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1.
基于多时相Sentinel-2A的县域农作物分类 总被引：1，自引：0，他引：1
利用遥感技术精准地获取区域农作物种植结构数据,对指导农业生产、制定农业政策具有重要意义。以景泰县为研究区,以多时相Sentinel-2A遥感影像为数据源,计算时序归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)和红边归一化植被指数(Red edge normalized vegetation index,RENDVI)及其组合特征(NDVI+RENDVI、NDVI-RENDVI和NDVIRENDVI),分析作物特征曲线,并采用随机森林法分别以5种特征参数作为分类特征对研究区农作物进行精细分类。结果表明:根据形态特征,研究区农作物特征值曲线可划分为3种类型:高值型(玉米、水稻、胡麻和马铃薯)、低值型(洋葱、大棚作物和砂田瓜果)和开口型(春小麦、春小麦-秋油葵)。高值型和低值型可在7、8月影像中区分,开口型和前两种类型在5月和9月影像上的特征值有明显差异。3种类型内的作物可以通过不同时相影像区分,高值型的4种作物在9月影像上通过成熟期差异可以区分;低值型的3种作物的特征值差异在全年影像上都可以明显体现;开口型的两种作物利用9月影像可以明显区分。利用NDVI、RENDVI、NDVI+RENDVI、NDVI-RENDVI和NDVIRENDVI 5种特征分类的总体精度分别为82. 14%、78. 16%、81. 17%、75. 64%和86. 20%,Kappa系数分别为0. 78、0. 74、0. 77、0. 71和0. 83,总体精度和Kappa系数由大到小依次为NDVIRENDVI、NDVI、NDVI+RENDVI、RENDVI、NDVI-RENDVI,说明RENDVI辅助NDVI可以有效提高分类精度(精度较仅用NDVI提高4. 06个百分点)。选择合适的时期和分类特征,利用Sentinel-2A特有的红边波段数据及其较高的空间分辨率在县域农作物精细分类上具有较好的精度。 相似文献
2.
《农业装备与车辆工程》2019,(1):49-49
根据特斯拉公司的一份新专利申请,特斯拉目前正在研究一种新方法,可根据体重对乘员进行分类,以便在其车辆上部署更安全的安全气囊。特斯拉该项专利名为“汽车乘员分类系统和方法传感器”,于近期公开,表明该公司正在改进部署其安全气囊。研究人员分析了目前根据乘员部署安全气囊存在的问题:车辆行驶过程中,通过采用自动化系统监控车辆操作,并在需要时提供相应的警报和协助,使得车辆变得越来越安全。但是,检测出车辆乘员的存在并且准确地将其分类为儿童、较小体型成年人或是其他类别,特别是在区分类别时仍然存在困难。 相似文献
3.
《农业机械学报》2019,(Z1)
针对奶牛行为监测耗费人力、监测精度低等问题,以无线传输颈环获得的数据为研究对象,提出了一种基于萤火虫算法优化支持向量机参数的奶牛行为分类方法。该方法利用萤火虫寻优算法优化支持向量机的参数,达到较高的分类精度。实验结果表明,无线传输颈环能够实时采集和传输奶牛颈部活动信息,并能有效区分不同奶牛的进食、反刍、饮水3种行为,适用性有了较大提高,其中,分类精度、灵敏度和准确率平均值分别达到97. 28%、97. 03%、98. 02%。对比常规的支持向量机算法,本文方法对同一奶牛的分类精度、灵敏度、准确率平均值分别提高了13. 39、28. 2、18. 8个百分点;不同奶牛的分类精度、灵敏度、准确率平均值分别提高了0. 74、2. 24、2. 12个百分点。本文研究结果可为奶牛异常行为检测、疾病智能化预警提供技术支持。 相似文献
4.
以学者罗伯特·加涅"学习分类理论"中的智慧技能为理论基础,以《大学计算机文化基础》课程为研究对象,探讨教学策略.研究表明,教师运用启发式实践教学法策略、接受学习与探究学习相结合的策略、课程的练习和反馈策略等教学方法,可大大提高教学质量. 相似文献
5.
以区分大规模定制与大规模生产的异同为切入点,在阐明产品标准化、模块化之于大规模、多品种、低成本生产重要意义的基础上,结合用户在产品生命周期不同阶段的介入特征,较为全面地讨论了大规模定制这一全新制造理念的缘起、优势、类型及实施模式.并结合我国制造业的实际,提出了"准大规模定制"的概念与思路. 相似文献
6.
7.
针对暂态扰动现象的不同特点,提出了一种利用神经网络对暂态电能质量进行分类的新方法,即先利用小波的特点对4种扰动信号进行分解,然后以小波得到的能量作为特征量,结合BP人工神经网络的特点区分类别,进而实现暂态电能质量扰动的自动分类.经仿真分析,验证了此方法的准确性和高效性. 相似文献
8.
基于多光谱图像及组合特征分析的茶叶等级区 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种采用多光谱成像的机器视觉技术对4个等级的西湖龙井茶进行区分的方法.首先采用3CCD多光谱摄像机同时获取茶叶在540、670和800nm波谱处的波长图像,然后对预处理后的图像进行图像特征提取,选取了18个形状特征和15个纹理特征.基于这2组特征分别对4个等级的茶叶进行主成分聚类分析,得到的两幅主成分空间的聚类图都不能对4个等级茶叶进行有效的区分.为了得到高效的区分模型,本研究对形状特征和纹理特征进行组合,聚类分析的结果优于原先的分析结果.随后,采用多类逐步判别分析法对形状特征、纹理特征和组合特征(形状+纹理)这3组特征分别进行特征优化,并建立了对应各组特征的等级区分模型,经过比较发现基于组合特征的区分模型的效果仍为最佳,对于预测集样本的区分正确率为85%.本研究还发现对于等级区分最重要的两个特征依次为波长800nm通道图像的相关性、波长800nm通道图像的二阶角矩. 相似文献
9.
立案登记制实施以来,越来越多的行政争议进入司法程序,但这也引发了"滥诉"的现象.想要控制该现象防止其继续扩大必须采取一些有效的措施.首先必须确定"滥诉"的标准,以更好地区分"滥诉"与"非滥诉"案件.其次,完善我国相应的制度,更大地发挥调解、和解、信访等制度的作用.总之,立案登记制度的改革需进一步完善. 相似文献