一种弹体入水冲击波阴影成像可视化系统及其试验研究

扩大成像视野对于开展充水容器中弹体入水冲击波传播及弥散方面的可视化研究具有重要的实际意义。阴影成像技术适用于大视野实验,且对流场冲击波和扰动的可视化研究具有简单性和通用性,其中直接阴影成像最为简单,但可靠点光源的缺乏是阻碍其发展应用的瓶颈。因此基于国产短弧氙灯管,自制了短弧氙灯点光源,根据阴影成像原理,设计出一种弹体入水冲击波阴影成像可视化系统,详细介绍了其组成和运行原理。利用该系统对高速弹体入水进行了试验研究,获得了弹体入水冲击波的阴影成像和冲击波信号的压力时程曲线,通过阴影成像和冲击波信号相结合分析了弹体入水冲击波的传播特性,并进行了理论验证。结果表明:该弹体入水冲击波阴影成像可视化系统具有可靠性和设计的合理性。弹体高速入水后,初始冲击波的强度最大,随着冲击波的传播,冲击波强度逐渐降低,水中冲击波的传播速度不断降低,球形冲击波的半径逐渐增大。     

径流中长期预报模糊识别优化模型及应用

对水文中长期预报模糊识别方法进一步研究,基于模糊环境下的目标函数,提出了具有主观监督因子和稳定系数的模糊识别预报模型.根据已知样本的最优模糊划分建立预报模型,利用已知样本的指标和样本的最优模糊划分计算预报模型的参数,给定模型的稳定系数,再通过调整主观监督因子对预报模型参数进行优化.径流中长期预报实例的模型检验平均相对误差为7.84%.     

基于HSI高光谱和TM图像的土地盐渍化信息提取方法

选择黄河三角洲垦利县代表性盐碱化区域为研究区,以2011年3月15日HJ-1A卫星HSI高光谱影像和2011年3月22日TM影像为信息源,经几何纠正、图像裁剪、大气校正等预处理,分析不同盐渍化程度土地、水体、滩涂等主要地类的光谱特征,确定地类信息提取特征波段。结合土壤盐分含量,采用定量与定性相结合规则,构建地类信息提取模型,以决策树分类方法进行图像分类,提取土地盐渍化信息。利用地表点位土壤含盐量数据对地表土地盐渍化程度的化学分析结果,对遥感解译数据进行精度验证,并对高光谱和多光谱影像的分类精度进行比较分析。结果表明：HSI图像的总体分类精度达96.43%,Kappa系数为95.59%,而TM图像的总体分类精度为89.17%,Kappa系数为86.74%,说明相比多光谱TM数据,基于高光谱图像可以更为准确有效地提取土地盐渍化信息;由分类结果图可以看出,高光谱影像土地盐渍化的区分度高于多光谱影像。该研究探索了高光谱图像土地盐渍化信息的提取技术方法,提供了不同盐渍化土地的分布比例数据,可为黄河三角洲滨海盐碱土地资源的科学利用与管理提供决策依据。     

基于高光谱的苹果花氮素含量预测模型研究

苹果花氮素含量是反映其质量高低的重要因素,利用高光谱技术对苹果花氮素含量进行定量化反演,可为苹果信息化管理提供理论依据。在室内条件下,利用ASD FieldSpec 3地物光谱仪,测定了120个盛花期苹果花样品的高光谱反射率,并化验了其氮素含量。在分析苹果花原始光谱和一阶导数光谱特征的基础上,与其氮素含量进行相关分析,确定敏感波段,构建特征光谱参数,建立氮素含量预测模型,对模型进行了优选和检验。结果表明,苹果花氮素含量与原始光谱反射率在374～696,1 340～1 890,2 052～2 433 nm波段呈极显著负相关,在736～913 nm呈极显著正相关;与一阶导数光谱反射率在637～675 nm呈极显著负相关,在676～746 nm呈极显著正相关。构建的6个特征光谱参数与苹果花氮素含量均呈极显著相关。通过进一步比较和筛选,确定了基于640 nm和676 nm原始光谱反射率的2个苹果花氮素含量最佳预测模型。经检验,模型决定系数R2分别为0.825 8和0.893 6,平均预测精度达92.9%和94%。研究成果为快速预测苹果花氮素含量及苹果的实时营养诊断提供了理论依据和技术支撑。     

