基于测地线距离和正交投影的端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统线性端元提取方法忽略了像元内地物的非线性混合因素,制约了混合像元分解精度的提升。针对高光谱图像数据的非线性结构,提出一种基于测地线距离的正交投影端元提取算法,将测地线距离引入端元单体提取过程,利用正交投影方法逐个提取端元。为了降低测地线距离计算量,在端元提取前先利用自动目标生成方法和无约束最小二乘法对原始高光谱数据进行数据约减。模拟和真实高光谱图像实验表明,该方法能够表征光谱数据中非线性因素,端元提取结果优于传统自动目标生成端元提取方法。     

基于像元纯净指数的多端元提取算法

针对传统单端元提取方法不能描述端元变异、限制混合像元分解精度的缺点,提出一种基于像元纯净指数的多端元提取算法(Multiple Endmember Extraction Algorithm Based on Pixel Purity Index,PPI-MEE)。首先将图像划分为不重叠的图像块,并分别利用改进的PPI算法提取候选端元集,然后利用候选端元的邻域像元光谱信息对候选端元进行优化和精选。最后,对优化精选后的端元集分类得到每类地物的多端元光谱集。仿真数据和真实高光谱数据的实验结果表明,提出的多端元提取策略具有表征遥感图像中端元光谱变异的能力,能够提高端元提取精度和混合像元分解精度。     

山东农业信息化建设与发展浅谈

信息、物质和能源一起被视为21世纪支撑社会经济发展的三大重要战略资源,特别是以计算机技术、网络、多媒体等技术为核心的信息革命,大大加快了全球经济一体化的进程,并促使多种产业发生深刻的变革,农业作为我国国民经济中具有基础地位的传统产业,怎样迎接信息化浪潮的挑战,紧跟时代发展的步伐,加快农业信息化建设,是摆在我们面前的迫切需要解决的问题.     

山东农业信息化建设与发展浅谈

信息、物质和能源一起被视为21世纪支撑社会经济发展的三大重要战略资源，特别是以计算机技术、网络、多媒体等技术为核心的信息革命，大大加快了全球经济一体化的进程，并促使多种产业发生深刻的变革，农业作为我国国民经济中具有基础地位的传统产业，怎样迎接信息化浪潮的挑战，紧跟时代发展的步伐，加快农业信息化建设，是摆在我们面前的迫切需要解决的问题。山东作为农产品总量全国第一     

微波消解—电感耦合等离子体原子发射光谱法测定天然微晶石墨中铝铁钙镁钠钛钾

针对传统微波消解法存在的消解温度过高、样品消解不完全等问题,实验在常规微波消解温度下,从提高体系的氧化性入手,对消解方法进行改进。探讨了消解体系、消解温度、升温时间,并对消解机理进行了分析。结果表明,以2mL硝酸—5mL硫酸—1 mL高氯酸—1 mL氢氟酸为消解体系、升温时间为25 min、消解温度为200 ℃时,能实现样品的完全消解。消解后的溶液经赶酸处理,盐类析出,为了使盐类复溶,比较了硝酸、盐酸、王水的复溶效果,选定盐酸为复溶酸。对分析谱线进行了优化,确定的各成分分析谱线为铝308.2 nm、铁259.9{129} nm、钙317.933 nm、镁280.2 nm、钠589.5 nm、钛336.1 nm、钾766.4 nm。基于以上研究,建立了微波消解—电感耦合等离子体发射光谱法测定微晶石墨中铝铁钙镁钠钛钾的分析方法。结果表明,标准曲线的线性良好,相关系数不小于0.9994,方法检出限在0.00003%～0.0007%之间。用标准物质GBW03120验证了方法的正确度,结果满意。将方法应用于实际样品分析,测定结果的相对标准偏差（n=8）为0.72%～3.5%,加标回收率在98.2%～104.1%之间,均满足GB/T 27417—2017的要求。建立的方法能在常规微波消解温度下完全消解样品,适用于微晶石墨中主量金属元素的测定。     

