检索结果-南通市图书馆

基于时变特征的多时相PolSAR农作物分类方法

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农业机械学报 2017年第12期48卷 174-182页

作者：郭交尉鹏亮周正舒苏宝峰西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 联邦科学与工业研究组织数据处理研究所

获取农作物分类信息是极化合成孔径雷达(Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的重要应用之一,然而单时相PolSAR数据能够提供的信息十分有限,而且单时相数据的获取时间也会影响农作物分类精度。随着技术的发展,出现了大量的... 详细信息

获取农作物分类信息是极化合成孔径雷达(Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR)的重要应用之一,然而单时相PolSAR数据能够提供的信息十分有限,而且单时相数据的获取时间也会影响农作物分类精度。随着技术的发展,出现了大量的机载和星载PolSAR系统,这些系统能够获取目标重复观测的PolSAR数据,这为多时相PolSAR的数据分析和应用提供了可能。本文以多时相PolSAR农作物分类为出发点,通过利用不同农作物的极化散射特性的变化特性来提高分类精度。首先,基于极化散射特性分解原理分析了不同农作物在生长过程不同时期所呈现的散射特性变化规律,在此基础上定义了一个新的参数描述其散射特性的变化特性。其次,基于这一新参数提出了一种多时相PolSAR农作物监督分类算法。最后,通过对欧洲空间局所提供的基于Radarsat-2实测仿真生成的Sentinel-1数据处理结果表明,相比于基于复Wishart分布的监督分类算法,农作物的整体分类精度提高了约4个百分点,当农作物种类合并为4类时,整体分类精度提高了约6个百分点。

关键词：农作物分类极化合成孔径雷达多时相散射特性

非邻域相干系数估计的PolInSAR树高反演算法

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农业机械学报 2015年第12期46卷 268-273页

作者：苏宝峰李锦伟靳标郭交西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071

为了提高全极化干涉合成孔径雷达树高反演精度,提出了一种基于非邻域窗口相干系数估计的Pol In SAR树木高度反演算法。该算法首先求取4对全极化干涉SAR图像的最优干涉相位图,再以局部窗口内像素的幅度和相位联合条件概率密度为准则选取... 详细信息

为了提高全极化干涉合成孔径雷达树高反演精度,提出了一种基于非邻域窗口相干系数估计的Pol In SAR树木高度反演算法。该算法首先求取4对全极化干涉SAR图像的最优干涉相位图,再以局部窗口内像素的幅度和相位联合条件概率密度为准则选取与当前像素满足独立同分布的样本,进而获得相干系数的准确估计值,最后采用三段法进行树木高度反演。对仿真数据的处理结果表明,所提算法能够提高观测场景中树木高度的反演精度,并且能够很好地保持图像中的边界细节信息。

关键词：树高反演极化干涉合成孔径雷达相干系数非邻域

基于自适应有限冲激响应-卡尔曼滤波算法的GPS/INS导航

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农业工程学报 2019年第3期35卷 75-81页

作者：靳标李建行朱德宽郭交苏宝峰西北农林科技大学机电学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室杨凌712100

导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤... 详细信息

导航定位系统一般采用卡尔曼滤波算法提高定位精度。传统卡尔曼滤波算法的性能很大程度上依赖观测噪声的先验统计信息,不精确的统计特性将会降低定位精度。针对此问题,该文提出一种基于FIR(finite impulse response)预测模型的卡尔曼滤波算法。将FIR预测模型与卡尔曼滤波结合,FIR预测模型的系数可以通过求解一个凸二次规划问题得到。该凸二次规划以目标的多项式运动规律为约束条件,以最小白噪声增益为目标函数,具有闭式解。仿真试验和实测结果均表明,在相同的参数设置条件下,基于FIR预测模型的卡尔曼滤波算法比传统的卡尔曼滤波算法具有更高的估计精度,仿真结果表明定位精度提高29.54%,实测结果表明X方向定位精度提高21.71%,Y方向定位精度提高22.62%。该算法可应用于GPS接收信号的降噪处理,提高目标状态的定位精度。

