基于HJ-1卫星影像的三大农作物估产最佳时相选择

对于农作物遥感估产,精确选择最佳估产时相是关键环节。该文利用中国自行研发的HJ-1卫星CCD影像对黑龙江八五二农场3大作物（水稻、玉米、大豆）进行遥感估产的最佳时相选择,通过构建小波变换滤波方法和移动平均法的时序NDVI曲线数据,并依据平滑后的时序NDVI曲线分别确定3大作物的遥感估产最佳时相。研究结果表明,从平滑后的时序NDVI曲线中识别出来的3大作物的关键生长期与当地作物的物候期相对比,水稻生长期拟合误差为-0.003356508,玉米生长期拟合误差为-0.001687117,大豆生长期拟合误差为-0     

1960-2008年吉林省降水量的时空演变特征

利用吉林省及其附近区域38个气象站点的年降水资料,通过离差系数、气候倾向率、REOF分析、Morlet小波分析、Mann-Kendall突变检验等方法分析了吉林省降水量的时空演变特征。结果表明,1960-2008年吉林省的年降水量为300~950mm,具有自东南部向东北部、中西部地区逐渐减少的空间变化特征;吉林省有90%以上区域的降水量呈下降趋势,而降水量增加的区域主要分布在汪清、罗子河、靖宇、桦甸等站点附近,约占全省总面积的10%;经REOF分析可以将吉林省降水量的空间结构分为4个具有较高相关性的区域,它们分别是东南部地区、西部地区、东北部地区及中部地区。通化、通榆、罗子河、蛟河4个典型站点的降水量均存在明显的周期性振荡规律,第1主周期依次是9a、23a、25a、19a;Mann-Kendall突变检验结果表明,通化、通榆站分别在1975年、1998年发生了一次减少突变,而罗子河、蛟河站没有发生突变。     

近60年无为县降水变化趋势研究

为了揭示无为县降水的变化趋势和规律,服务于水资源管理、生态建设等方面,采用线性倾向性估计、MannKendall突变检测、小波分析等方法,对无为县1957—2016年降水资料进行了分析。结果表明:无为县年、夏季和冬季的降水量呈上升趋势,春季和秋季的降水量呈下降趋势;年降水日数呈下降趋势,四季降水日数与其降水量保持相同的变化趋势;年和四季的平均降水强度均呈上升趋势;年平均降水强度的上升主导了年降水量的上升趋势,春季和秋季的降水日数的下降主导了春、秋两季降水量的下降趋势,夏季和冬季的降水日数和平均降水强度的上升共同主导了夏、冬两季降水量的上升趋势;年降水量没有发生突变,春季、夏季、秋季和冬季的降水量分别在1993年、1979年、1985年、1987年发生突变;年和四季降水量存在丰枯交替的多周期变化规律,目前均处于偏多阶段并将持续较长时间;年、春季、夏季和秋季的降水量与相应时段的平均气温存在一定的负相关关系,而冬季的降水量与其平均气温则存在一定的正相关关系。     

定量分解气候变化与人类活动对季节径流变异的贡献率

变化环境下径流序列可能发生变异。当前径流变异的贡献率分解研究多集中于年尺度,而对季节尺度的关注不足。以黄土高原典型流域——泾河流域为研究对象,应用小波分析方法揭示其季尺度径流序列的演变规律,采用有序聚类法和累积距平法对其径流序列进行变异诊断,最后采用累计斜率变化率比较法定量分解气候变化和人类活动对其四季径流变异的贡献率。结果表明:(1)泾河流域夏季和冬季径流的周期变化均在20世纪90年代左右有发生转变,均由小尺度周期变化转变为较大尺度周期变化;(2)春、夏、秋和冬季径流分别在1969年、1996年、1985年和1990年发生变异;(3)人类活动对春、夏、秋和冬季径流变异的贡献率分别为50.40%,89.69%,39.14%和84.59%,在夏季和冬季人类活动(主要是水土保持措施的不断深入)对泾河径流变异的贡献占主导地位,且干扰影响了径流的周期变化。     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于小波-ANFS的水库年径流组合

提出了一种基于小波-ANFIS的水库年径流组合预报模型。利用Mallat算法对年径流序列进行多尺度分解,得到对应尺度下的低频信号和高频信号;分别对低频信号和高频信号建立ANFIS模型进行预报,将各模型预报结果叠加作为原径流的预报值。将该模型用于昭平台水库年径流预报中,通过与单一ANFIS模型预报结果的对比分析,验证了小波-ANFIS水库年径流预报模型的有效性。     

基于小波分解的纹理分割的农机化应用研究

农业机械自动导航是农业自动化的重要标志之一,其中图像分割技术已成为农业机械导航的重要环节.为此,根据已收割和未收割的农作物图像具有不同纹理特征的性质,采用小波分解方法,对农作物图像的自动分割进行了大量实验研究,并且与纹理分割常用的Laws能量特征法进行了实验效果和运行效率对比.理论分析和实验结果均表明:基于小波分解的纹理分割方法,完全适用于农业机械导航中的农作物图像自动分割.     

基于小波变换和BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演

自然农田生态系统中,农作物的各种生化参数受重金属污染胁迫后虽表现异常,但其特征往往极为微弱,极不稳定。利用处理非稳定信号方法中常用的信号处理方法——小波分析法(Db-5),对水稻的光谱反射率数据进行处理,有效提取光谱信号中受重金属污染胁迫而潜藏的一些"突变"弱信息。利用Db-5小波基进行小波变换,从中选取具有异常光谱特征的奇异点,利用奇异点对应波段(716、745、766 nm)的光谱反射率构建反向传播(BP)神经网络模型,对水稻冠层4种重金属含量进行反演。将利用模型得到的预测值与实测值进行相关性分析,结果表明,基于BP神经网络的水稻冠层重金属含量反演模型对于实验区镉、铅、汞、砷4种重金属胁迫,具有良好的反演效果。     

自由曲面重构中的Hilbert扫描-小波变换去噪处理

介绍了小波分析理论在曲面去噪中的应用,在所设计的原始曲面上随机设置噪声,对含噪声的原始曲面型值点数据进行Hilbert扫描和小波分解,提取低频分量,再应用Unigraphics软件中的NURBS完成曲面重构,并对曲面重构的精度和效率进行了分析、验证。     

基于多重小波变换的输电线行波故障测距

行波色散和反射行波的影响是导致行波测距不准确的主要因素.针时行波特点利用不同小波基特性的互补对线模行波进行多重多尺度的综合分析,对行波色散有一定的抑制作用,有效提取故障行波特征,同时提出了如何合理应用小波变换.再利用线路单端法测距结果综合判断消除了误辨反射行波时测距可靠性的影响,提出利用多重小波变换的行波测距法.通过仿真验证了上述方法在各种情况下有效提高了的测距的可靠性和准确度.