基于频域特征参数曲线拟合法的柴油机故障诊断

柴油机的频域分析是指将所测得时域信号经过某种变换(如傅立叶变换),将其转换到频域进行分析的一种方法.频域特征参数主要包括重心频率FC、均方频率MSF、方根频率RMSF、频率方差VF和频率标准差RVF.本文利用柴油机工作时频域特征参数拟合曲线与所设标准故障频域特征参数拟合曲线之间的距离来判断柴油机故障类型.     

子午岭黑山羊早期生长性能及生长曲线拟合研究

为了解子午岭黑山羊的早期生长规律,试验选择136只出生日龄相近的健康子午岭黑山羊羔羊作为研究对象,测定其初生重、1～6月龄体重,计算初生～4月龄(断奶)和4～6月龄平均日增重,以及1～6月龄平均日增重和相对生长率;运用Gompertz、Logistic和Von Bertalanffy模型对羔羊的生长曲线进行拟合,从3种模型中选择拟合度较优的模型估算子午岭黑山羊羔羊初生～6月龄体重、每月平均日增重、相对生长率、拐点体重、拐点日龄和最大日增重,对模型估测与实测的累积生长曲线、绝对生长曲线和相对生长曲线进行了比较分析。结果表明：子午岭黑山羊公羔的初生重和1,2,3,4,5,6月龄体重均高于母羔,但差异不显著(P>0.05);公羔哺乳期[初生～4月龄(断奶)]平均日增重为(90.69±6.68)g,母羔为(89.09±9.96)g,而4～6月龄的平均日增重急剧减小,约为哺乳期的50%。3种模型都能较好地拟合子午岭黑山羊羔羊的生长曲线,拟合度(R²)均在0.990 0以上;Von Bertalanffy模型拟合子午岭黑山羊公母羔生长曲线的效果优于Gompertz和Lo...     

基于图像处理的杂草叶片识别参数研究

杂草种类繁多、危害严重,对杂草种类进行精确识别,可以提高除草效率,减少除草剂使用量,降低其对环境的污染.为此,应用图像处理的有关技术,以杂草叶片为研究对象,以形态、纹理和颜色特征相结合的方法来描述杂草叶片信息,提出了共16个特征参数可对杂草叶片信息进行精确描述,该特征参数可区别不同种类的杂草,为农药的精确投放和现代施药装备的开发奠定基础.     

基于机器视觉的嫁接用苗外观特征自动检测

提出了基于数学模型的幼苗外观特征自动检测方法,检测项目包括生长状态、子叶参数和胚轴参数。首先经过图像预处理提取幼苗二值图,利用行像素统计图确定特征参数基准点位置。然后以标定胚轴最小矩形倾斜度和宽度判定弯曲状态;子叶跨度通过两子叶端点距离确定,子叶展开角通过两子叶底端平展位置拟合线夹角判定;胚轴弯曲度通过胚轴中心线上曲率最大的位置为分界点分别判断两段斜度而求得,胚轴长、轴径结合斜度补偿求得。与手工测量数据对比,轴长、轴径和子叶跨度的相关系数分别为0.935 1、0.899 9和0.903 4,相对误差分别小于7%、5%和7%,绝对误差分别小于4 mm、0.2 mm和6 mm。     

基于数字图像处理技术的玉米长势预测

玉米长势是指玉米生长的状况与趋势,在生长期内实时掌握长势是玉米生产调控的关键,玉米长势可以通过叶面积、叶尖距、叶基角等特征参数来衡量。吉林省是我国主要的玉米种植区域,种植规模多为小地块,如果采用传统人工方式测量玉米长势,需要耗费大量人力、物力,而遥感技术适用于大面积种植,因此采用人工测量与遥感技术都具有明显的局限性。该研究采用数字图像处理技术,利用固定影像采集设备获取不同生长期玉米多尺度影像,首先利用灰度化和增强技术对影像进行前期预处理,然后使用迭代阈值分割算法提取影像中玉米植株区域,通过图像细化技术并结合参照物标定方法获取玉米植株的株高、叶尖距、叶基角和冠层面积等特征参数,最后对获取的特征参数使用回归分析建立玉米长势模型。试验结果证明,提出的方法有效可行,可以作为人工测量和遥感技术必要有益的补充。      

