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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。 相似文献
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为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。 相似文献
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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。 相似文献
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【目的】研究南京市5个常见树种的燃烧性,为可燃物管理及防火树种的筛选提供依据。【方法】选择南京市老山林场常见的3个针叶树种(杉木、马尾松、侧柏)和2个阔叶树种(女贞、麻栎)为研究对象,利用锥形量热仪对其树叶和树枝的热释放速率、热释放速率峰值、有效燃烧性、总热释放量、点燃时间、质量损失速率6项燃烧性指标进行测定,并利用因子分析法综合比较各树种的燃烧性。【结果】与其他4个树种相比,马尾松叶的总热释放量、质量损失速率和枝的热释放速率峰值、总热释放量最高,分别为7.29 MJ/m~2、0.051 g/s、228.45 kW/(m~2·s)和15.01 MJ/m~2,可知马尾松是极易燃树种;杉木叶的热释放速率峰值为208.89 kW/(m~2·s),而且点燃时间最短,表现出较强的燃烧性;侧柏的各项燃烧指标居中;麻栎叶的质量损失速率最低,为0.032 g/s;女贞叶、枝的热释放速率峰值和总热释放量均最低,分别为95.79,87.47 kW/(m~2·s)和2.14,9.69 MJ/m~2,是当地较好的防火树种。【结论】5个树种的燃烧性由强到弱依次是马尾松、杉木、侧柏、麻栎、女贞。 相似文献
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采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。 相似文献
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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。 相似文献