关键词：导航模型 FIR预测模型自适应卡尔曼滤波全球定位系统

基于C51和汇编语言混合编程的明渠水位传感器

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农机化研究 2009年第10期31卷 176-179页

作者：苏宝峰马孝义西北农林科技大学陕西杨凌712100

为研制低成本、精度高和稳定性强的明渠水位传感器,采用了超声波检测技术,以超声波换能器作为传感器件,以单片机作为主控器,着重研究了C语言和汇编语言混合编程在超声波水位传感器设计时的应用,给出了硬件设计电路及单片机软件程序流程... 详细信息

为研制低成本、精度高和稳定性强的明渠水位传感器,采用了超声波检测技术,以超声波换能器作为传感器件,以单片机作为主控器,着重研究了C语言和汇编语言混合编程在超声波水位传感器设计时的应用,给出了硬件设计电路及单片机软件程序流程图,对液位计出现的测量误差进行了详细的分析,并提出了解决的方法。实验结果表明:C语言和汇编语言混合编程在超声波水位传感器设计精度高,稳定性好。

关键词：明渠水位传感器 C51 汇编语言混合编程超声波

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基于三维点云的叶面积估算方法

农业机械学报 2019年第12期50卷 240-246,254页

作者：苏宝峰刘易雪王琮米志文王方圆西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 西安交通大学机械工程学院西安710049

为实现低成本无损精确测定叶片面积,基于运动恢复结构算法获取点云,提出了一种融合叶片点云分割、表面重建及叶片面积无损估测等过程的植物叶片面积提取方法。首先,基于运动结构恢复算法,以智能手机获取的可见光图像重建植物的三维点云... 详细信息

为实现低成本无损精确测定叶片面积,基于运动恢复结构算法获取点云,提出了一种融合叶片点云分割、表面重建及叶片面积无损估测等过程的植物叶片面积提取方法。首先,基于运动结构恢复算法,以智能手机获取的可见光图像重建植物的三维点云;其次,为了还原叶片表面形状,基于HSV颜色空间,使用阈值分割法去除叶片点云的噪点;使用K-means聚类算法对点云的三维坐标矩阵进行分类,实现单片叶片点云的分割;基于滚球算法重建叶片的表面网格模型;最后,通过计算网格面积求得叶片面积。与常规叶面积测定方法进行了对比,本文方法的计算结果与扫描叶片法测定值相比平均误差为1.21 cm^2,误差占叶片面积的平均百分比为4.67%;与叶形纸称量法测定值相比平均误差为1.41 cm^2,误差占叶片面积的平均百分比为6.05%。结果表明,本文方法成本低、精确度高,可满足植物叶片面积无损精确测定的需求。

关键词：植物表型叶面积三维重建点云处理运动结构恢复算法

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基于光照度的农田蒸散量估算方法研究

农业机械学报 2021年第4期52卷 285-292,310页

作者：苏宝峰张旭东米志文杜鹤娟西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 西藏民族大学信息工程学院咸阳712089

针对实际蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算过程中太阳辐射测量设备昂贵、难以大量布署安装,以及单元机器学习回归算法精度低、泛化性能差的问题,提出了一种基于光照度的集成算法。首先,将光照度作为模型的输入量代替太阳辐射... 详细信息

