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101.
102.
利用多时相Sentinel-1 SAR数据反演农田地表土壤水分 总被引:12,自引:5,他引:7
土壤水分是陆面生态系统水分和能量循环的重要变量,在农田干旱监测、作物长势监测和作物估产等应用研究中具有重要的作用。该文结合基于变化检测的Alpha近似模型,利用Sentinel-1卫星获取的多时相C波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)数据,实现了农田地表土壤水分的反演。该文首先利用微波辐射传输模型验证了Alpha近似模型在土壤水分反演中的合理性。研究发现,对于土壤散射占主导的区域,Alpha近似模型对辐射传输模型有较好的近似,能够有效地消除地表粗糙度和植被对雷达后向散射系数的影响。在此基础上,结合怀来研究区多时相Sentinel-1 SAR数据,利用Alpha近似模型构建了土壤水分观测方程组,通过求解方程组得到了农田地表土壤水分。地面验证结果表明,土壤水分反演的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.06 cm3/cm3,平均偏差为0.01 cm3/cm3,精度较好。该文研究为利用高重访周期、多时相的Sentinel-1 SAR数据获取农田地表土壤水分提供了参考。 相似文献
103.
104.
105.
葡萄园植保机器人路径规划算法 总被引:5,自引:5,他引:0
为提高植保机器人葡萄园作业在垄行识别和路径规划中的准确度和可靠性,该文提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多支持向量配比权重进行葡萄园垄行识别与农业机器人作业路径规划的算法。该算法利用Kalman滤波器对由激光雷达扫描获取的粗大实况果园数据信息进行预处理,校正数据中的噪声离群点,然后结合SVM,获得垄行环境中的分割超平面和分类边际线,最后根据样本点与分类边际线存在的几何间隔关系判别各点所占相对权重,获取垄线安全预估测位置并进行农业机器人作业导航线的规划拟合。通过对多个实际样本的试验与测试,拟合导航线与实际垄行中心线平均角度偏差为0.72°,相对植保机器人的平均距离偏差为4.22 mm。试验结果表明,该算法能够有效的识别与定位植保机器人所需导航线的位置,拟合的导航线满足葡萄园植保机器人准确作业的要求。 相似文献
106.
基于高度融合的植保无人机仿地飞行方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
多旋翼植保无人机在坡地作业过程中一般作业于作物上方1.5~3 m的近地空中,需要保持稳定的仿地飞行才能保障无人机的安全飞行和喷洒均匀性。提出了一种仿地飞行方法,通过前置毫米波雷达进行坡度判断,在坡度起伏较小时,将差分GPS高度与对地毫米波雷达高度进行卡尔曼滤波融合以提高精度,在坡度变化超出阈值时,将前置毫米波雷达与对地毫米波雷达的高度进行多雷达高度信息融合以提高响应速度,最后采用模糊PID控制算法控制无人机高度。通过仿真和实地飞行测试,实现了植保无人机坡地仿地飞行高度误差小于40 cm的目的,保证了无人机的环境适应能力和喷洒均匀性,为植保无人机在不同地形下的全自动作业奠定了基础。 相似文献
107.
极化干涉SAR森林冠层高反演是当前SAR领域研究的热点。经典的森林冠层高反演算法主要基于随机地表二层相干散射模型(Random Volume over Ground,RVo G),该模型在山区受到植被层下地表的地形坡度影响,反演精度存在较大误差。为了提高森林冠层高反演精度,采用地形坡度改正的S-RVo G(Sloped Random Volume over Ground)模型,结合三阶段算法,应用德国宇航局DLR提供的星载Tan DEM-X全极化干涉数据反演森林冠层高,并对结果进行验证。结果表明:坡度级为II、III级,RVo G模型反演效果接近于S-RVo G模型;坡度级为IV级,RVo G模型与二调平均树高的相关关系明显下降,加权相对误差和RMSE增大;S-RVo G模型与二调平均树高保持显著相关关系,反演误差同比小于RVo G模型。因此,S-RVo G模型一定程度上改正了地形坡度造成的误差,提高了森林冠层高反演精度,在坡度大的地区精度提升程度更为明显。 相似文献
108.
基于多时相合成孔径雷达与光学影像的冬小麦种植面积提取 总被引:4,自引:2,他引:2
小麦是中国最重要的农作物之一,准确、及时掌握小麦种植面积具有重要意义。以探索合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)与光学数据对种植结构复杂地区冬小麦识别的能力,提高识别精度为目的。该研究以多时相SAR(Sentinel-1A)和光学影像(Landsat-8)为数据源,选取种植结构复杂的都市农业区为研究区。构建不同特征向量组合,利用支持向量机(support vector machine,SVM)提取冬小麦种植面积。通过对比分析基于不同特征向量组合的冬小麦识别精度,结果表明:1)使用SAR后向散射数据得到85.7%的制图精度和87.9%的用户精度;2)添加SAR数据纹理信息,总体精度高达90.6%,比单独使用后向散射数据在制图精度和用户精度上分别提高7.6%和6.7%;3)当SAR数据和光学影像结合时,总体精度高达95.3%(制图精度97%,用户精度98.4%),比单独使用SAR数据在制图精度和用户精度上分别提高3.7%和3.8%。因此,基于SAR数据的都市农业区冬小麦分类,有着较高分类精度,纹理信息和光学影像的添加能有效提高识别精度。研究结果可为SAR数据的农作物识别和应用提供理论基础。 相似文献
109.
双频率、多极化星载云雨测量雷达是遥感探测技术发展的必然趋势。深入研究了新一代双频多极化星载云雨测量雷达系统技术,给出了双频多极化雷达系统框图与主要指标,分析了天线子系统实现方案,提出了天线子系统的技术指标;考虑了中央电子设备子系统的实现方案,并计算了星载云雨测量雷达的数据率。该研究为开展空间云雨测量雷达系统研究进行了有益的尝试,可为我国未来空间云雨测量雷达的设计与研制提供参考。 相似文献
110.
将探地雷达检测技术应用于碎石桩的质量检测,判定碎石桩的桩身完整性,具有快捷、准确和实时处理及显示的优点。结果表明:该技术可为复合地基的质量检测提供大量相关信息。 相似文献