排序方式: 共有24条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
柯尔莫哥洛夫检验在混凝土强度检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
回弹法是检测混凝土强度的一种常用方法,回弹法的测量精度依赖于数据本身的真实性。本文提出了一种利用柯尔莫哥洛夫检验控制测量数据误差的方法。 相似文献
2.
3.
4.
5.
6.
对双向抽运拉曼光纤放大器(RFA)的噪声特性、增益饱和及抽运功率转换效率进行了详细研究。结果表明,双向抽运拉曼光纤放大器的噪声特性介于前向抽运与后向抽运之间,但主要取决于前向抽运方式所导致的噪声特性;双向抽运方式的饱和功率低于单向抽运方式的饱和功率,同前向抽运与后向抽运提供的增益比例有关;双向抽运方式的抽运功率转换效率同信号光功率及前、后向抽运提供的增益有关,当信号光功率较低时,增加前向抽运的比例可取得较高的抽运功率转换效率,而信号光功率较高时,增加后向抽运的比例可取得较高的抽运功率转换效率。研究一种配置(情况3)的双向抽运拉曼光纤放大器,可以完全补偿100km传输线路的损耗(包括无源器件的损耗),最低光信噪比为30.21dB。 相似文献
7.
基于Landsat 8 OLI数据的玉米冠层含水量反演研究 总被引:3,自引:0,他引:3
植被含水量是作物长势好坏的指示因子,利用遥感技术及时准确监测植被含水量对农业生产、作物估产和干旱状况评价具有重要意义。基于新一代对地观测计划Landsat 8OLI传感器(Operational Land Imager,陆地成像仪),评价其植被含水量反演的能力与局限性。首先,利用ProSail冠层模型模拟冠层光谱反射率数据集,分析OLI传感器的植被含水量敏感波段以及土壤背景对各波段反射率的影响,然后利用基于Landsat OLI影像计算的植被水分指数和2013年6月1日—8月14日期间采样的植被含水量数据,比较12种植被水分指数与地面实际采样的植被含水量的相关性,评价估算植被含水量的最佳植被水分指数。结果表明:OLI传感器的红、近红外和两个短波红外对植被含水量敏感,其中近红外波段最为敏感;在低植被覆盖度时,土壤背景反射率的太阳辐射将达到光谱传感器影响植被水分指数与植被含水量之间的关系,利用ProSail模拟干湿土壤背景反射率结果也表明土壤背景对植被冠层反射率的影响很大;引入优化土壤调整植被指数(OSAVI)去除土壤背景对植被水分指数的影响;在12种植被水分指数中,MSI2与植被含水量的拟合关系最好(R2=0.948),植被含水量的平均拟合误差为0.52kg·m-2;在植被生长晚期即植被含水量大于2kg·m-2时,各植被水分指数出现饱和情况,植被含水量的估算结果不佳。 相似文献
8.
9.
10.