基于反射光谱特征的土壤盐碱化评价

以吉林省西部盐碱土及其光谱反射率为研究对象,采用一阶微分、去包络线方法建立各种土壤光谱指数,分析并确定反映盐碱化程度的最佳波段与土壤光谱指数,建立盐碱化土壤参数的高光谱定量模型用于评价土壤盐碱化程度.结果表明:盐碱土在400～2500nm的范围内主要有五个明显的吸收谷,碱斑土壤由于富含盐分在五个吸收谷范围的吸收特征均显著强于其他土壤;不同地域土壤属性间相关关系存在共性,pH值与电导率正相关,二者都与有机质负相关;微分、去包络线方法得到的光谱指数与土壤参数的相关系数显著优于反射率,去包络线方法得到的土壤光谱指数普适性更强;基于土壤光谱指数的高光谱模型可以准确预测盐碱土pH值,可以用于土壤的盐碱化程度评价.     

基于半分析模型的新庙泡叶绿素a浓度反演研究

叶绿素a(Chl-a)含量是反映水体水质的重要参数之一,利用遥感技术监测其浓度具有众多优势.本研究利用2004年5-9月的吉林省新庙泡实测高光谱数据和实验室分析数据,建立了基于三波段的Chl-a浓度反演模型.该模型基于水体叶绿素a、悬浮物、溶解有机物、纯水的生物光学特性分析,优化组合了3个特征波长.结果表明用该方法建立的模型具有一定的物理基础,反演精度较高,其决定系数和均方根误差分别为0.8758、4.98μg·L-1,适合于内陆水体Chi-a含量的定量提取.     

机器人全局PID模糊滑模跟踪控制与仿真研究

为解决机器人跟踪控制过程中采用PID控制算法会出现抖动和误差的问题,提出了一种机器人全局PID模糊滑模跟踪控制算法.通过将PID滑模控制和模糊控制相结合,设计了全局PID模糊滑模控制;基于模糊规则,对滑模控制增益进行自适应调整,从而消除建模误差和干扰,削弱了控制时产生的抖振,在线调整控制器参数和估计误差,并通过积分来消除外界干扰,因此提高了控制精度.仿真结果表明,与常规的PID算法相比,该方法在处理控制抖动和消除误差以及干扰方面具有极高的鲁棒性.     

基于改进MUSIC算法的短波非规则天线阵列测向系统

针对短波无线电测向场地选址困难的问题,提出了一种基于改进多信号分类（MUSIC）算法的短波非规则天线阵列测向系统.该算法可使短波无线电测向系统部署在地势平坦地区,还可以部署在山区、丘陵等复杂地形,有效解决了短波无线电测向系统的选址问题.在对该算法进行理论建模和计算机仿真验证的基础上,开发了短波非规则阵列测向原型系统,并在实际环境中进行了大量现场测试.测试结果表明,改进MUSIC算法具备了在非规则阵列条件下进行来波信号方位测定的能力,相应的非规则天线阵列测向系统能够在复杂地形条件下实现测向功能.     

ITU—R第1号决议修改受关注

2012年1月16日至20日，国际电联（ITU）无线电通信全会（RA）在瑞士日内瓦召开。无线电通信全会负责无线电通信研究的结构、计划和批准。在本次全会上，除了媒体竞相报道的4G建议书和“闰秒”的议题外，最重要的一项内容是关于无线电通信部门（ITU—R）第1号决议的修改，因为ITU—R第1号决议（以下简称1号决议）有关无线电通信全会、     

电气监控系统在电厂升压站控制改造中应用与分析

针对某火电厂220 kV升压站控制室与#1机组为同一控制室这一特殊工况,解决#1机组实施监控系统改造,将#1机组原来的电气控制进入改造后的监控系统系统,将升压站的电气控制也接入改造后的监控系统.通过改用先进硬件设备,加强逻辑组态的严密性,重点处理好分散处理单元不间断供电以及输电线路继电保护重合闸充、放电逻辑时序配合等关键技术,确保升压站电气控制接入监控系统过程中及运行期间的平稳、安全、可靠.     