针对实际蒸散量(Actual evapotranspiration,ETa)估算过程中太阳辐射测量设备昂贵、难以大量布署安装,以及单元机器学习回归算法精度低、泛化性能差的问题,提出了一种基于光照度的集成算法。首先,将光照度作为模型的输入量代替太阳辐射,提出了基于光照度的晴朗指数;提出了以极端梯度提升模型(Extreme gradient boosting,XGBoost)、分布式梯度提升框架(Light gradient boosting machine,Light GBM)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)为基础模型的实际蒸散量估算集成算法。结果表明:在农田实际蒸散量的估算中光照度可以替代太阳辐射,通过单元模型和集成模型分别对比基于光照度和太阳辐射的ETa估算结果,两者最大均方根误差(RMSE)差值为0.031 mm/h,决定系数(R^(2))的最大差值为0.053。晴朗指数有助于模型更好地学习不同天气条件下的蒸散量数据分布特征,与未添加晴朗指数的集成模型估算结果相比,RMSE降低了0.028 mm/h,R^(2)提高了0.03。采用集成算法比单元模型算法性能有明显提升,基于光照度的集成模型RMSE为0.037 mm/h、R^(2)为0.985。本文从估算蒸散量所需的数据源、特征量以及估算算法等多个角度进行了探索,为农田蒸散量的估算提供了一种新思路。

关键词：蒸散量估算光照度晴朗指数集成算法

高光谱技术结合特征波长/光谱指数对冬枣成熟度可视化判别

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光谱学与光谱分析 2018年第7期38卷 2175-2182页

作者：曹晓峰任惠如李幸芝余克强苏宝峰西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100

为了给冬枣采收后成熟度分级提供理论指导,运用高光谱技术获取特征波长和计算光谱指数对其成熟度可视化分级。采集三类成熟度冬枣(未成熟果、白熟-初红果、半红-全红果)样本共336个并获取其高光谱信息,通过Savitzky-Golay(S-G)平滑对原... 详细信息

为了给冬枣采收后成熟度分级提供理论指导,运用高光谱技术获取特征波长和计算光谱指数对其成熟度可视化分级。采集三类成熟度冬枣(未成熟果、白熟-初红果、半红-全红果)样本共336个并获取其高光谱信息,通过Savitzky-Golay(S-G)平滑对原始光谱降噪后再用Kennard-Stone(K-S)方法将样本分为训练集(226个)和测试集(110个)。选用连续投影法(SPA)和竞争性自适应重加权采样法(CARS)选择特征波长(CWs);同时从水果生理成分变化角度引入7个光谱指数(SIs)。基于SPA和CARS选取的CWs和引入的SIs分别建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,并比较了3个模型的分级效果。结果表明:基于SPA和CARS选择的特征波长和引入的SIs建立的PLS-DA模型判别精度分别为:97.27%,95.45%和98.18%。为了直观展现判别结果,选用SIs建立的PLS-DA回归系数拟合判别向量Y的回归方程,依据Y中最大值元素所在类别为该样本预测类别的规则,将结果用不同颜色直观显示。该研究为冬枣成熟度可视化分级提供了思路,引入的SIs参数为开发适于多种水果成熟度分级的设备提供了技术支撑。

关键词：冬枣高光谱技术特征波长光谱指数化学计量学方法

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不同基因型小麦冻害无人机遥感高通量表型

农业工程学报 2023年第5期39卷 128-136页

作者：刘易雪蔚睿吴建辉韩德俊苏宝峰西北农林科技大学机械与电子工程学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室西北农林科技大学农学院杨凌712100 西北农林科技大学旱区作物逆境生物学国家重点实验室杨凌712100

为了实现田间条件下小麦抗冻性状相关的数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)分析,该研究针对4个试验地491份小麦核心种质资源的抗冻性状,基于无人机多光谱遥感提出了一种高通量表型方法。首先通过光谱植被指数对小麦抗冻性... 详细信息

为了实现田间条件下小麦抗冻性状相关的数量性状基因座(quantitative trait locus, QTL)分析,该研究针对4个试验地491份小麦核心种质资源的抗冻性状,基于无人机多光谱遥感提出了一种高通量表型方法。首先通过光谱植被指数对小麦抗冻性状进行评估,基于机器学习分类算法使用16个光谱植被指数特征构建了小麦冻害评价模型,并完成了光谱特征相关性分析及对评价模型的贡献率分析。对比随机森林(random forests,RF)、分布式梯度增强(extreme gradient boosting,XGBoost)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)及支持向量机(support vector machine,SVM)算法建立的小麦冻害等级评价模型,结果表明,使用XGBoost建立的评价模型准确率最高,达67.94%;16个光谱特征相关性及其对评价模型的贡献率分析表明,简化冠层叶绿素含量指数(simplified canopy chlorophyii content index, SCCCI)对小麦抗冻表型鉴定的贡献率最大。其次,使用SCCCI作为小麦抗冻表型,结合通过全基因组关联分析检测小麦抗冻相关QTL,检测到3个已被证明与抗冻性状相关的QTL,证明了基于无人机获取的光谱特征可以作为小麦抗冻表型定性定量分析指标,可提供小麦抗冻性状遗传解析必需的表型信息。小麦冻害的无人机遥感高通量表型方法的提出促进了小麦抗冻基因功能解锁。

