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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.
5.
就一般非完整约束系统,从约束方程满足的变分恒等式出发,利用增广位形流形上的向量场定义三类非自由变分,即非完整变分:vakonomic变分、Hlder变分、Suslov变分,并讨论它们之间的关系以及它们成为自由变分的充要条件.利用非完整变分以及相应的积分变分原理建立两类动力学方程:vakonomic方程和Routh方程或Chaplygin方程.通过vakonomic方程分别与Routh方程和Chaplygin方程比较,得到它们具有共同解的两类充分必要条件.这些条件并不是约束的可积性条件.
关键词:
非完整约束
非完整变分
Chetaev条件
vakonomic动力学 相似文献
6.
我们研究一维自旋1/2链中的非近邻相互作用的影响。和近邻相互作用相比,非近邻的相互作用强度一般会较弱,因而在以前的许多方案中,这种长程的相互作用被忽略了。本文首先估计由被忽略的非近邻相互作用所引起的量子逻辑门的误差。我们得到的结果是,这项误差不仅和非近邻相互作用的强度有关,更依赖于一维自旋链所包含的粒子数,忽略非近邻相互作用有可能会对可集成量子计算造成影响。我们进一步研究如何消除或者压缩这种长程的相互作用所造成的影响。我们提出了一个量子计算方案。在这种方案中,次近邻的相互作用的影响被完全消除,从而我们可以使量子逻辑门的精度得以提高。我们也讨论了这种方案在超导量子计算体系里面的物理实现问题。 相似文献
7.
8.
火焰原子吸收光谱法测定生物样品中锌、铜和锰 总被引:1,自引:1,他引:0
生物样品经消化处理后,用火焰原子吸收光谱法测定样品中锌、铜和锰的含量,平均加标回收率为97.3%-102.4%,相对标准偏差(RSD)为0.65 %-1.40%.锌、铜和锰在给定范围内呈现良好的线性关系,相关系数分别为0.9994、0.9994和0.9983,方法简便,快速,结果可靠. 相似文献
9.
非理想的纠缠资源和非标准的量子隐形传态操作导致非理想的量子态传输.本文从Nielsen-Caves理论出发,导出了非理想的量子隐形传态过程对应的量子信道的明显表达式.这给我们提供了对量子隐形传态的新认识,即量子隐形传态过程可等效地看作量子态依次通过三个量子信道的过程,这三个信道分别对应于发送者的测量、纠缠态和接收者的操作.特别地,我们建立了纠缠态与量子信道之间的一一对应关系,即一个纠缠态对应于这样一个量子信道,如果把描述该量子信道的Kraus算符用Pauli算符展开,则得到的参数矩阵就是该纠缠态的密度算符在Bell基下的矩阵.我们还导出了量子隐形传态保真度的明显表达式.我们的结果解析地揭示了输出态和保真度对纠缠资源和量子隐形传态操作的依赖关系. 相似文献
10.