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1.
基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。 相似文献
2.
介绍了13~18世纪物理学史和科技史上曾名噪一时的第一类永动机的设计方案的破灭.第一类永动机幻梦破灭的历史引起了人们的反思与启示,有力地促进了19世纪中叶能量转化和守恒定律的确立. 相似文献
3.
4.
双金属催化剂是一类重要的多相催化剂。其中d电子在催化活性方面起着重要的作用.本文在Co_3[Fe(CN)_6]_2的工作基础上,进一步研究了该配合物在硅胶、氧化铝、以及氧化镁上的热性质,同时考察了CN~-在Co-Fe体系双端基配位的活化加氢,探讨了载体的影响. 相似文献
5.
GSM原意为移动通信特别小组(GroupSpecialMobile)。该组织成立于1982年,旨在制定一个欧洲移动通信系统的特性规范,以便使整个欧洲采用一个统一的移动通信制式,让移动通信用户在欧洲各国的移动通信成为可能。今天,所谓的GSM,就是泛欧数字移动通信系统(GiobalsystemforMobileCommunication),它有效地克服了模拟制式移动通信系统存在的频谱利用率低、容量小、制式不统一、联网漫游困难、不能提供数据等非话业务以及话音失真、保密性差等缺点。GSM的发展,弥补了有线电话的严重不足,解决了人们在任何地点、任何时间的通信联络。 相似文献
6.
他 ,享有美国“氢弹之父”美誉 ;他 ,因陷害“原子弹之父”遭唾骂 ;他 ,是一个毁誉参半的传奇人物。2 0 0 3年 9月 9日 ,被誉为美国“氢弹之父”的爱德华·特勒去世 ,享年 95岁。“氢弹之父”出生在犹太家庭据美联社报道 ,半个多世纪来对美国防御政策产生重大影响、被誉为美国“氢弹之父”的美国著名核物理学家爱德华·特勒 (EdwardTeller)因脑中风 ,于 2 0 0 3年 9月 9日在加利福尼亚州斯坦福的家中去世 ,享年 95岁。爱德华·特勒于 190 8年 1月 15日出生于匈牙利首都布达佩斯的一个犹太家庭 ,父亲是一名律师 ,母亲是钢琴家。和爱因斯坦一… 相似文献
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