植被季相变化对三维激光测量切沟地形的影响

植被对地面的遮蔽和地形的复杂性,使高精度数字高程模型(DEM)的制作难度较大.黄土高原丘陵沟壑区地形破碎,植被复杂,且植被情况在生长季和非生长季存在较大差异,本文主要分析植被季相变化和不同滤波插值方法对DEM的影响.以陕西绥德桥沟为研究区,基于2018年9月和12月的2次实地测绘的点云数据,经过植被滤波和插值,对比2次...     

应用滤波方法提高高山松地上生物量遥感估测精度的研究

基于1987年、1992年、1997年、2002年、2007年、2012年分布在香格里拉市的34个高山松固定样地数据,以及Landsat时间序列数据集,利用谷歌地球引擎和Python,通过3种滤波算法对时间序列数据进行重构,应用随机森林算法对森林地上生物量进行估测,根据模型评价指标对重构前后时间序列数据的估测效果进行分析。结果表明：采用3种不同滤波方法重构的时间序列数据训练的非参数模型,其拟合精度和预测精度均高于滤波前时间序列的预测精度,整体均方根误差和相对均方根误差指标均优于滤波前数据,其中ARMIA方法最佳。应用滤波方法在一定程度消除了影像自身所携带的大量噪声和不确定性,有效地提高了数据质量,提高了高山松地上生物量遥感估测的精度。     

中国潜在产出测算实证研究

在对中国潜在产出测算研究状况进行评介的基础上,分别使用H-P滤波法和生产函数法估算了中国1978—2004年间的潜在产出、产出缺口和潜在产出增长率。结果表明:(1)1978—2004年间,中国的产出缺口出现了波动水平正负交替的周期情形;(2)1995年以前产出缺口的波动幅度比较剧烈且较为频繁,1996年特别是1999年以后产出缺口的变化较为平缓;(3)1997年以后,虽然经济的增长率保持较高的水平,但是生产要素的实际利用水平却逐渐降低;(4)生产函数法得到的结果基本客观的反映了改革开放后,中国开始从计划经济向市场经济过渡到市场经济初步建立这一时期的生产要素使用情况。(5)根据H-P滤波法和生产函数法估算的潜在产出,得到1978—2004年间的平均潜在产出增长率分别为9.54%和9.67%。根据估计结果,在今后几年,通过适当的宏观调控,把中国的经济增长率稳定在8%～9%可能是一个较好的选择。     

无人机RGB影像在高寒草地狼毒入侵监测及盖度估算中的应用

有毒植物入侵对草地生态系统和生物多样性的影响日益严重,无人机遥感为毒草防治提供了快速高效的监测方法。以青藏高原危害最严重的有毒植物狼毒为研究对象,探讨基于无人机影像的高精度狼毒遥感识别及盖度估算方法。在盛花期获取典型狼毒入侵草甸的无人机RGB正射影像,结合植被指数、色彩变换和纹理滤波方法提取狼毒识别特征,通过ReliefF-VIF/Pearson二次降维筛选出6项最优特征,基于RF、SVM和ANN三种机器学习算法构建狼毒识别模型。结果表明,与原始RGB波段相比,优选特征使狼毒识别精度有效提高4%～7%。三种分类方法的分类总精度和狼毒分类精度均大于81%,基于优选特征的RF和SVM模型的分类总精度和狼毒分类精度达到91%以上,狼毒识别效果最佳。随着统计单元的增大,利用无人机RGB影像分类结果估算狼毒盖度的精度明显下降但稳定性逐渐增加,斑块尺度50～60 cm是狼毒盖度估算的最优尺度。     

基于时间窗口和极值去除设定的水文数据可视化滤波方法探讨

为消除水文数据异常值对数据可视化的影响,本文提出了一种可用于水文数据可视化的数据滤波算法,该算法通过配置数据序列窗口和极值去除设定的方法,处理优化包含异常值的水文测量数据,并以某水文站真实的测量数据为例,对比展示了处理前后的可视化后的效果。该算法可调参数的配置特性,可以兼顾被测量对象的可视化效果在宏观和微观上的不同需求。     

进口奶牛场在选择和使用冷冻精液中值得注意的问题

随着国内奶牛业的快速发展，进口奶牛的数量与日俱增。这些进口奶牛所面临的配种问题，不仅关系到奶牛个体生产能力的发挥，而且关系到其后代的遗传品质，成为影响牛群整体经济效益的关键因素之一。     

