气候与人类活动对丹江口水源区植被覆盖变化的影响

植被覆盖状况直接影响到区域生态环境质量,动态监测区域植被覆盖变化,分析其影响因素,对有效开展生态工程建设、实现生态环境的可持续发展具有重要意义。丹江口水库作为南水北调中线工程核心水源区,其生态环境状况直接影响到水源区的水质和水量,目前此区域植被覆盖动态变化研究存在研究时间较短,人类活动定量评估不足等问题。该研究以丹江口水源地为研究区,以GIMMS NDVI和MODIS NDVI为数据源,运用经验正交遥相关EOT(empirical orthogonal teleconnections)算法对1982—2018年归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)数据进行重构,分析此区域植被覆盖时空变化特征。在此基础上,分析气候和人类活动因素对区域植被覆盖变化的综合贡献情况。结果表明:1982—2018年间NDVI呈现波动上升趋势。空间上,89.93%的像元年均NDVI呈现增加趋势,10.06%的像元年均NDVI呈现减小趋势。气温与NDVI呈现显著正相关,相关系数为0.792 (P0.05),降水量与NDVI呈现显著负相关,相关系数为-0.43 (P0.05),气温对植被的影响大于降水。气候因素对植被的影响呈现明显的空间异质性,在海拔较高的山地区域,植被生长受降水和气温的综合作用影响;而在地势较为低平的盆地和河谷区,NDVI与气温呈现显著的正相关关系,与降水则呈现显著负相关关系。人类活动对区域植被覆盖影响具有双重作用,研究区67.74%区域人类活动对植被覆盖产生正面影响,正向作用表现在为恢复生态环境实施的一系列生态保护与建设工程措施;32.26%区域人类活动对植被覆盖产生负面影响,负向作用表现在为发展社会经济进行的一系列不合理的生产活动。采用残差法分离气候因素和人为因素对区域植被覆盖影响,气候因素对区域植被覆盖变化的综合贡献度为92.14%,人类活动因素的综合贡献度为7.86%,气候因素是影响区域植被覆盖整体变化的主导因素。空间上,在生态措施实施以及中心城市周围等人类活动程度较高的区域,人类活动逐渐成为NDVI变化的关键因素。     

基于Hilbert-Huang变换的生物触电电流检测模型

为了检测触电时刻剩余电流中生物体触电支路电流信号的难题,应用Hilbert-Huang变换方法,确定了生物触电时剩余电流的固有模态函数中相关系数最大的IMF分量的局部幅值达34.02 m A,且与原信号相关性系数达到0.99,同时剩余电流与触电电流暂态过程频谱特性具有相似变化规律。以此为基础,应用生物电流信号高频IMF分量幅值的突变特征,作为触电故障时刻确定判据,建立生物触电故障时刻判定方法,实际数据的仿真处理正确率为94.17%;筛选剩余电流分解的相关性较高的有限个数的低频固有模态IMF分量,应用逐步多元线性回归方法,提出基于剩余电流固有模态分量的生物触电支路电流幅值检测方法,仿真试验结果的平均相对误差值5.46%,具有良好的适应性和实用性,为研发基于生物体触电电流而动作的剩余电流保护装置提供参考。     

基于BP神经网络的葡萄病害诊断方法研究

根据葡萄病害的特点,采用改进的BP算法,建立了BP神经网络诊断模型,经测试其诊断结果正确率为100%,BP模型的诊断准确率为95.39%。研究结果表明BP神经网络技术适合应用于解决病害诊断这一复杂问题。     

基于不同滴灌方式的苹果幼树根系生长的三维可视化模拟

为研究不同滴灌方式下大田苹果幼树的根系生长行为,提出一种用Otsu方法对根系图像进行分割后统计分析根系空间分布的方法,利用图像处理库通过Python语言编程实现了获取空间分布统计矩阵,以Lynch的根构型模型为结构原型,结合功能模型建立不同滴灌方式下的大田苹果幼树根系生长行为结构功能模型,最后利用OpenAlea对该模型进行三维可视化模拟。以大田苹果幼树为试验对象进行验证,同时依据形态特征的相似度以及仿真数据与实测数据的相关性两个参考指标将模拟结果与实物进行对比,验证了所采用算法的有效性。结果表明,Otsu算法可有效分割苹果幼树根系图像数据,结合常规功能结构参数和空间分布统计矩阵建立的大田苹果幼树根系结构功能模型可科学地模拟不同滴灌方式对苹果幼树根系空间拓扑的影响,大田苹果幼树根系结构功能模型模拟可以可视化不同滴灌方式下的根系生长空间变化行为。可视化模拟结果表明,分根区交替灌溉的苹果幼树根系在根区两侧分布比较均匀,根密度较大,有利于提高根系对水肥的吸收利用效率。研究结果可为分根区交替灌溉在果园的应用提供参考。     

基于偏振光和聚类分析的皮蛋壳裂纹无损检测(英文)

检测出缸皮蛋蛋壳是否有裂纹是确保皮蛋质量的重要环节。腌制好的皮蛋蛋壳表面大量的灰褐色斑点和一些大块黑斑使得其蛋壳表面的裂纹不易检测。皮蛋表壳斑点和裂纹的微细结构不同,对偏振光的退偏程度也不一样,可以利用皮蛋表壳各点偏振度的差异来识别其裂纹。该文设计了皮蛋表壳偏振图像采集系统,基于皮蛋0、45°、90°、-45°4个偏振角度的图像和斯托克斯公式获得皮蛋表壳裂纹的偏振度图像,对偏振图像进行阈值预处理后,以皮蛋表壳偏振图像中像素最高且连通区域最大部分作为中心,截取100×100像素的图像,提取该图像裂纹长度、均方比、偏度和峰度等4个特征参数,采用Kmeans聚类分析算法准确识别了皮蛋表壳裂纹。试验证明,该方法综合准确率为93%,其中好壳皮蛋识别准确率为100%,裂纹蛋识别准确率为88.3%,这表明偏振光检测技术能有效地识别皮蛋蛋壳裂纹。     

