基于HJ-1B卫星遥感数据的水稻识别技术研究

为快速、准确地在遥感图像上识别水稻作物的信息,满足县级尺度水稻遥感监测的需要,以野外实地调查资料、1∶5万地形图数据为辅助,通过光谱分析法,分析研究HJ-1B星CCD数据的水稻作物的光谱反射特性,建立水稻作物遥感信息识别模型。采用决策树分类方法提取水稻作物信息,并将该技术方法应用于广西宾阳县水稻作物信息提取研究。采用实测样地数据,利用混淆矩阵进行精度评价验证,总精度为94.9%,Kappa系数为0.8533。研究表明,该水稻作物的识别技术,可以为了解我国水稻种植情况,进行水稻长势监测和产量估测提供技术参考。     

基于地基可见光图像的喀斯特典型植被长势监测

生态观测试验站为喀斯特典型脆弱生态区植被生长监测提供了高通量冠层拍摄图像,但目前鲜见有关喀斯特地区裸岩和植被混杂下垫面植被提取的研究报道。利用石漠化生态观测试验站获取的植被冠层RGB图像,研究喀斯特植被适用分割算法和长势监测模型,为基于地基冠层可见光图像的植被监测提供技术支持。结果表明：(1)基于颜色空间、颜色通道非线性组合、机器学习3种算法对喀斯特地区浅绿色植被的区分度均较高,但对裸岩和深绿色植被区分度有明显差异。晴天强光和阴天弱光条件下3种分割方法对植被分割效果差异明显,机器学习算法分割效果最优,阴天弱光条件准确率超过80%,晴天强光条件下可超过90%。(2)基于RGB图像反演的可见光植被指数GLA、NDYI、NGRDI和VARI所反映的植被长势变化趋势相似,但NDYI对植被长势差异响应更敏感。复合正弦函数可以较好地模拟4种可见光植被指数的逐日动态变化特征,且对NGRDI变化趋势模拟精度最高(R²=0.830)。     

HJ-1A高光谱数据预处理方法研究

高光谱遥感数据处理与应用已成为目前遥感应用研究领域的热点和难点之一。介绍了环境与减灾监测预报小卫星中高光谱遥感数据产品命名规则和内容,以及产品数据的主要特点,通过对HSI数据辐射定标、Flaash大气校正和几何精校正等数据预处理方法,得出Flaash大气校正后的HSI数据,提高了高光谱数据的质量,地物光谱曲线更加符合实际情况,为下一步定量遥感研究奠定了基础。     

莱钢大H型钢TM精轧机基础自动化控制系统

主要介绍了TM轧机精轧机组控制系统的软硬件设计以及现场总线的布局、重要控制设备的控制方法、轧制流程和模拟轧制等方面的功能实现。     

以大H型钢冷床改造为例浅谈SSI编码器在自动控制系统的应用

本文主要介绍的是莱钢大H型钢冷床拉出小车编码器改型,将原有的Profibus—Dp通讯型编码器替换为SSI编码器,间接保证了轧钢节奏,提高了生产效率。     

行业短讯

<正>东鹏饮料浙江生产基地投产近日,东鹏饮料集团浙江生产基地投产仪式在浙江省衢州市智造新城举行。该基地占地197亩,总建筑面约26万平方米,总投资近10亿元。共建有6条生产线、成品智能仓、仓储运作区域及其他配套设施,主要生产东鹏特饮、东鹏补水啦、乌龙上茶和多喝多润系列产品,实现采购、生产、物流、销售、配送一体化。该基地产能全部达产后,年产值将超10亿元。     

电解-生物耦合技术处理酸性红A染料废水

实验研究了电解氧化-生物耦合反应工艺处理浓度为74 mg/L的酸性红A有机废水(水力停留时间7 h)过程中,电解电流、正极材质、甲醇浓度和氯离子浓度等对反应过程的影响. 结果发现,甲醇可以作为微生物代谢酸性红A的共代谢基质. 当外加电流为300 mA时,水中酸性红A和CODCr的去除率分别可达到79%和84%,高于没有电流作用时的59%和76%. 在电-生物耦合反应过程中,甲醇浓度越大,由微生物代谢去除的酸性红A 和CODCr所占比例越大,而且生物膜的耐电性也越强. 当电解电流和氯离子浓度增大后,电化学氧化氯离子生成的次氯酸根浓度也相应增大,结果造成微生物代谢的活性受到抑制. 以铁为正极可以提高酸性红A的去除速率,但会产生大量絮凝沉淀物.     

基于B样条递推算法的NURBS双四次曲面矩阵表示

从B样条的递推定义出发,应用NURBS曲线及曲面的基础理论,同时结合符号的推理技术,推导出四次规范B样条基函数的矩阵表示形式。并在此基础上,利用NURBS曲面的有理分式表示,得出NURBS双四次曲面的矩阵与矩阵块表示,为曲线曲面的构造、数控仿真和分析提供了便利。     

会计学考试管理信息系统的设计

介绍会计学专业考试管理信息系统的分析与设计。该系统作为高校教学管理系统的子系统，可对高等院校财经类的会计学专业考试的试题库建立、试卷生成、试卷评判以及统计查询进行系统的、全面的计算机管理，提供相应的学生成绩报告单及学生成绩分析。该系统亦可以为高等院校的其他专业考试管理系统提供借鉴。     

HJ-1影像中基于光谱特征的烤烟识别方法

为了监测农作物的种植面积、进而预测其产量,依据HJ-1(环境一号卫星A、B星,简称HJ-1A,1B)遥感资料分析了烤烟及其他地物的光谱反射特性,并分析比较归一化植被指数NDVI、差值植被指数NDVI和比值植被指数RVI对烤烟及其他地物的区分度,确定烤烟遥感信息识别方法。用该方法对广西靖西县烤烟进行种植信息提取,并用野外GPS实地调查采样数据进行精度验证。结果表明,总精度为92.79%,Kappa系数为0.8374。因此,利用遥感技术可快速、准确地获取烤烟种植信息。