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921.
基于圆柱面模型的仿形喷雾植物冠层密度超声量化测试 总被引:2,自引:0,他引:2
基于低成本超声波传感器搭建了一套植物冠层超声回波信号检测系统,建立了基于圆柱面叶片分布模型的量化测试台。在正交中心复合设计试验基础上,建立了超声回波信号均值与冠层密度、探测距离的定量关系,即植物冠层密度量化模型。对已建立的植物冠层密度量化模型进行方差分析,结果表明,植物冠层密度量化模型具有显著性,且失拟性不显著。植物冠层密度量化模型决定系数R2和预测模型决定系数R2分别为0. 988 5和0. 911 4,表明试验值和预测值具有良好的一致性。为了验证已建立的植物冠层量化模型的可靠性,于室内测试台进行了4种植物在3种不同测试距离下的冠层密度验证测试,试验结果表明,实测值与模型测量值的相对误差最小为1. 230%,最大为13. 650%,平均相对误差为6. 120%,植物冠层密度量化模型对室内测试台的冠层密度测量有较好适用性。室外选择3棵不同的桂树,每棵树选择9个测试点进行验证测试,试验结果表明,实测密度与模型测量密度的最小相对误差为3. 959%,最大相对误差为20. 600%; 3棵桂树的实测密度与模型测量密度的平均相对误差分别为11. 244%、12. 246%和9. 628%,植物冠层密度量化模型对户外桂树密度测量有较好的适用性。 相似文献
922.
为在玉米生长周期内,准确、快速地掌握玉米生长信息,通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像(Digital orthophoto map,DOM)及数字表面模型(Digital surface model,DSM),利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对DOM中的玉米区域进行提取,生成掩膜,与DSM套和,获取玉米高度信息。与实地测量株高进行对比,3种方法的R~2分别为0. 853、0. 877、0. 923,RMSE分别为15. 886、14. 519、11. 493 cm,MAE分别为13. 743、11. 884、8. 927 cm。结果表明:结合DOM和DSM可以较好地提取生长阶段的玉米高度。与K-means算法、遗传神经网络算法相比,基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势,且精度较高。采用DOM和DSM相结合的骨架算法提取植株骨架,为株高提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测作物株高状况提供参考。 相似文献
923.
针对气动肌肉驱动的四连杆肘关节输入气压与输出角度间的迟滞进行分析。建立肘关节迟滞的PrandtlIshlinskii(PI)模型,采用Levenberg-Marquardt方法辨识模型参数;选择改进Play算子合适的包络函数,设计一种可描述非对称迟滞现象的改进PI(Modified PI,MPI)模型,相较于传统PI模型(Classical PI,CPI),MPI模型对非对称迟滞曲线拟合度更高。基于MPI模型,设计前馈积分逆补偿器,并与PID组成积分逆补偿控制器(MPI-I-I-PID);完成了MPI-I-I-PID、PID与基于CPI模型的积分逆补偿PID控制器(CPI-I-I-PID)的位置控制仿真。仿真结果表明,MPI-I-I-PID可以减小跟踪误差,提高跟踪精度。在不同负载下进行了控制实验,实验结果表明,随着负载增加,补偿效果减弱,为此在补偿器中加入分段PID,MPI-I-I-pPID可减小抖动幅度,降低肘关节跟踪误差,提高位置控制精度和稳定性,验证了迟滞补偿器的有效性。 相似文献
924.
925.
在水质测量评价中,通常将水体中叶绿素a的含量大小作为一个非常关键的指标。为获取石佛寺水库水体叶绿素a浓度反演模型,对石佛寺水库的水体进行光谱测量,获取水体光谱特征,并对采集的水样进行检测,得出叶绿素a浓度。在此基础上分析叶绿素a浓度与水体反射率的相关性,得到如下结论:石佛寺水库水体叶绿素a的浓度与反射比R_(702)/R_(674)和595 nm波长处反射率的一阶微分值都有较为明显的相关性(r~2分别为0.724 4和0.745 0)。 相似文献
926.
以新疆维吾尔自治区乡村教师支持计划为切入点,基于史密斯政策执行理论模型,结合新疆维吾尔自治区阿瓦提县14所中小学的调研数据,对政策执行效果进行综合分析与评价。结果表明,该县乡村教师支持计划整体执行效果一般。政策执行过程中,一些略显笼统的政策内容为政策自上而下执行留足了空间,政策模糊执行造成政策阻滞;政策资源靶向偏差,政策执行中精英俘获现象明显;乡村教师对政策的认知度不高,内驱力不足。据此,该县需强化政策完整性,降低选择性执行风险;加大对政策执行后期监督与反馈,谨防政府行政自由裁量权逾越权力边界;逐步提升乡村教师对政策的认同度与参与度,以期更好地推进教育扶贫工作。 相似文献
927.
基于对乌鲁木齐市典型社区的实地调研,借用公民参与阶梯理论和三维空间分析法,分析社区反恐居民参与度情况,建立MOA模型,对影响居民参与社区反恐的影响因素作出假设,并运用结构方程模型对假设进行分析与验证。结果表明,参与动机、参与能力与参与机会均对社区反恐居民参与度具有显著的正向影响,其中参与动机在社区反恐居民参与的MOA模型中处于重要地位,社区反恐居民参与机会和能力还间接通过参与动机来对居民的参与度产生影响,社区反恐居民参与的动机也间接影响居民参与度。可以通过宣传培训、物质支持提升社区居民的参与能力;落实奖励政策和保障机制引导居民主动参与,提高积极性;拓宽社区居民参与社区反恐的渠道,创造丰富的参与机会等提高社区反恐居民的参与度,以群众为基础力量,打好反恐维稳攻坚战。 相似文献
928.
929.
930.