基于LPV增益调度的风电机组控制验证与仿真分析

随着风力发电机组装机容量的持续增加,风力发电机组出力特性及其优化运行成为行业关注的热点。针对湍流风下风电机组的动态响应特性,提出抑制风湍流的LPV增益调度控制方法。基于2 MW风电机组模型进行控制器设计,分别采用PI控制算法与LPV控制算法进行仿真计算。机组载荷的波动主要集中在风轮旋转频率1 P的倍频上。仿真计算结果表明在不同风速下,机组显示出不同的运行特性。在低风速时,塔影效应的作用较为显著,在高风速时,湍流对载荷的影响较为明显。相比于PI控制,LPV控制能够跟随机组运行状态调整控制参数,能更好的抑制湍流对机组的影响。在16 m/s湍流风下,功率和齿轮箱低速轴转矩在3P分量上分别降低了35.1%和41.8%。因此,在LPV控制下,齿轮箱的疲劳损伤降低了,发电机的功率波动减缓了。能够增加风电机组的预期寿命,对电网也更加友好。     

串联输水渠系控制解耦算法优化与仿真

串联输水渠系耦合特性表现为针对单一渠池设计的控制器串联使用后控制性能较差。解耦算法可在一定程度上增强渠池的独立控制性能。该研究针对基于比例-积分-微分（Proportional-Integral-Differential,PID）反馈控制的上游方向解耦算法提出优化方案,首先对控制解耦算法中的解耦系数的选取范围进行验证;其次针对相邻渠池长度差异较大的情况,在算法中引入放大系数以提升解耦效果;最后通过对不同取水流量规模、渠道上下游运行流量减半的算例进行仿真分析,验证优化方案的控制性能。结果表明：1）解耦系数的合理取值范围为0.8～1.0;2）放大系数可选用相邻渠池水面面积之比;3）当串联渠系上下游设计过流能力差异较大时,放大系数的修正能显著提升控制效果。该研究提出的优化解耦算法可应用于不同规模复杂渠道系统的解耦控制器设计,对于灌区及引调水工程输水系统的智能化调度有一定参考价值,工程应用时建议结合具体渠道的特点,根据渠道的特性和用途综合考虑系数的取值。     

基于轻量级神经网络的农作物病害识别算法

应用深度学习的图像分析技术,可较早地、无损地检测作物病害,但移动端计算资源的有限性限制了深度学习在移动端的应用和发展.利用迁移学习方法,进行多种神经网络的预训练,将其在ImageNet图像数据集上学到的知识迁移运用到多种农作物数据集及番茄单作物数据集的多种病害识别上,并进行多个深度学习模型在多种作物数据集的计算复杂度、...     

羊群无感知体重监测系统的设计

为了解决羊只称重困难问题,在不影响羊群正常通行的前提下实现在自然状态下对羊群体重的日常监测,减小羊只的应激反应,试验设计了一种羊群无感知体重监测系统,以STM32单片机为核心控制器采集数据并传给上位机,原始数据经滑动平均滤波法、随机森林算法、平均差系数法处理后得到每只羊的体重,并对该系统进行了验证。结果表明：羊群无感知体重监测系统对羊只体重监测结果的相对误差小于1.5%,绝对误差小于1.00 kg,符合实际需求。说明羊群无感知体重监测系统可应用于畜牧生产中的羊体重监测。     

基于FIA*-APF算法的蟹塘投饵船动态路径规划

为了提高无人投饵船在含障碍物河蟹养殖池塘自主巡航的作业效率和安全性,该研究提出基于改进A*算法与人工势场法相融合（fusion of improved A* and artificial potential field,FIA*-APF）的蟹塘投饵船动态路径规划算法。首先引入动态加权因子优化A*算法评价函数;其次加入转折惩罚函数并删除冗余点,接着利用B样条曲线对全局路径进行平滑处理;最后将改进A*算法得到的全局路径作为改进人工势场法中的引力路径,生成投饵船自主巡航高效路径。根据养殖池塘创建静态和动态2种仿真环境,分别对传统人工势场法（traditional artificial potential field,TAPF）、基于A*和人工势场法的融合算法（the A* and artificial potential field,TA*-APF）和FIA*-APF算法的性能进行20次测试。仿真试验结果表明：2种环境下,FIA*-APF算法的平均规划时间是TAPF算法的17.23%,是TA*-APF算法的51.96%,平均指令节点数量比TAPF算法减少50.64%,比TA*-APF算法减少65.03%,平均路径长度比TA*-APF算法减少2.82%。蟹塘试验结果表明：FIA*-APF算法的规划时间为TAPF算法的38.16%,为TA*-APF的62.42%,路径长度比TAPF算法减少29.13%,比TA*-APF减少10.15%;另外,TAPF和TA*-APF算法规划路径上大于60°的转角分别是FIA*-APF算法的3.28和2.62倍,大于100°的转角分别是FIA*-APF算法的3.73和1.67倍,该研究算法规划的路径更高效平滑。研究结果可为无人投饵船自主导航提供参考。