自适应巡航系统在汽车中的应用

阐述了汽车自适应巡航系统的作用、工作原理和关键技术,介绍了其在国内外的研究应用情况,并对自适应巡航系统未来发展趋势作了探讨.     

2010年海南岛北部一次强对流天气的特征分析

利用1°×1°的NCEP全球再分析资料和常规气象要素、中尺度自动站、多普勒雷达等资料针对2010年6月1日海南岛北部一次强对流天气发生、发展过程进行分析。结果表明:(1)强对流天气发生在对流层中层南支槽与低层暖湿切变共同作用的天气尺度背景下,700~600 hPa之间的干冷侵入是对流触发的主要机制之一,由于低层水汽偏少,不利强降水的发展,造成此过程风大雨小;(2)多普勒雷达产品可以清楚反映低层风场切变以及冷暖平流的发展演变,因此可弥补探空资料的不足,为临近预报提供一定的参考;(3)强对流天气一般在地面风场切变线出现之后30~50 min后发生,这对强对流天气的预报有指示作用;(4)近地层的东南暖湿气流以及850 hPa西南暖湿气流的输送为此次过程对流发展提供充足水汽条件。     

小麦倒伏的雷达极化特征及其遥感监测

研究探索了雷达遥感大面积监测小麦倒伏状况的潜力。利用覆盖整个小麦生育期的5景时间序列Radarsat-2全极化影像数据,对比分析了倒伏小麦与正常小麦在不同时间、不同极化的雷达后向散射动态响应规律,发现雷达极化特征对小麦倒伏十分敏感,基于此提出利用雷达极化指数监测小麦倒伏的方法。并利用内蒙古额尔古纳市上库力农场春小麦抽穗灌浆期的实地调查数据,对提出方法进行验证,结果表明该方法能有效辨识和监测小麦倒伏。为大面积监测小麦倒伏提供了一种简单、快速、有效的手段。     

基于高频探地雷达的土壤表层含水量测定

高精度快速探测土壤表层水分状况,对于精准农业生产、水资源精确管理及防治坡耕地水土流失具有重要意义。现有探地雷达(ground penetrating radar,GPR)低频探测技术不能满足表层土壤含水量高精度要求,需要发展和应用高精度探测技术。本研究采集江宁某蔬菜地水稻土表层(0~20cm)土壤(粉砂质黏壤土),通过室内模拟试验,利用高频(1 GHz和2 GHz)探地雷达在不同土壤含水量状况下进行探测,获取GPR数据图像信息,提取电磁波谱特征参数,分析其与土壤含水量之间的定量关系。结果表明:1 GHz和2 GHz频率GPR探测的土壤介电常数ε与实测土壤含水量θ拟合的ε~θ模型决定系数R2分别为0.94与0.97,高频探地雷达技术预测粉砂质黏壤土表层土壤含水量是可行的;与低频探地雷达技术相比,高频探地雷达技术能够高精度探测表层土壤含水量。     

基于修正介电常数模型的煤矿区复垦土壤压实评价

模拟复垦机械对试验区土壤进行不同程度的压实,在探地雷达获取土壤介电常数的基础上,检验并修正了4种经典复合介电常数模型,并结合野外试验对修正后的模型通用性进行了验证。结果表明,土壤介电常数与土壤压实指标(土壤紧实度、容重、孔隙率等)相关系数89%,可以表征土壤压实状况;原有复合介电常数模型虽然存在误差不能直接使用,但模型计算值与实测值相关系数0.99,修正后二者拟合误差1%;在野外试验中,基于修正后的介电常数模型反算的土壤压实指标(容重、孔隙率)与实验室测量值误差率5%,通用性较好。表明在科学布设测线以保证探地雷达准确获取土壤介电常数的前提下,可以通过修正后的复合介电常数模型对煤矿区复垦土壤压实状况进行全面客观的评价。     

基于低频GPR的土壤累积入渗量的探测方法研究

农田尺度上土壤累积入渗量的准确获取是目前土壤入渗研究中的难题.通过土工模拟和灌水实验,探讨利用低频探地雷达(GPR)技术探测土壤累积入渗量的方法.在分析灌水前后GPR剖面特征的基础上,分别构建和对比了基于波速法和振幅法的土壤累积入渗量计算模型.结果表明,基于振幅的探测模型在精度和稳定性方面均优于波速法,反射波振幅模型精度高于地面波模型,利用反射波波谷1构建的累积入渗量的GPR探测模型的决定系数达到0.96.因此,使用低频探地雷达可以实现对土壤累积入渗量的准确探测.研究结果为农田尺度上土壤累积入渗量的探测方法提供了一种新思路,同时,也为GPR在土壤学领域中的进一步应用提供了科学依据.     

