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。     

德育,不只是讲道理

有人总结过班主任的主要工作,其中最常见的一项就是——讲道理。跟学生讲道理,跟家长讲道理。翻来覆去地讲,不厌其烦地讲。我曾认为,一个优秀的班主任,就是一个善于讲道理的人。他会不停地变换方式把道理讲得生动细致、深入浅出,使学生会听、家长爱听。那么,班主任的作为真的仅仅靠讲道理吗?显然不是。     

谐波小波包自适应分解在故障诊断中的应用

将谐波小波包与匹配追踪方法相结合,提出了谐波小波包自适应分解的新方法。根据信号特征自适应选择谐波小波包字典内的时频原子,可以将非平稳振动信号既不交叠又无遗漏地分解到相互独立的频带上去,算法实现简单,频率分辨率好。通过仿真算例将该法与小波包变换、小波包追踪结果相比较,验证了该方法时频定位性好的优越性。将该方法应用于轴承和转子的故障诊断,结果表明,故障特征提取是有效的。     

小波分析在宜昌地区降水变化中的

区域降水量是重要的气候变量,研究其对气候变化的影响具有十分重要的意义。利用宜昌地区1960～2006年近50年的汛期和年降水作为观测资料,采用墨西哥帽函数（MHF）作为小波函数,分析了汛期降水和年降水的多时间尺度变化特征。结果表明,在较小时间尺度上,汛期降水与年降水在时域上的分布具有很大的相似性;在较大时间尺度上,年降水的演变略滞后汛期降水。并且推测宜昌地区在未来几年内降水将偏少,这为短期气候的预测提供了一定的参考。     

基于小波变换的语音信号去噪

利用小波的时频域局部化特性，解决语音信号的去噪问题。文中给出了语音信号的小波去噪算法，并基于不同的阈值选取，提出了采用适合于语音信号的浮动阈值，实验表明去噪效果好，提高了语音信号的识别率。     

基于离散傅立叶变换的水稻作物数字图像压缩技术研究

[目的]研究水稻监控系统中的数字图像压缩技术。[方法]提出了一种基于离散傅立叶变换的数字图像压缩技术方案,并通过仿真试验对图像进行了不同压缩比的压缩。[结果]对于压缩比在30以内的数字图像的压缩,衡量编码压缩质量的5个参数(压缩比、图像的熵、平均码字长度、编码效率、冗余度)和评价压缩图像逼真度的参数(PSNR)均达到较好效果,人眼几乎不能分辨出解压缩图像和原始图像之间的差异;在压缩比超过30的数字图像的压缩上,解压缩图像存在一定的失真。当压缩比为91.516 3时,虽然图像有一定的失真,但PSNR仍能达到21.528 2,从直观上人眼在一定的误差范围内仍能接受解压缩图像。[结论]该研究结果表明提出的图像压缩方案是一种可行的、有效的、较好的图像压缩技术,完全可以满足农作物监控系统中图像存储、交换与传输的要求。     

1961-2020年宜昌市风速变化特征研究

利用宜昌市1961-2020年逐日2 min平均风速资料,采用气候倾向法、Mann-Kendall检验法和小波分析法,从不同时间尺度分析平均风速的变化趋势、突变和周期特征,揭示三峡局部地区长时间序列风速变化规律。结果表明：近60年来宜昌市年平均风速有增大的趋势,递增率为0.084 m/(s·10 a);四季平均风速均呈略增大趋势,四季气候倾向率相近。8月平均风速增大最快,6月平均风速增大最慢。Mann-Kendall突变检验分析得出宜昌市年平均风速在1971、1996和2013年发生突变。小波分析结果表明,年平均风速变化有周期性规律,其第一主周期为32年。