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131.
132.
为了提高遥感信息与作物模型同化的估产精度,以山西省晋南地区的3个县为研究区,采用四维变分(Four-dimensional variational, 4DVAR)和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)两种同化算法将高时空分辨率Sentinel多源数据反演的叶面积指数(Leaf area index, LAI)、土壤含水率(θ)和CERES-Wheat模型进行同化,对比两种算法同化LAI和θ的性能,并进行冬小麦产量估测。结果表明:两种同化算法均能结合遥感观测和作物模型模拟的优势,相比模型模拟值,同化精度均有所提高;4DVAR-LAI和4DVAR-θ的均方根误差 (Root mean square error, RMSE)分别比EnKF-LAI和EnKF-θ低0.1490m2/m2、0.0091cm3/cm3,且根据遥感实际监测值4DVAR-LAI更能精确识别冬小麦的物候期,与实际冬小麦生长发育的物候期更相符,因此在Sentinel多源数据与CERES-Wheat模型同化中,4DVAR算法的性能更好;由4DVAR同化后的LAI和θ双变量建立的估产模型,RMSE和平均相对误差(Mean relative error,MRE)小于CERES-Wheat模型模拟估产的RMSE和MRE,说明估产模型的估产误差小,采用4DVAR算法同化Sentinel多源数据与CERES-Wheat模型有效提高了冬小麦区域估产精度。 相似文献
133.
为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图(tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM)算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0... 相似文献
134.
履带拖拉机采用差速转向,转向可控性差,影响自动导航性能,为提高履带拖拉机自动导航的性能,以液压传动控制行星差速转向履带拖拉机为研究对象,建立履带拖拉机转弯半径数学模型。构建每个控制量下转弯半径均值和方差计算方法,建立基于卡尔曼滤波和局部加权回归的转弯半径均值和方差更新方法。分别针对直线路径跟踪和掉头建立基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法。采用纯跟踪算法分别以不同的初始位置偏差进行自动导航仿真试验,得到导航轨迹、位置偏差和角度偏差。以农夫NF-702型履带拖拉机为平台,分别以不同车速进行导航试验,试验结果表明,在初始航向角为0,车速分别为1.0、1.5m/s时,导航平均误差分别为-0.62cm和0.28cm,导航误差绝对值极值分别为10.14cm和8.10cm,导航误差绝对值均值分别为2.34cm和2.57cm,导航均方根误差分别为3.77cm和3.99cm。本文提出的基于高斯混合模型的履带拖拉机转弯半径控制方法可应用到液压传动控制行星差速转向履带拖拉机自动导航领域,满足实际田间作业需求。 相似文献
135.
基于卡尔曼滤波融合算法的深松耕深检测装置研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高实时检测耕深的准确性,设计了基于超声波传感器和红外传感器以及卡尔曼滤波融合算法的耕深检测装置,采用超声波传感器通过渡越时间法测量耕深,采用红外传感器通过三角测距法测量耕深,通过卡尔曼滤波融合算法滤除两传感器检测数据中的杂波,并进行融合。室内试验表明,在平整地面,红外传感器检测效果优于超声波传感器;在秸秆覆盖地面,超声波传感器检测效果优于红外传感器。经卡尔曼滤波融合后的数据能充分利用两传感器在不同环境中检测的有效数据。在设定耕深为30 cm和40 cm的田间试验中,超声波传感器滤波数据的平均值分别为29.51 cm和38.79 cm,深松深度变异系数分别为2.51%和3.10%;红外传感器滤波数据的平均耕深分别为32.06 cm和41.52 cm,深松深度变异系数分别为2.41%和2.76%;而经卡尔曼滤波融合后的数据平均耕深分别为30.06 cm和39.95 cm,深松深度变异系数分别为1.07%和1.00%,说明采用滤波融合后的检测数据比单个传感器更能准确检测耕深和反映耕深变化趋势。 相似文献
136.
为了提高玉米的估产精度,以河北省中部平原为研究区域,采用CERES-Maize模型模拟2013—2018年8个典型样点玉米整个生育期的叶面积指数(LAI),将遥感反演的LAI与CERES-Maize模型模拟的LAI相结合,通过集合卡尔曼滤波(En KF)同化算法实现2013—2018年玉米主要生育时期旬尺度LAI的同化,运用随机森林回归法计算同化和未同化的LAI权重,进而建立玉米单产估测模型,对2015年53个县(区)的玉米进行单产估测和精度评价,并分析2013—2018年玉米的单产时空分布特征。结果表明,采用En KF算法对8个研究样点进行单点同化,同化LAI更符合玉米实际生长情况;将样点LAI同化值从单点尺度扩展到区域尺度,同化LAI图像减少了相邻像素间LAI陡升陡降的现象,其效果优于遥感反演的LAI;与未同化LAI构建的估测模型相比,应用同化的LAI所建的估测模型精度明显提高,R2提高了0.024 5;在2015年河北中部平原53个县(区)估产结果中,总体平均相对误差为12.11%,RMSE为371 kg/hm2,NRMSE为6.18%;河北中部平原玉米单产估测结果呈现个别年份波动、总体呈先减少后增加的年际变化特点,并呈现西部地区最高、北部和南部地区次之、东部地区最低的空间分布特征。 相似文献
137.
水库洪水预报实时校正算法 总被引:2,自引:0,他引:2
实时校正是提高洪水预报精度的有效方法,梅山水库实时校正模型采用卡尔曼滤波法。卡尔曼滤波法用于实时校正可有效地克服洪水预报精度与预见期的矛盾。实例模拟表明,实时校正对洪水预报精度的改进很明显。 相似文献
138.
GNSS/MIMU/DR的农业机械组合导航定位方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决实际农田环境中农业机械自动导航系统的位姿信息易受跟踪卫星数动态变化、天线遮挡、数据传输错误等因素影响,造成定位精度和稳定性变差的问题,采用全球导航卫星系统(GNSS)、微机械惯性测量单元(MIMU)及航位推算(DR)相融合的组合导航定位系统,建立了农业机械两轮运动学定位模型,针对系统状态噪声不稳定的因素,提出了一种根据当前估计值与预测值的偏差自适应地调节系统状态协方差阵的扩展卡尔曼滤波算法,并分别基于静止状态和直线导轨运动状态进行了试验验证。试验结果表明,在静止状态和直线导轨运动状态下,采用自适应滤波算法的航向角平均值绝对偏差分别为0.0014°、0.0245°,标准差分别为0.0474°、0.2511°;位置距离平均偏差分别为0.0037m、0.0076m,标准差分别为0.0010m、0.0044m,与固定值滤波算法相比,自适应滤波算法的各项评价指标得到了明显改善,进一步验证了算法改进的必要性和优越性。 相似文献
139.
140.
基于卡尔曼滤波离散滑模控制的明轮船直线跟踪 总被引:1,自引:0,他引:1
针对明轮船作业过程中风、浪等引起的低频扰动,为了节约能源、降低由扰动引起控制系统的主动动作频次、延长明轮船续航时间,实现明轮船的高精度导航控制,降低风浪干扰的影响,提出基于卡尔曼滤波的离散滑模控制方式。通过建立水动力模型和偏航角动态响应模型,计算离散滑模控制的增益系数。经过仿真验证与实船试验,并与PD控制方式的效果进行对比,最大超调量比PD控制方式减小25%,调整时间减少50%,航迹偏差低于10 cm。基于卡尔曼滤波的离散滑模控制方法实现了高精度的明轮船直线航迹跟踪,且明轮船的航行过程更加平稳。 相似文献