北京林业大学“程序设计”课程教学改革探索

“程序设计”课程是计算机科学与技术专业的专业基础核心课程。针对基于语法的“程序设计”课程教学模式存在的问题，分析北京林业大学“程序设计”课程的教学现状、教学定位和教学要求，提出由问题设计算法、由算法引导程序的基于算法的教学改革方案。实践证明，强调算法设计、淡化语法细节，在机房授课并在实验和考试中使用在线评判系统的教学模式更有利于培养学生的思维能力，也能更好地激发学生的编程兴趣以及提高学生的编程水平。     

森林资源二类调查辅助设计系统

在森林资源二类调查中,对抽样调查和小班调查方法的林分蓄积量计算采用系统程序设计.不仅提高了林分蓄积量的计算精度、速度,并简化了计算过程.     

面向对象的土地信息系统开发研究初报

利用面向对象方法和ＯＬＥ技术,以国产ＧＩＳ通用软件Ｃｉｔｙｓｔａｒ和数据库管理ＶｉｓｕａｌＦｏｘｐｒｏ为基本支撑系统进行了土地信息系统的设计与开发,以期提高程序开发水平和系统的流化程度,并使系统易于在基层土地管理中推广应用。     

双变数回归分析程序设计及其应用

选择８种双变数回归模型,采用ＢＡＳＩＣ语言设计双变数回归分析程序,使之为回归分析服务,经上机运行证明,程序简单实用,交互性强,在实际应用中,不但能自动比较不同模型的精度,以选出最佳方程,而且能及时进行回归模拟,查看回归曲线与实际观测点的吻合程度。     

面向对象技术在机械系统运动图形仿真中的应用①

The method using Object-Oriented Programming Technique to build the geometric model of mechanical systems is introduced. There are two kinds of objects in the geometric model of a mechanical system the graphs and the joints(that is, constraints). The basic graph class which has the common attributes of all graphs is constructed. Then, different graph classes, such as the box class, the cylinder class, the circle class, and so on, are derived from the basic graph class. These classes inherit all the attributes belonging to the basic graph class. The joints are special graphs, so the basic joint class also can be derived from the basic graph class. All joint classes inherit all the attributes of the basic graph class and the basic joint class. This method is highly efficient, and easy to realize and to expand.     

黑土区田块尺度精准管理遥感分区时空格局与成因分析

精准管理分区是实施精准农业的重要环节,对分区结果的时空变化分析有利于因地制宜制定田间精准管理措施。该研究以黑龙江省友谊农场种植玉米作物的田块为研究区,获取多年玉米出苗期Sentinel-2 A卫星遥感影像,提取归一化差异植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),运用面向对象分割的方法进行精准管理分区,通过空间转移矩阵方法表述研究区分区格局变化情况,并对精准管理分区时空格局成因进行探究。结果表明:研究区在2017-2020年6月上旬精准管理分区格局相似;分区后NDVI、高程、坡度的变异系数分别降低了70.690%～76.420%、42.857%～57.143%、30.723%～34.940%;同一条垄线上,4期NDVI最高值均位于阳坡,且坡顶至阴坡坡底NDVI值逐渐降低;作物生长初期地形影响土壤水分及温度分布从而影响作物长势及精准管理分区格局。研究结果为精准管理分区与精准施肥、施药等田间变量管理措施的衔接提供参考。     

大型车辆空气悬架控制器的设计开发

以空气悬架为研究对象,构建带附加空气室空气悬架系统的1/4车辆振动模型,采用不依赖于被控对象精确数学模型的模糊控制策略,开发出空气悬架刚度可调的软件控制单元。     

无人机遥感影像面向对象分类方法估算市域水稻面积

针对如何高效地从无人机遥感影像中提取农作物样方数据,用于农作物面积遥感估算,该文以浙江省平湖市为例,利用面向对象分类方法对无人机影像进行水稻自动化识别,作为样方数据与卫星遥感全覆盖空间分布分类结果结合,采用分层联合比估计进行2014年单季晚稻面积估算。然后,与人工目视解译识别方法获取的水稻样方数据推断的区域水稻面积估算的结果进行精度、效率对比分析。研究结果表明:1)利用面向对象分类方法对无人机影像进行分类,总体分类精度达到93%以上,满足构建样本的要求;2)通过区域作物估算对比分析发现,面向对象分类方法对无人机影像进行水稻识别,构建平湖市单季晚稻的样方数据,能够替代人工目视解译样方准确推断区域作物种植面积,有效地提高了无人机影像在遥感面积估算中的应用效率。     

基于关联规则面向对象的海岸带海水养殖模式遥感识别

针对目前海水养殖模式遥感识别中的效率低,"同物异谱"、"异物同谱"和"椒盐"噪声等问题,该文研究了关联规则分类和面向对象相结合的养殖模式遥感识别方法,通过不同养殖模式的对象分割和关联规则的自动和智能获取,来构建海水养殖模式分类器。以高分一号PMS1卫星影像为数据源,把不同养殖模式对象的光谱、空间形态和纹理特征及其关联关系作为事务数据,使用Apriori算法挖掘类别作为后件的强规则,对粤东柘林湾养殖核心区内4种海水养殖模式(池塘养殖、网箱养殖、滩涂插养、浮筏吊养)水面信息进行提取。结果表明:基于关联规则面向对象的海水养殖模式分类精度能达到88.65%,比K-近邻法面向对象法精度提高了14.38个百分点,比关联规则挖掘分类法精度提高了12.16个百分点。关联规则分类和面向对象结合方法拓宽了传统逻辑推理分类方法中获取信息的途径,使分类更加自动化和智能化,且分类精度得到显著提高,可以成为海岸带海水养殖复杂模式识别的有效支持手段。     

基于语义相关的面向对象林地信息提取

基于地物间的语义相关关系,结合面向对象的影像分析技术,提出了适用于高分辨率影像的林地信息提取方法,包括影像分割和林地信息提取2大步骤;并以福州市2003年6月成像的IKONOS卫星影像数据为例进行了林地信息提取实验。结果表明:①通过模糊和最近邻2种分类技术分别完成植被、林地信息的提取,提高了提取过程的合理性;②以面向对象的方式进行信息提取,不仅能避免细节信息的干扰,还能利用影像的纹理信息,这相当于对影像数据进行了优化,提取结果的精度和完整性均得到了提高。