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针对我国林火监测现状,为加强近地面监测中的早期林火发现,提出采用多传感器数据融合算法对早期林火进行识别的方法。通过设计林火仿真试验,采集CO2浓度、CO浓度、烟雾浓度与空气温湿度等多传感器数据,并通过初步分析从中选取关键贡献率传感器数据。然后分别采用BP神经网络算法、神经模糊系统算法与支持向量机算法对数据进行识别与分析, 并在每个算法中均设置三输入与九输入2种不同输入向量数以进行比较。最后通过定义的识别性能评价参数对识别效果进行比较,得出支持向量机算法在一定范围内能较好地实现对早期林火的识别。 相似文献
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【目的】测定APF-I型化学诱剂的诱捕效果并监测松墨天牛等昆虫种群动态。【方法】通过使用APF-I型化学诱剂等4种不同诱剂和林缘外不同距离对松墨天牛进行诱捕试验。【结果】APF-I型化学诱剂的诱捕效果分别是A-3、FJ-MA-02、M-99诱剂的9.67倍、8.25倍和5.34倍;经测定其有效作用距离在150m以上;诱获的昆虫种类多达31种,其中天牛11种,比率最高的是松墨天牛达73.76%,其次是椎天牛达23.29%。应用APF-I型化学诱剂监测松墨天牛等6种主要蛀干害虫发现:松墨天牛的初始期在4月底,出现了2个高峰期,第1个高峰期在5月底,第2个高峰期在7月上旬;椎天牛初始期在5月上旬,仅在5月下旬出现了高峰期。【结论】使用APF-I型化学诱剂诱捕是监测松墨天牛种群动态和降低其虫口密度的重要方法。 相似文献
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