河北省猪肉价格波动研究 ——基于X-12和H-P滤波模型

猪肉价格波动会影响整个生猪产业的运行,研究猪肉价格波动可以发现市场对猪肉的消费需求情况,并为政府部门在相关方面的管理提供依据。基于2013年至2019年第1季度的猪肉月度价格数据,利用X-12季节调整法、H-P滤波模型、EXCEL2010以及EVIEWS 8.0软件,通过分析其不规则波动因素、季节因素以及趋势性、周期性因素对2019年第2季度的月度价格波动规律进行探究[1-2]。研究结果表明,河北省猪肉价格波不仅会受到国内和省内生猪养殖的共同影响,而且疫情、政策等外部因素也会对猪肉价格变动产生较大影响。     

基于高斯引导滤波MSRCR的奶牛夜间低质量图像增强方法

为了解决奶牛夜间图像存在颜色失真、边缘细节丢失与噪声干扰等低质量问题,试验提出了一种基于高斯引导滤波的彩色恢复多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration, MSRCR)图像增强算法,即先利用多尺度高斯滤波函数处理原始夜间图像得到粗糙照度分量,再利用引导滤波(guided filtering, GF)函数处理获得精确照度分量,然后结合四方向Sobel边缘检测器进行反射分量自适应权值优化,最后通过对数加法将照度分量和反射分量合成增强图像。试验以3组(1组为均匀光照灰度图像、2组为均匀光照彩色图像、3组为非均匀光照彩色图像)夜间不同成像条件下的180幅图像为研究对象,以平均梯度(mean gradient, MG)、标准差(standard deviation, S)、信息熵(information entropy, IE)、边缘保持指数(edge preserving index, EPI)、结构相似性指数(structural similarity index, SSIM)、峰值信噪比(peak signal to nois...     

不同类型土壤的光谱特征及其有机质含量预测

 【目的】构建适合土壤有机质含量估测的高光谱参数及定量反演模型。【方法】系统分析中国中、东部地区5种不同类型土壤风干样本有机质含量与350～2 500 nm波段范围高光谱反射率之间的关系,利用特征光谱参数和BP神经网络建立土壤有机质的定量估测模型。【结果】光谱一阶导数构成的两波段光谱参数与土壤有机质含量的相关性明显优于原始光谱,尤其采用Norris平滑滤波后导数光谱效果更好。光谱参数构成形式以差值指数最好,其次为比值和归一化指数。与土壤有机质含量相关程度最高的光谱参数是由可见光区554 nm和近红外区1 398 nm两个波段的一阶导数组合而成的差值指数DI(D554,D1398),两者呈显著指数曲线关系,拟合方程为y= 184.2 ×exp[-1297×DI(D554,D1398)],决定系数为0.90。经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.84,均方根误差RMSE为3.64,相对分析误差RPD为2.98,显示估测模型具有较好的预测精度。另外,利用BP神经网络结合偏最小二乘法(PLS)对导数光谱进行分析,提取贡献率达到99.56 %的前6个主成分建立了三层BP 神经网络模型,模型决定系数为0.98,经不同类型土壤的观测资料检验,模型预测决定系数为0.96,RMSE为2.24,相对偏差RPD为4.83。比较利用DI(D554,D1398)和BP网络进行土壤有机质含量的预测结果,前者精度低于后者,但可以满足土壤有机质监测的需要。【结论】利用差值光谱指数DI(D554,D1398)和BP神经网络模型均可实现对土壤有机质的精确估测。     

中国西瓜甜瓜生产者价格波动性研究

利用CensusX12、H-P滤波法、偏离率RV和变异系数对中国2003—2012年的西瓜、甜瓜的季度生产者价格指数的波动特征进行分析。结果显示:西瓜和甜瓜的生产者价格均表现出明显的持续上升趋势;西瓜和甜瓜的生产者价格季节性波动特征明显,而且易受到外部因素的冲击;研究期间西瓜的生产者价格有5个波动周期,平均波动周期为8个季度;甜瓜生产者价格有5个波动周期,平均波动周期为6.6个季度;这两类瓜果生产者价格的波动周期都具有不可重复性和非对称性。