输电线路通道下行林区冠层自动分割方法研究

针对在高分辨率影像上进行林区冠层高精度分割所存在的问题,提出了以一种结合形态学滤波的基于标记的分水岭分割算法,来实现对输电线下行林区冠层的自动分割。以航拍影像为数据源,首先构建结合了彩色和纹理梯度的综合梯度,然后采用形态学滤波消除中间过渡区域所形成的梯度极小值,同时根据树冠顶端先验信息提取标记,并强制叠加到梯度图像上,最后将上述结果作为初始信息参与分水岭分割,实现高分辨率影像上林区冠层的高精度自动分割,并以目视解译的形式获取研究区冠层的精确面积作为参考,结果显示本算法的精度较高,可以用于实现林区冠层的高精度自动分割。     

机床传动误差测量中的空域法分析

从空间域的角度讨论了信号处理的一种特殊方法，介绍了它的特点，建立了空域傅氏变换数学模型，并且给出了实用效果。实践证明空域分析法应用于机床传动链一类的特殊场合是有效的。     

利用Radon变换计算粮仓害虫图像的倾斜角度

针对无明显的直线特征的仓储害虫图像,提出了一种基于Radon变换算法定位图像区域和检测图像倾斜角度的方法.实验结果表明,该算法能快速、准确地测量出仓储害虫图像的倾斜角度,并具有很强的抗干扰性、应用适应性和抗随机噪声的特性.     

自卸车举升机构矩阵变换算法统一格式的研究

针对自卸车各种举升机构提出了矩阵变换算法的统一格式,推导出统一格式下各举升机构的变换矩阵,并开发了通用设计系统。该系统可计算任一举升时刻举升机构各铰接点位置和油缸推力。     

利用小波分析诊断农机产品变速箱齿轮故障

介绍小波变换的基本原理，针对农机产品变速箱齿轮出现故障时产生的非稳态脉冲信号特点，选择合适的小波。应用小波变换准确地诊断变速箱齿轮裂纹故障，证明了小波分析的应用价值。     

玉米籽粒内部组分低对比度透射图像精确分割研究

为解决玉米籽粒透射图像由于对比度较低造成内部组分提取不精确的问题,提出一种基于色彩通道非线性变换的多通道重叠区域分割方法,对玉米籽粒图像在灰度、R通道及b通道下得到的二值图像使用重叠区域原理,实现玉米籽粒组分的精确分割。首先,采集不同玉米品种的籽粒透射图像,提取单粒玉米籽粒;其次,采用多通道重叠区域法分割单粒籽粒图像,得到玉米籽粒胚部、角质胚乳和粉质胚乳3部分的图像;最后,以查全率和查准率评价多通道重叠区域法与传统图像分割方法对不同品种玉米籽粒的分割效果。不同品种玉米籽粒的分割试验表明:多通道重叠区域分割方法的查全率、查准率及综合评价指标均达到98%以上,分割效果优于传统的图像分割方法,能够实现不同品种透明角质玉米籽粒透射图像的精确组分分割。     

探地雷达树木根系定位与直径估算

针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

基于离散小波分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法与评估

为提高土壤含水量格点数据的区域适用性、准确性，该研究提出了基于离散小波多尺度分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法，利用2016-2018年6-9月ESA-CCI、SMAP、ERA5-Land数据集以及地面站点观测的土壤含水量数据，在以黄河流域为主体的主要农业气候区开展了融合方法可行性和适用性研究。结果表明，融合方法能有效捕获融合数据源的多尺度特征信息，通过多源多尺度逐层特征信息权重融合与重构，能有效改进单一数据源在不同农业气候区域的适用性、时空结构和波动特征的准确性。融合结果总体评估的均方根误差、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.053 m³/m³、0.001 m³/m³和0.721，时空分解评估的综合表现均优于单一融合数据源的评估指标，多尺度时空波动频谱结构特征与观测时空序列更吻合，特别在25 d时间尺度以内时空波动吻合度改进最为明显。该研究获得了较理想的区域土壤含水量改进预期，可为区域生态环境监测、农业可持续发展、水土保持、防灾减灾等科学研究和业务应用提供可行有效的方法参考。     

新安江流域降水、径流演变特征分析

为了掌握新安江流域降水、径流的演变特征,采用Mann-Kendall检验法、Morlet小波分析法对新安江流域近57年的降水、径流数据的月、年际变化,年序列的突变和周期特征进行了统计和分析。结果表明:春夏季的4—7月是新安江流域降雨和径流最为集中的时段,新安江流域年降雨、径流的年际变化均呈明显增多的趋势,新安江流域年径流、降雨的突变异常时间基本吻合,两组序列的第1主周期均为17 a,第2,3周期分别是7 a,3 a,目前正处于不同周期中的丰水年中。两组序列高度相关,且具有极其吻合的同步变化特征。可见新安江流域属于雨水补给型河流,降雨是影响该流域径流最主要的因子。新安江流域可利用径流和降雨两组序列建立了线性回归模型,其拟合和预报效果较好,在流域长期径流量预报业务中有一定的应用价值。