基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。     

基于无人机高光谱遥感影像的防护林树种分类

树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法（SVM-RFE）选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林（RF）特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明：所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%（包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征）进行分类时,总体精度最高为9593%（Kappa系数为0.9475）;所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度（OA）最高。     

帕萨特轿车制动防抱死系统的检修

帕萨特轿车采用MK-Ⅰ型制动防抱死系统(ABS),该系统主要由电磁式轮速传感器、电子控制单元和液压调节器组成。本文从检修实例出发,介绍了其结构原理、故障诊断及主要部件检修方法。     

自动控制补偿电容器柜的工作原理及应用

常用的电动机、变压器等电器设备功率因数较低,会造成大量的无功损耗。通过并联电力电容器,可补偿无功功率,提高系统功率因数。介绍自动控制补偿电容器柜并联补偿3种方式的补偿原理,并用实例说明电力电容补偿容量的确定方法。     

现代汽车电控巡航系统控制原理浅谈

介绍了巡航电控技术的作用、特点、类型、控制原理,其中着重介绍巡航电控系统两种执行器的控制原理.     

基于GF-1影像面向对象分类方法的水稻种植信息提取研究

应用遥感技术提取水稻种植信息是农业遥感的重要内容。GF-1卫星WFV数据为农业信息提取提供了新的途径,面向对象的分类方法是遥感解译的重要方法。本研究以扬州市为研究区域,基于GF-1影像WFV数据,采用面向对象的分类方法,提取水稻种植信息,并实地调查验证试验结果,试图探讨GF-1数据面向对象分类方法在水稻种植信息提取中的可行性与影响提取精度的因素。结果表明,应用GF-1数据,采用面向对象的分类方法能够很好地完成扬州市水稻种植信息的提取,2016年扬州市有水稻种植面积214 524 hm~2,总体精度达到98.5%,Kappa系数0.95,面积精度达97.5%;实地考察能够提高提取精度,地形破碎程度越低,提取精度越高。     

蓝莓果实花色苷成分组成鉴定及分析

为研究不同品种蓝莓花色苷的组成特点,以40个品种蓝莓为试材,利用高效液相色谱法(HPLC)测定蓝莓果实中花色苷种类的数量及其相对含量。试验中共检测到14种花色苷,平均含量为841.40μg/g,但不同品种蓝莓花色苷种类和含量差异较大,蔓蓝莓果实花色苷种类丰富,含量高,果实品质优良;矮丛蓝莓较为普通;高丛蓝莓花色苷种类少且花色苷含量低,果实品质较差。"M7-1"品种蓝莓花色苷含量最高,花色苷种类最丰富,表明可以通过育种和筛选技术获得花色苷含量高且种类丰富的优质蓝莓品系。     

耕地损毁鉴定指标体系研究

耕地损毁主要包括以下五种类型:耕地地面硬化、耕地地面塌陷、耕地挖损、耕地压占和耕地污染,笔者在分析耕地损毁类型特征基础之上,提出了耕地损毁鉴定体系指标选取的原则:综合性原则、分类指导原则、可操作性原则和耕地破坏程度认定与耕地恢复难易程度认定相当原则,由此得到耕地损毁程度的评价指标,采用层次分析法建立耕地损毁评价指标体系,并提出了完善法律法规,依法治理损毁、分类治理利用,推进耕地复垦、引导科学种田,加强耕地保护、创新防控机制等治理对策。研究结果可为耕地损毁鉴定、复垦方案的编制、复垦措施提供现实指导意义。     

春玉米叶片光合生理参数对土壤水分的阈值响应及其生产力分级

试验设正常灌水处理和干旱胁迫处理,讨论春玉米叶片的光合生理参数对土壤水分的阈值响应并进行生产力分级。结果表明:正常灌水处理的叶片光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)和气孔导度(Gs)呈单峰曲线变化,胞间CO2浓度(Ci)和气孔限制值(Ls)对水分变化具有相反的响应变化。干旱胁迫处理下叶片的Pn、Tr在进行控水后明显下降,灌浆以前Pn下降主要是由气孔限制引起的。随着水分胁迫的加剧,光合结构受损,Pn下降,主要受非气孔因素限制。短期干旱胁迫会适当降低玉米的水分利用效率(WUE),但是下降程度不显著,WUE能达到中等水平。长期严重的水分胁迫后,WUE下降明显,与正常灌水处理相比差异极显著。以光合生理参数为指标对玉米土壤水分有效性及生产力进行分级与评价,确定当36.8%<土壤相对湿度(RWC)<42.7%时为低产低效水;42.7%相似文献