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1.
2.
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
3.
分析光场与高聚物相互作用的微观机制,介绍高分子与小分子在光场作用下的极化过程。对在窄束光场作用下,高分子链极化后链上各处极化程度的分布情况进行研究,指出对于高度拉伸的聚合物薄膜,电偶极子模型不适合准确解释高分子与光场相互作用的微观机制。为此,采用符合实际的天线模型分析高分子天线与窄束光场的相互作用,从理论上推导出天线模型高分子链上一小段的极化公式,并用离散变分方法——DVM(discrete variational method)计算一个高分子链的极化分布,验证了文中推导出的分式的合理性。最后,将极化分布看作是电流在天线上的分布,计算了天线的次级辐射在空间中的角分布,得到天线模型对电偶极子模型的修正因子。 相似文献
4.
5.
6.
锥形光纤间耦合特性的分析与检测 总被引:2,自引:0,他引:2
将通信光纤的末端拉制成锥形,利用光信号在光纤锥形区特有的传输和耦合特性,实现了光纤的耦合、连接和分束。用耦合模理论分析了锥形光纤间的传输和耦合性质,给出了光信号两锥形光纤间的耦合与两锥形光纤的距离和锥形区重叠长度等实验结果。 相似文献
7.
对于超细长弹性杆静力学的Kirchhoff方程,用动力学的概念和方法研究其常值特解 和稳定性问题.计算了Kirchhoff方程相对固定坐标系、截面主轴坐标系以及中心线Frenet 坐标系的常值特解,进行了Kirchhoff动力学比拟,用一次近似理论分别讨论了它们的Lyapu nov稳定性,导出了若干稳定性判据,并在参数平面上绘出了稳定域.
关键词:
超细长弹性杆
Kirchhoff方程
常值特解
Lyapunov稳定性 相似文献
8.
20 0 2年 8月号问题解答(解答由问题提供人给出 )1 3 86 试证明 :有两边及一个角的角平分线对应相等的两个三角形全等 .(湖北宜昌市十一中学 是海松 443 0 0 3 )证明 设△ABC和△A′B′C′的三边分别记为a、b、c和a′、b′、c′,三条角平分线分别记为ta、tb、tc和ta′、tb′、tc′,半周长分别记为p和p′.当有两边及它们的夹角的平分线对应相等时 ,不妨设b=b′,c =c′,ta =ta′.由ta =2b+c bcp(p -a) ,ta′ =2b′+c′ b′c′p′(p′ -a′)得 :2b+c bcp(p -a) =2b+c bcp… 相似文献
9.
10.
选用新方法合成了2-碘—N-甲基苯磺酰胺,通过^1H NMR,^13C NMR,^13C DEPT NMR(Distortionless Enhancement by Polarization Transfer NMR)和MS确证的其结构。 相似文献