关键词：无人机遥感小麦冻害多光谱关联分析机器学习

基于时间序列植被指数的小麦条锈病抗性等级鉴定方法

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农业工程学报 2024年第4期40卷 155-165页

作者：苏宝峰刘砥柱陈启帆韩德俊吴建辉西北农林科技大学机械与电子工程学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室杨凌712100 西北农林科技大学农学院杨凌712100 西北农林科技大学旱区作物逆境生物学国家重点实验室杨凌712100

条锈病严重影响小麦产量,培育抗条锈病的小麦品种至关重要。针对传统育种中抗性鉴定手段单一、效率低的问题,该研究提出了一种通过小麦冠层植被指数的时间序列实现对条锈病不同抗性等级的高效鉴定方法。该方法利用无人机采集自然发病的... 详细信息

条锈病严重影响小麦产量,培育抗条锈病的小麦品种至关重要。针对传统育种中抗性鉴定手段单一、效率低的问题,该研究提出了一种通过小麦冠层植被指数的时间序列实现对条锈病不同抗性等级的高效鉴定方法。该方法利用无人机采集自然发病的育种群体小麦(共600个样本,516个基因型)冠层多时相的光谱图像,使用随机蛙跳算法和ReliefF算法筛选出6个条锈病病害严重度的敏感特征:归一化色素叶绿素指数(normalized pigment chlorophyll index,NPCI)、沃尔贝克指数(woebbecke index,WI)、叶绿素红边指数(chlorophyll index rededge,CIrededge)、绿大气抵抗植被指数(green atmospherically resistant index,GARI)、归一化差分植被指数(normalized difference vi,NDVI)、叶绿素绿指数(chlorophyll index green,CIgreen),这些敏感特征在试验群体中的时间序列符合条锈病的发病规律,验证了其作为条锈病发病严重度敏感特征的有效性;基于支持向量机(support vector machine,SVM)算法使用上述敏感特征建立条锈病病害严重度等级分类模型,在测试集的表现中,与使用未经过筛选的原始特征所建立的模型相比在精度、平均准确率、平均召回率和F1分数上分别仅下降6.2%、3.3%、2.7%、4.0%,证明了所筛选敏感特征的有效性;针对一般机器学习算法难以捕捉不同抗性等级样本之间较小的特征变化差异的问题,提出了一种从植被指数时间序列转化生成的二维图像中提取特征实现条锈病抗性等级分类的方法。将敏感特征中能够较好区分不同抗病等级的4个时间序列植被指数(NPCI、GARI、NDVI、WI),通过格拉姆角场方法生成格拉姆角和场图像,并制作成数据集,使用DenseNet121网络进行训练,以实现不同条锈病抗病等级的分类。建立的条锈病抗性等级分类模型中,由NPCI时间序列图像建立的分类模型测试效果最佳,其准确率为0.837,召回率为0.834,F1分数可达0.833,能够较好地实现对群体小麦不同品种(系)的条锈病抗性等级差异的区分,表明基于光谱植被指数时间序列的小麦条锈病抗性等级识别方法可以用于小麦抗病育种中抗性等级的鉴定,并可为其他作物的病害抗性等级鉴定提供一定的参考。

关键词：无人机遥感机器学习深度学习小麦条锈病多光谱成像 DenseNet121