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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
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主要介绍了利用兰州重离子加速器提供的270 MeV的40Ar离子束轰击238U靶,通过熔合蒸发反应进行试合成Z=110附近的新同位素的实验情况。分析了目前关于超重核研究的现状并描述了这次实验的目的、 可行性分析、 实验装置以及实验过程等。本次实验仍然用氦喷嘴技术对产物进行传输, 并用一套具有数对探测器组的转轮收集探测系统对产物进行收集和测量。 The state of the experiment to produce the new isotopes around Z=110 are presented in this paper. The emphasis is laid upon introducing the experiment purpose, the set up and the feasibility for producing this objective nuclide. In the experiment the new isotopes were produced by the complete fusion evaporation reaction of 238U with 270 MeV 40Ar at the Sector Focus Cyclotron (SFC) of Heavy Ion Research Facility in Lanzhou(HIRFL). The reaction products were also transported and collected by using the helium jet technique and rotating wheel apparatus. 相似文献
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2MeV直线感应加速器注入器系统由电子束产生器和脉冲功率系统组成。电子束产生器包括由感应腔组成的阴极电压叠加器、阳极电压叠加器和真空二极管及束输运系统。脉冲功率系统则包含初级功率源Marx、次级功率源Blumlein线和触发系统,其作用是为感应腔提供一个具有数十纳秒平顶宽度的高压脉冲,激发感应腔在感应腔间隙上获得一个加速电场。在2MeV注入器功率系统中,4个Blumlein线的充气开关是由发散装置的输出触发信号进行导通控制的。通过控制发散输出触发信号到达Blumlein线开关的时间,即可以实现Blumlein线开关在不同时间内触发导通,使Blumlein线依据所设定的时间顺序输出激励脉冲,从而在真空二极管上获得高压脉冲串。由于功率系统采用的是182C结构,即一根Blumlein线驱动两个感应腔,因此最多可以实现四脉冲串列。 相似文献
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