基于SVM与RF的苹果树冠LAI高光谱估测

叶面积指数(leaf area index,LAI)是反映作物群体大小的较好的动态指标。运用高光谱技术快速、无损地估测苹果树冠叶面积指数,为监测苹果树长势和估产提供参考。以盛果期红富士苹果树为研究对象,采用ASD地物光谱仪和LAI-2200冠层分析仪,在山东省烟台栖霞研究区,连续2年测量了30个果园90棵苹果树冠层光谱反射率及LAI值;通过相关性分析方法构建并筛选出了最优的植被指数;利用支持向量机(support vector machine, SVM)与随机森林(random forests, RF)多元回归分析方法构建了LAI估测模型。新建的GNDVI₅₂₇,NDVI₆₇₆,RVI₆₈₂,FD-NVI₆₅₆和GRVI₅₁₇五个植被指数及前人建立的两个植被指数NDVI₆₇₀和NDVI₇₀₅与LAI的相关性都达到了极显著水平;建立的RF回归模型中,校正集决定系数C-R2和验证集决定系数V-R2为0.920,0.889,分别比SVM回归模型提高了0.045和0.033,校正集均方根误差C-RMSE、验证集均方根误差V-RMSE为0.249,0.236,分别比SVM回归模型降低了0.054和0.058, 校正集相对分析误C-RPD、验证集相对分析误V-RPD达到了3.363和2.520,分别比SVM回归模型提高了0.598和0.262,校正集及验证集的实测值与预测值散点图趋势线的斜率C-S和V-S都接近于1,RF回归模型的估测效果优于SVM。RF多元回归模型适合盛果期红富士苹果树LAI的估测。     

苹果花期冠层光谱探测的规范化技术方法探讨

2008年和2009年,针对苹果花期冠层光谱进行了不同天气条件、不同探测时间、不同探头高度、不同探测角度条件下的冠层反射光谱探测试验,分析其对苹果花期冠层光谱特性的影响,探索规范化的光谱探测技术方法。结果表明,苹果花期冠层在不同条件下的反射光谱响应呈现出一定的规律性,特别是在760～1 350 nm近红外波段表现尤为明显。研究发现,随着光照强度的减弱,冠层光谱反射率降低,在晴天和少云时探测冠层光谱较理想;风速在2级以下时,冠层光谱较稳定;在10:00～15:00测定冠层光谱差异较小;探测高度以整个苹果树冠层充满光谱仪探头视场时光谱曲线较稳定;探头以垂直或近似垂直观测为最佳。在此基础上,提出了苹果花期冠层光谱探测的规范化技术方法,为苹果冠层光谱探测及信息提取提供了科学依据。     

