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叶面积指数(LAI)遥感估算是植被定量遥感研究的热点之一,监测植被LAI时空变化对于研究陆地生态系统碳循环及全球变化等具有非常重要的意义。在我国西南山区设置10个50km×50km的观测样区作为研究区,其中包括5个森林生态系统样区、3个农田生态系统样区和2个草地生态系统样区。分别获取不同优势植被类型LAI地面实测数据,结合同期获取的遥感数据,考虑地形因素影响,基于偏最小二乘原理分别构建各样区LAI遥感估算模型,并采用交叉验证的方式对模型精度进行评价。结果表明:考虑了海拔、坡度和坡向等地形因子的森林LAI遥感反演模型与未考虑地形变量的模型相比,其验证精度有所提高,R2由0.30~0.75提高至0.50~0.80,RMSE由0.52~0.93m2/m2降低至0.48~0.89m2/m2;所有样区优势植被类型LAI反演模型验证R2在0.40~0.80之间,RMSE在0.22~0.89m2/m2之间。发展的LAI遥感估算方法有助于认知山地植被LAI反演的地形效应问题,可为进一步的山地植被长势监测提供科学依据。 相似文献
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基于常规变电站户外接地刀闸仅利用五防锁实现机械闭锁,而未引入电气量作为闭锁判断的现状,设计并研制了一种非接触式电信号驱动的防误闭锁限位装置。装置利用电场耦合原理实现对线路电压信号的非接触式采集;通过在STM32处理板上集成信号处理电路、控制电路来控制装置的闭锁单元动作,实现线路带电时对接地刀闸旋转连杆动作的闭锁,限制接地刀闸合闸动作。实验测试和现场应用表明,装置在采集到线路电压信号时能可靠实现对接地刀闸的电气闭锁,能有效降低带电合接地刀闸事故风险,对于电网安全稳定运行具有重大意义。 相似文献
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在山地复杂条件下开展无人机遥感观测面临众多挑战,分析无人机遥感观测平台的可靠性是影像拼接、成果应用、平台和飞行方案改进的重要基础。介绍了一种基于低空无人机的山地多源数据遥感观测平台,重点阐述了无人机系统的组成、性能参数和传感器参数。以《低空数字航空摄影规范》为参照,总结低空无人机遥感观测平台的可靠性分析方法。以2014年7月25日若尔盖高原无人机遥感观测试验获取的数据为例,定量分析该低空无人机遥感观测平台的可靠性。结果表明:该平台在山地复杂条件下具有较高的可靠性,航向平均重叠度为73.58%,旁向平均重叠度为55.07%,平均倾角为2.23°,航线内平均旋角为1.36°,航线间平均旋角为10.41°,平均航线偏移为5.42m,最大航线弯曲度为0.19%,最大航高差为5m,各项指标评价结果远优于《低空数字航空摄影规范》要求。相机成像面与平台飞行方向的夹角可能引起旁向旋角的增大;在逆风条件下,该小型无人机遥感观测平台的姿态更为稳定。 相似文献
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地基激光雷达树木点云数据的枝叶分离是精确计算地上生物量和叶面积指数的重要前提,也是树木三维建模的重要步骤。然而,山地复杂树木冠幅大且结构复杂,从而造成树叶与枝干之间的相互遮挡,因此很难获取高质量的点云数据,目前对其实现枝叶分离依然存在较大的困难。利用地基激光雷达FARO Focus3DX330获取三维激光点云数据,提出了一种基于网络图的树木点云枝叶分离方法。首先,采用LeWos模型对点云进行初步的枝叶分离,分离出枝干和叶片点云。在此基础上,针对枝干和叶片混合点云通过路径追踪检测算法来精细分离枝干和叶片。随着路径长度从10增加到100,枝干点不断增加,叶片点不断减少,枝叶分离精确度、枝干F分数、叶片F分数、Kappa系数均先增加后减少。综合这4项精度评价指标,选取各个树木最优路径长度执行路径追踪检测算法。通过与LeWos模型、Tlseparation模型和高斯混合模型等主流枝叶分离方法比较发现,该方法精度更优,精确度为91.97%。而且,该方法的枝干F分数和叶片F分数均大于85%,这表明该方法具有很好的平衡性。该方法仅使用路径长度,不考虑几何特征,因此极大地提高了针叶树木的枝叶分离精度。... 相似文献
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随着新工科建设发展,培养工程人才综合思维得到了风景园林学科教育工作者的广泛关注,探索专业学习与批判性思考深度融合的教学方法成为关键。以西方园林史教学为媒介,突破原有教学中依赖教材的被动式授课教学模式,采用视觉教学方法,引导学生完成问题为导向的阶段性课程任务,进行思维训练与批判性思考。文章对思维训练的内涵及其影响下的西方园林史教学改革目标进行探讨,梳理了西方园林史学习的多元视角,阐述了以“视觉”为切入的引导方式在阶段性任务框架中的作用,以意大利台地园兰特庄园作为教学示范案例,说明视觉导向的教学任务在发现问题阶段、背景研究阶段、详细论证阶段、综合结论阶段的具体应用及其呈现方式,综合评析了“视觉”与“问题”引导下的西方园林史学习的方法与特点。 相似文献
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