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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.
教师课堂教学质量的定量分析 总被引:3,自引:0,他引:3
本根据学生对教师课堂教学质量的评分建立指标评估体系,得到一次量化数据。对一次量化数据进行统计分析:粗差剔除,计算标准分,得到被评估在各总体中的相对位置。在此基础上,采用二次量化模型,最后得到在全校范围内的教师得分排序。 相似文献
3.
4.
5.
钛酸钾晶须通常是直径和长度在微米量级的无机晶须 ,可用K2 O·nTiO2 表示其组成 ,n =1,2 ,4 ,6 ,8,[1] .六钛酸钾晶须具有耐高温、耐腐蚀、纤维拉伸强度高、导热系数小、红外反射率高 ,硬度低的特点 .在民用及工业方面有很多应用 .如催化剂载体、离子吸附交换材料、高温过滤器、绝热材料、耐摩擦材料等[2~ 5] .钛酸钾纳米线的合成尚未见报道 .我们在用电弧产生的N2 等离子体热解焦油时 ,生成了一种直径 9~ 2 0nm长约几百纳米线 .X射线能谱定量分析表明这种纳米线化学组成为K2 Ti8O15,是一种新的非化学计量化合物 .试验装… 相似文献
6.
7.
本文在分析乙烯-α-烯烃共聚物序列结构时,把代表共单体反接单元的亚甲基(CH2)βγ和γδ分别归属给了二元组VV和三元组EEV。与此同时,CH2-δδ和δδ+归属给了二元组EE。表征乙烯长序列的CH2-δ+δ+分属二元组EE和三元组EEE,对应峰强度在EE和EEE之间的分配是处理序列分布的关键。在本文中运用序列结构的Bovey关系和Randall统计进行演算,求得了修正值△的数学表达式,严格解和近似解。在规则链条件下得到的近似解与G.J.Ray的结果完全相同。当共单体含量较少时,谱峰强度Iδ+δ+的分配接近相等。在二元组和三元组的水平上,乙烯-α-稀烃共聚物的13C NMR谱中共有十三个峰,属于CH2的有十个,属于CH的有三个。利用这些谱峰的强度数据可以建立一套计算公式,由此提供共聚物序列结构的全部信息。因此这是一个研究乙烯-α-烯烃共聚物序列结构的普适方法。 相似文献
8.
9.
采用特制的Fe-Si、Fe-Mn合金系列标样,用电子探针测定了钢或铁基合金中低含量的Si和Mn元素、与用纯元素作标样、经ZAF修正的结果相比较,提高了分析准确度. 相似文献
10.