基于无人机多光谱影像的冬小麦返青期变量施氮决策模型研究

氮素是影响冬小麦生长的重要元素,如何根据冬小麦需求适时变量施用氮肥是现代农业精准施肥研究需要解决的关键问题之一。无人机遥感技术在冬小麦生长情况监测中具有高分辨率、高时效性、低成本等优势,为解决施肥需求监测问题提供了重要数据源。因此研究无人机多光谱影像数据,构建其与冬小麦产量与施肥量之间的关系模型对于精准施肥研究十分重要。选择冬小麦典型生产区山东省桓台县为实验区,布置4种不同施氮水平的田间实验。利用无人机搭载Sequoia多光谱传感器,采集实验区不同氮素施肥水平的冬小麦返青初期多光谱影像,同时测得冬小麦冠层叶绿素含量（soil and plant analyzer development,SPAD）数据及产量数据。通过多光谱影像数据计算获得归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、叶绿素吸收指数（modified chlorophyll absorption ratio index,MCARI2）等6种形式植被指数,建立无人机多光谱影像植被指数与小麦冠层SPAD值的线性、二阶多项式、对数、指数和幂函数模型,优选地面氮素状况最优植被指数模型,反演冬小麦不同施氮水平的状况,进而根据不同施氮水平与敏感植被指数和冬小麦产量的关系,构建了基于植被指数指标的氮肥变量施肥模型,并将模型应用于同时期小麦多光谱影像。结果如下：（1）地面实测的SPAD值能较好的反映冬小麦施氮水平及生长状况。无人机多光谱数据分区统计结果表明不同施氮水平冬小麦冠层反射率有较大差异性。（2）结构性植被指数与SPAD拟合效果优于其他类型指数。MCARI2的二阶多项式模型精度最优（R2=0.790,RMSE=0.22）,其能较好的移除冬小麦返青初期土壤背景等因素的影响,为氮肥敏感植被指数。（3）基于产量-施氮量模型和产量-敏感植被指数模型,构建敏感植被指数的氮肥变量施肥模型为N_r=10 707.63×MCARI22-5 992.36×MCARI2+715.27。通过模型应用生成了实验区冬小麦氮肥变量施肥图,与实际情况具有较高一致性。该研究提出了利用无人机多光谱数据进行冬小麦施氮决策的模型及方法,为冬小麦精准施肥的进一步研究提供了依据。     

基于模糊识别的苹果花期冠层钾素含量高光谱估测

依据2008年和2009年2年在栖霞试验区利用地物光谱仪ASD FieldSpec3测定的苹果花期冠层高光谱和实验室内测定的钾素含量数据,以冠层高光谱反射率及其11变换形式与钾素含量分别进行相关分析,以相关系数最大者为自变量,采用模糊识别算法,建立钾素含量估测模型;以2008年的检验样本对模型进行检验,并利用2009的独立试验数据对模型进行验证。结果表明,原始光谱反射率(R)及其倒数(1/R)、对数(lgR)、平方根(R1/2)与钾素含量的相关性较差,但它们的一阶微分和二阶微分与钾素含量之间的相关性明显增强;建立的钾素含量估测模型=11.344 5h+1.309 7的相关系数r为0.985 1,总均方根差RMSE为0.355 7,F统计量为3 085.6;24个检验样本实测值与估测值的平均相对误差为9.8%,估测精度为90.2%;2009年试验验证精度达到了83.3%。表明模型用于苹果花期冠层钾素含量的估测具有较高的稳定性,模型精度能满足生产上对苹果钾素含量估测的要求。     

基于近地面多光谱的黄河三角洲典型地区土壤含盐量估算研究

选择山东省无棣县“渤海粮仓”项目核心示范区为研究区,利用ADC便携式多光谱相机和EC110便携式盐分计,采集该区近地多光谱相片和土壤表层含盐量数据,通过NDVI, SAVI, GNDVI三种植被指数分别与实测土壤含盐量构建线性、指数、对数、乘幂、二次和三次函数共18种模型,进而优选土壤盐分含量最佳估测模型,反演和分析研究区土壤盐分状况。结果显示,各模型均可有效估测土壤盐分含量,以SAVI为因变量构建的各模型估测效果较好,其中以SAVI的线性模型(Y=-0.524x+0.663,n=70)为最佳,显著检验水平下的F检验值最高,为141.347,估测R2为0.797,精度达到93.36%;研究区的土壤盐分含量集中在2.5‰～3.5‰之间,呈现从西南向东北逐渐升高的明显分布规律。探索了基于近地面多光谱数据的土壤含盐量估测方法,为研究区乃至整个黄河三角洲滨海盐碱土的盐分含量估测提供了一种快速有效的技术方法。