藻类垂向分布对内陆湖泊叶绿素a反演算法影响的模拟研究

利用高斯模型模拟不同的藻类垂向分布结构,研究其对于典型叶绿素a反演算法波段比值法的影响.结果显示,藻类垂向分布不均一性导致了叶绿素a浓度反演结果与藻类生物量间不存在一一对应的关系;藻类分布集中于水面以及水下0.5 m水深时会严重干扰波段比值反演算法的准确性,说明当水体表面存在藻华现象时,将导致反演算法失效;若排除此类情况,波段比值法与水体表层0.25 m处叶绿素a浓度、0~0.25 m、0~0.5 m水深范围内平均叶绿素a浓度值之间具有独立于藻类生物量以及藻类垂向分布的相关性;内陆湖泊叶绿素a反演算法与藻类垂向分布模型相结合,是获取藻类生物量的必要条件.     

基于Sentinel-1 SAR数据巢湖流域洪水时空动态变化监测研究

洪涝灾害危害巨大,对区域人民生命财产和经济发展造成重大威胁,回溯区域洪水事件,甄别洪水风险区,判断洪水时空特征,并给出规划建议非常重要。以巢湖流域为试验区,基于Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）影像,构建了谱间关系与阈值分割相结合的洪水淹没识别方法,应用于Google Earth Engine平台上,获得了2015～2020年巢湖流域洪水时空格局,结合土地利用数据,分析了洪水对巢湖流域农田和以建设用地代表的居民点的影响。结果表明：(1)该方法精度相比单波段阈值和简单指数法提升了3%～7%,能够快速应用遥感数据提取历年流域洪水淹没范围;(2)2015～2020年间,监测到两次特大洪水和一次小规模洪水,淹没范围集中在杭埠河、裕溪河、兆河等河流区域;(3)农田占据受淹面积的86.47%～95.35%,建设用地占据4.47%～5.36%,受到洪水影响的居民点主要为基层村庄及乡镇。研究表明了SAR卫星数据在监测巢湖流域洪水有良好的适用性,有助于掌握洪水对农田和乡村居民点的破坏程度,对于未来制定相关规划战略,加强流域乡村洪水控制保障人员与粮食安全十分关键。     

大豆叶面积的高光谱模型

以ASD FieldSpec-Vnir光谱仪实测不同生长季大豆的冠层反射率,同期采集对应大豆LAI,然后逐波段分析冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI的相关关系;并采用单变量线性回归逐波段分析了冠层光谱反射率、导数光谱与大豆LAI确定性系数随波长的变化趋势,建立了以近红外与可见光波段冠层光谱反射率的比值植被指数RVI与大豆LAI的高光谱遥感估算模型。结果表明,冠层光谱反射率在350￣680nm、760￣1050nm波谱区与大豆LAI相关性较大,而在红边区680￣760nm的相关性变化较大;导数光谱在红边区与大豆LAI相关程度高。通RVI方式建立的遥感估算模型能较为准确估算大豆LAI,通过对红外与蓝波段建立的RVI指数与大豆LAI的回归模型,表明其预测大豆LAI的能力较好,有进一步研究的必要;通过对比发现,神经网络模型可以大大提升高光谱反演大豆LAI的水平,模型的确定系数R2为0.9661,而总均方根误差RMSE仅为0.446m2.m-2。     

面向频谱测绘任务的多无人机协同航迹规划方法

针对非合作环境下的传统频谱地图测绘方法中存在的低精度、低效率问题,本文提出了一种基于人工势场法的多无人机协同航迹规划方法。首先,构建了多无人机协同测绘方案及优化目标;然后,通过多无人机的预先航迹规划完成对环境的初步感知,并基于感知信息提出基于人工势场法的多无人机协同航迹参数设计方法;之后,基于设计的参数及采集的数据完成航迹的再规划,从而有效规避多无人机飞行过程中可能存在的重复采集数据及无人机之间发生碰撞等问题。仿真结果表明,相比与传统单无人机航迹规划方法,本文所提航迹规划方法能够高效、高精度、安全地完成测绘任务,所得结果满足了多架无人机协同飞行要求,具有较强的理论与实用价值。