基于高光谱解混的伪装目标识别技术研究

高光谱遥感图像识别技术在伪装目标识别方面具有很大的应用前景。针对高光谱遥感图像中的混合像元和光谱变异问题,提出基于高光谱解混技术的伪装目标识别方法。该方法采用扩展线性混合模型表征高光谱图像中的光谱变异问题,利用超像元分割技术将原始高光谱图像转换为粗细多尺度特征图,对超像元丰度矩阵附加8-邻域空间加权与行约束,以降低噪声和奇异点像元的影响。针对伪装目标空间分布稀疏的特点,在模型中增加丰度矩阵的截断加权核范数作为正则化项,以提高算法精度。实验结果表明提出的方法具有良好的抗噪性和较高的解混精度,可以有效提高伪装目标识别精度。     

基于透射光谱的水体含沙量在线监测技术研究

水体含沙量监测一直是水文观测及水中建设施工的重要观测内容,实时有效地监测水体含沙量具有重要实际价值。传统人工测量方法效率低下,无法实时监测,基于超声波等仪器监测方法虽可实现水体含沙量的实时测量,但在安全性、稳定性和测量范围上各有缺点。而基于光谱法进行物质含量监测的技术具有快速、无损、精确高效等优点,近年来被广泛应用于各领域,为水体含沙量在线监测技术提供新的思路与方法。但直接透射光谱法易受光源的不稳定和外界的杂散光的干扰,产生光谱噪声,同时由于仪器设备的光强饱和度,其测量量程存在限制。基于此,重点研究直接透射光谱噪声处理和多段标定技术,设计了一种基于透射光谱的水体含沙量快速大量程在线监测系统。首先基于朗伯-比尔基本定律理论分析水体含沙量与透射光强度之间的关系,然后利用比色皿支架实验室搭建了水体含沙量监测试验系统,配制不同含沙比例的标准溶液,进行强度-含沙量实际相关度标定测试。为克服光谱噪声影响,采用小波阈值去噪算法对原始透射光谱进行预处理,使用sym7小波基,极小极大阈值选择规则和7次小波分解次数,消除光谱噪声;设置不同积分时长,采用多段标定的方式实现了从4%到22%含沙量的大量程测量,并在算法中实现标定函数与测量量程自动匹配。结果表明标定曲线R平方值均在0.99以上,线性度良好,与理论相符合。最后对设计的水体含沙量在线监测系统进行实际精度测试,结果表明在大量程测量范围的测量误差均控制在0.4%以下,全量程误差均值为0.173%,误差标准差为0.115%,可满足工程实际需求。因此提出一种大量程的水体含沙量在线监测系统,并试验验证了系统测量准确度,可以用于水体含沙量实时在线监测。     

用于锂电池管理系统的SOC估算算法研究

锂电池具有供电安全可靠,维护费用低,占地面积小,重量小的优势,常作为数据中心供电的首选方案。精准的电池电荷状态（SOC）估算算法可以极大程度上保障锂电池管理系统的安全性与可靠性。针对传统安时积分法中无法确定电池SOC初始值以及在电流过小的情况下SOC偏差较大的问题,提出一种安时积分法和校准算法相结合的估算算法,目的是提高SOC估算算法的精确性。在不同倍率下进行充放电试验,实验结果表明,改进后的SOC估算算法误差有了明显的下降,该算法具有较强的可靠性。     

基于同质区分割的非线性端元提取算法

端元提取是高光谱遥感图像混合像元分解的关键步骤。传统端元提取算法忽略了高光谱图像中地物空间分布相关性与非线性结构,制约了端元提取算法的精度。针对高光谱图像的空间关系与非线性结构,提出一种基于同质区分割的非线性端元提取算法。使用超像素分割方法将图像分割为若干同质区,利用流形学习构造高光谱图像数据的非线性结构,最后在同质区内提取端元并利用聚类方法优选端元。模拟和真实图像数据实验表明,该算法能够保证高光谱数据的非线性结构,端元提取结果优于其他传统线性端元提取方法,在低信噪比的情况下,可以保持较好的端元提取结果。