本图像进行超分辨率重建,并得出最后重建图像。让人们了解这种方法的实用性。     

不同水分条件下小麦碳同位素分辨率的遗传分析和QTL定位

为探讨小麦碳同位素分辨率(△)与抗旱性及产量性状的关系,以小麦品种宁春4号和宁春27号杂交构建的重组自交系（RILs）群体为材料,分析△在不灌水（W0）、灌1水（W1）、灌2水（W2）和灌3水（W3）四种水分条件下与其他不同性状间的遗传相关性,并定位控制小麦△的QTL位点。结果表明,△在RILs群体中呈双向超亲分离,分布频率表现为正态分布。随着干旱胁迫的增强,△值降低,RILs株系间的△变异程度增大,△双向超亲分离的比例增加。四种水分处理下叶片△与千粒重、穗粒重均呈负相关。穗粒重（Y）与△ (X₁)、叶绿素含量(X₂)、千粒重(X₃)的回归方程为:Y=0.056-0.110X₁+0.046X₂+0.037X₃,表明在适度干旱条件下低△影响了穗粒重。采用QTL IciMapping 4.0对△进行QTL检测,共检测到5个QTL,其中位于7B染色体上的有3个,位于5B和3D上的各1个。位于7B染色体上的3个QTL是在W0、W2和W3三种水分条件下分别检测到的,且W0和W3下检测到的2个QTL的标记区间相同（barc267~gwm46）,其中Q△-7B.3对△表型的贡献率达到40.3%。