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1.
3.
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
4.
本文用MCDF方法计算子类镍离子(AgХХⅦ)的n=3,4的能级结构,n=3-4跃迁波长和振子强度,所得结果比最近国外发表结果(PhysScripta,43,150(1991)更接近实验值,为高剥离态离子谱线的辩识以及短波长激光的研究提供了有益的参考。 相似文献
5.
利用吩噻嗪单体的空穴传输能力、吩噻嗪衍生物单体的拉电子特性和它们分子结构的非共面性,制备了高效的含吩噻嗪及其衍生物结构单元的对苯撑乙烯聚合物有机电致发光材料P1。同时在单体中引入了烷氧基和长链烷基,使得合成的聚合物在四氢呋喃、氯仿、二氯甲烷、甲苯等溶剂中有较好的溶解性。研究吩噻嗪衍生物单体的拉电子特性对聚合物P1的电子传输性能的影响,合成不含吩噻嗪衍生物的同一类型聚合物P2。制备以聚合物P1和P2为发光层的单层OLED器件,经测量,聚合物P1的器件外量子效率是聚合物P2器件的3.5倍。 相似文献
6.
使用SAC/SAC-CI方法,利用D95(d),6-311g**以及cc-PVTZ等基组,对B2分子的基态(X3Σg-)和第一激发态(A3Σu-)的平衡结构和谐振频率进行了优化计算.通过对3个基组的计算结果的比较,得出了D95(d)基组为3个基组中的最优基组的结论;使用D95(d)基组,利用SAC的GSUM(Group Sum of Operators)方法对基态(X3Σg-),SAC-CI的GSUM方法对激发态(A3Σu-)进行单点能扫描计算,用正规方程组拟合Murrell-Sorbie函数,得到了相应电子态的完整势能函数;从得到的势能函数计算了与基态(X3Σg-)和第一激发态(A3Σu-)相对应的光谱常数(Be,αe,ωe和ωeχe),结果与实验数据吻合. 相似文献
7.
8.
系统研究了Nd0.5Ca0.5Mn1-xAlxO3(x=0,0.03)单相多晶样品在低温下的电磁性质和超声特性.电阻和磁化率测量表明,Nd0.5Ca0.5O3体系在TCO-257 K处发生了电荷有序相变.超声声速从室温开始随着温度的降低逐渐减小,并在TCO附近达到最小,之后,随着温度的进一步降低,声速急刷增加,同时伴随着一个尖锐的超声衰减峰出现.TCO附近的超声异常表明体系中存在着强烈的电-声子相互作用,该电-声子耦合来源于Mn3 的Jahn-Teller效应.在低温下,出现了另一个超声衰减峰,它的出现归结为反铁磁相与顺磁相之间的相分离现象.随着Al在Mn位的掺入,超声声速的最低点和衰减峰向低温移动,表明体系中的电荷有序态和反铁磁相均被部分抑制, 相似文献
9.
10.