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1.
邢路 《湖南农机》2012,39(3):251-252
文章以高喷灌浆在东湖水库坝基防渗处理中的应用为例,介绍了高喷灌浆的施工工艺,施工方法以及施工质量的控制,对同类工程有一定借鉴和启发作用.  相似文献   
2.
目的地基激光雷达(TLS)可以对林冠下层进行快速、非破坏性的三维测量,与传统森林参数调查相比,节省了大量人力、物力和时间,在林业调查中有广泛应用。目前的研究集中在基于全方位TLS数据的参数提取,全方位扫描获取的点云数据量庞大,所需扫描时间较长,而针对快速扫描的多线阵点云数据的研究较少,相关算法有待提出,多线阵激光雷达数据的应用能力也有待验证。方法以北京市东升八家郊野公园和奥林匹克森林公园内的人工林为研究对象,基于多个单站扫描采集的16线阵TLS点云数据,提出了一种新的树干识别算法。该算法利用点云到达目标单木及周围其他物体距离的差异,检测出树干表面点云,并结合随机采样一致性(RANSAC)算法拟合圆,提取单木胸径;在此基础上引用角规抽样技术,进行林分平均胸高断面积的估测。结果对于多个单站扫描数据,单木检测率均在80%以上,株数密度最小的样地单木检测率可高达95%;对于单站数据,单木平均检测率随着扫描半径的增加而下降,在10 m左右范围内可以达到较高的检测率。以样地中被正确检测到的单木胸径估测值与实测值建立回归方程,单木胸径估测的决定系数R2在0.72~0.82之间;计算各样地单木胸径实测值与估测值的平方平均数,林分平均胸径估测精度均在90%以上,最高可达到99%,表明在样地水平上有较好的胸径估测效果。由TLS提取的胸径值结合角规抽样原理计算林分平均断面积估测值,与实测值相比,林分平均断面积估测精度可以达到90%左右。结论本文提出的算法能够基于单帧16线TLS数据提取单木参数,实现林分平均胸径及单位断面积的快速高效估算,为林业调查提供了一种新方法。   相似文献   
3.
针对传统黑木耳品质分类效率低,识别准确率不佳等问题,提出一种基于卷积神经网络和Transformer相结合的黑木耳图像品质分类方法。该研究以CoTNet模型为基础网络,设计了MICS-CoTNet黑木耳品质分类网络模型。首先,重新规划CoTNet模型主干特征提取模块的迭代次数,降低模型的计算冗余;其次,提出坐标归一化注意力机制以增强黑木耳图像局部关键特征权重,抑制主体特征干扰;最后,引入MobileNetV2模型中特征提取模块Inverted Block,并优化CoTNet模型核心模块CoT block,增强模型对黑木耳数据的特征提取能力。将MICS-CoTNet模型与EfficientNetV2、NfNet等12种模型进行对比,结果表明,综合模型准确性和轻量性等方面,MICS-CoTNet模型表现最佳。其中,MICS-CoTNet模型在干黑木耳数据中识别准确率可达98.45%,相较标准CoTNet提升5.22个百分点;在鲜黑木耳数据中识别准确率可达98.89%,相较标准CoTNet提升2.60个百分点。MICS-CoTNet模型占用内存为30.98M,相对于原CoTNet模型减少96...  相似文献   
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