稻瘟病胁迫下水稻叶片叶绿素含量与光谱特征参数的相关性研究

为实现受稻瘟病侵染水稻叶片叶绿素含量的高光谱反演,以‘陵两优268’为研究对象,测定受稻瘟病侵染的85个水稻叶片样品的叶绿素含量和高光谱反射率,分析受稻瘟病侵染的水稻叶片高光谱反射率与叶绿素含量间的相关关系,使用线性与非线性回归技术建立叶绿素含量反演模型。结果显示:叶绿素含量与原始光谱及一阶导数光谱的敏感波段分别发生在700 nm和752 nm,基于光谱特征参数SDr的回归模型均方根误差为1.27,平均相对误差为10.2%。研究表明受稻瘟病侵染水稻叶片光谱反射率差异明显,基于光谱特征参数SDr的回归模型预测叶绿素含量具有较高的精度。     

输电线路下行林区优势树种的冠层光谱特征分析

通过对安徽省池州市青阳县输电线下行通道的优势树种进行光谱测量与分析,以建立优势树种光谱库,为输电线通道下行林区的树种精细分类提供理论和技术支持。利用便携式光谱仪对研究区6个优势树种的冠层光谱数据进行采集,并生成平均冠层反射光谱曲线,经过导数变换、植被特征参数(蓝边、黄边和红边)分析及冠层光谱的可分性研究,进而分析出不同树种的不同波段光谱特征差异。结果表明,在原始光谱可见光波段毛竹冠层反射率高于其他树种;而在近红外波段,栎树的冠层反射率高于其他树种。6个树种的蓝边位置、黄边位置及红边位置存在差异较小,毛竹的蓝边斜率最大;杉木的黄边斜率最大;栎树的红边斜率和红边面积均为最大。通过可分性研究可知,原始光谱在550 nm、900 nm及一阶导数光谱在718 nm处,有助于精细区分不同树种类型。     

基于高光谱和GA-BP神经网络模型的冬小麦叶绿素含量反演

叶绿素是绿色植被进行光合作用的主要色素,是影响作物产量的重要因素之一,也是评价作物健康状况的重要生化指标。快速、准确、无损地监测作物叶片叶绿素含量,是实现作物长势和健康程度精准监测的关键。为提高作物叶绿素含量反演的精度,以冬小麦试验小区为基础,测量关中地区冬小麦叶片反射率及其对应的叶绿素含量。运用分数阶微分法计算0～2阶步长为0.1的分数阶光谱,通过灰色关联分析法提取出与叶绿素含量关联度大的特征,作为模型的输入参数。最终提取出0.6阶751、760 nm, 0.7阶744、751 nm, 0.8阶738、747 nm, 0.9阶738、750 nm, 1.0阶731、750 nm共10个与叶绿素含量关联度高的波段作为模型的特征波段。为解决BP神经网络(back propagation network)收敛速度慢、易陷入局部极小值的问题,使用遗传算法(genetic algorithm, GA)优化BP神经网络的权值和阈值,利用优化后的模型进行叶绿素含量的预测。结果表明,运用遗传算法优化BP神经网络模型反演精度较高,r²为0.952,均方根误差(RMSE)为3.64...     

利用光谱特征参数估算病害胁迫下杉木叶绿素含量

为了探索建立炭疽病胁迫下杉木叶绿素含量的高光谱估算模型,促进遥感技术在森林病虫害监测中的应用,通过获取不同发病程度的杉木冠层光谱及相应的叶绿素含量,将冠层光谱数据、一阶微分数据与相应的叶绿素含量分别进行了相关分析。采用逐步回归、主成分回归及偏最小二乘回归方法构建叶绿素含量的估算模型。叶绿素含量与原始光谱在可见光(614～698nm)和近红外区(724nm之后)达到极显著相关,且在近红外区基本趋于稳定;与一阶微分光谱在424～486nm、514～532nm、552～682nm、698～755nm和762～772nm波段全部达到极显著相关;3种建模方法均消除了参数间多重共线性的影响,模型的决定系数全部达到极显著水平,其中逐步回归模型精度最高,相对误差和均方根误差分别为10.71%和0.194。研究表明受到不同程度炭疽病胁迫的杉木冠层光谱反射差异较大,可利用高光谱信息定量估算病害胁迫下的杉木叶绿素含量,且估算精度较高。     

基于ICESat-GLAS数据和回波仿真原理识别森林类型

[目的]利用星载激光雷达波形数据对森林类型识别时,受地形、噪声和林层结构等因素影响,针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别精度较低,为提高森林类型识别精度,需提取与森林类型相关的波形特征参数.[方法]结合回波仿真原理与林分冠层特征对GLAS回波波形进行理论分析,提出了与森林类型相关的波形特征参数147R-cafit-、K1...