单时相双极化ENVISAT ASAR数据水稻识别

许多研究已表明合成孔径雷达(SAR)对水稻识别及作物长势监测很有潜力。但是，以往的研究多是采用单极化多时相SAR数据进行水稻监测的。该文本着探讨多极化方式的优势以及降低数据购买成本和减少数据处理量的目的，对单时相双极化的ENVISAT ASAR APP数据的水稻识别能力进行了评价。在水稻生长季节，获取了覆盖江苏洪泽县的ASAR APP时间序列数据。首先，分析比较不同地物的后向散射系数，选择出最能区分水稻与非水稻的单时相数据；然后，采用决策阈值法将水稻信息从图像中提取出来；最后，利用DGPS实测的样地数据对水稻识别进行精度验证。结果表明，利用水稻齐穗期至近成熟期的HH和VV极化的ENVISAT ASAR APP图像能较好区分水稻与非水稻， 水稻识别精度可达86％以上。     

基于K波段的雷达水位计设计

针对传统水位测量方法的局限性以及传统水位测量仪器的误差,设计一种新型的基于K波段雷达的非接触式水位计.本系统利用雷达测距效应,得到水位与高频波发射接收时差之间线性关系.系统从硬件层面和软件层面分别进行模块化设计,并且提出若干增强系统可靠性减少系统缺陷的方法.最终制作了该水位计模型并对模型进行了测试,设备运行良好,实验结果和理论基本一致.说明该水位计具有良好的工程价值.     

“6?13”强冰雹天气雷达特征分析及对农业的影响

为了找寻冰雹天气发生的原因及对农业的影响,利用多普勒雷达的反射率因子、径向速度、垂直累积液态水含量(VIL)等产品,结合高低空环流形势及地面资料,对发生在长治市2016 年6 月13 日的强冰雹天气过程进行分析。结果表明：（1）此次冰雹天气是由高空冷槽和与地面暖低压共同作用结果;（2）强回波与三体散射(TBSS)对提前预报强冰雹有较好的指示意义;速度场的辐合辐散可以判断回波未来发展趋势,增强预判准确性;当TBSS出现一定的持续性时,TBSS可以作为强冰雹预警的辅助指标;VIL是判别冰雹的有效工具之一,且对冰雹的预报有较好的指示作用;（3）加强冰雹监测,通过及时的“点”监测,实现“面”预警,是减少冰雹对农业生产造成灾害的一种有效的补充手段。     

基于无人机LiDAR特征变量的南方集体林区蓄积量估测

基于广西壮族自治区森林资源年度监测评价成果数据,采用逐步回归选择机载激光雷达特征变量,建立多元线性回归、Logistic回归和随机森林模型,预测南方集体林区桉树、杉木和天然阔叶林样地的蓄积量。结果表明:1)桉树和杉木样地的逐步回归特征变量多为高度和强度变量,而天然阔叶林样地则是间隙率、覆盖度、叶面积指数等综合变量;2)桉树和天然阔叶林样地,随机森林模型的蓄积量估测精度(桉树R~2=0.97,RMSE=12.60m~3/hm~2;天然阔叶林:R~2=0.90,RMSE=18.45m~3/hm~2)高于多元线性回归和Logistic回归模型,而杉木样地在多元线性回归模型中得到了最优的蓄积量估测结果(R~2=0.91,RMSE=24.30m~3/hm~2);3)在3种模型估测精度中,人工桉树和杉木样地均优于天然阔叶林样地。可见,高密度的激光雷达点云可以获取更优的特征变量,针对复杂的样地条件需要灵活选择估测模型实现蓄积量调查,以便为林草部门进行森林资源调查、监测和经营管理提供科学依据。