【摘 要】
：
通过引入多源多时相卫星遥感数据,提出了一种基于多核主动学习的农田塑料覆被分类算法,实现农业塑料大棚和地膜的精准分类.首先基于多时相Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学遥感影像,提取其光谱特征、纹理特征等,以构建多维特征空间.然后构建多核学习模型,实现多源、多时相特征的自适应融合.最后构建基于池的主动学习策略,通过引入训练样本的淘汰机制,进一步提升分类模型的泛化能力.试验结果表明,本文所提分类方法的总体精度为95.6％,Kappa系数为0.922,相较经典支持向量机、随机森林、K近邻、决策树、
【机 构】
：
中国农业大学土地科学与技术学院,北京100083;自然资源部农用地质量与监控重点实验室,北京100193;中国移动通信集团广东有限公司,广州510623;山东建筑大学测绘地理信息学院,济南250101
论文部分内容阅读
通过引入多源多时相卫星遥感数据,提出了一种基于多核主动学习的农田塑料覆被分类算法,实现农业塑料大棚和地膜的精准分类.首先基于多时相Sentinel-1雷达和Sentinel-2光学遥感影像,提取其光谱特征、纹理特征等,以构建多维特征空间.然后构建多核学习模型,实现多源、多时相特征的自适应融合.最后构建基于池的主动学习策略,通过引入训练样本的淘汰机制,进一步提升分类模型的泛化能力.试验结果表明,本文所提分类方法的总体精度为95.6％,Kappa系数为0.922,相较经典支持向量机、随机森林、K近邻、决策树、AdaBoost模型,多核学习模型精度提高5.7、12.1、11.4、22.3、10.3个百分点;且在相同分类精度下,主动学习较被动学习可减少一半以上的标签数据;同时相较仅使用单时相及单传感器遥感影像而言,精度分别提高3.7、12.7个百分点.结果 表明,多核主动学习能够有效进行多传感器、多时相数据融合,并可以在小样本条件下取得更高的分类精度,从而为农田塑料覆被的遥感监测提供模型参考.
其他文献
针对东北稻区秸秆粉碎质量不达标影响后续整地质量,机具下地作业次数多土壤压实严重的问题,设计一种连接装置可连接秸秆粉碎还田机与整地机具,一次下地实现秸秆粉碎还田与整地的复式作业.综合考虑秸秆粉碎还田与犁耕之间的交互作用与匹配性,从横垂面、纵垂面、水平面3个运动平面对连接装置进行理论分析,并通过仿真对连接装置进行稳定性分析.通过理论分析,进行连接装置横垂面幅宽匹配性、纵垂面作业位置匹配性、水平面动力学匹配性研究;根据理论分析得的连接参数,进行连接装置结构设计;通过ANSYS Workbench进行关键连接装置
为解决在滴灌带浅埋铺设过程中,当机具紧急停车时滴灌带易产生松弛拥堵等现象,以及铺设装置对地形适应能力差等问题,设计了一种适用于玉米播种机且具备自动锁紧功能的滴灌带浅埋铺设装置.阐述了该滴灌带浅埋铺设装置的基本结构和工作原理,并对关键部件进行了理论分析与设计.对滴灌带卷盘转轴进行模态分析表明,该轴在正常作业时不会产生共振现象,并确定了滴灌带输送与自动锁紧装置、仿形装置和开沟铺设装置的关键结构和工作参数.依据玉米宽窄行种植模式要求,将滴灌带铺设装置集成在玉米播种机上并进行田间试验.结果 表明:当机组作业速度为
作物长势是粮食产量估测与预测的主要信息源,随着高时空分辨率遥感数据的不断出现,遥感数据已呈现出明显的大数据特征,以深度学习为基础的作物长势监测和产量估测已成为指导农业生产的重要手段之一.本文通过总结深度学习模型样本以及模型结构的发展历程,概括了深度学习在区域尺度的研究现状,其中从样本构建和样本扩充两方面概述了模型样本,从卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其优化结构和模型可解释性总结了深度学习模型结构的进展;随后从无人机平台和卫星平台两方面阐述了田块尺度国内外作物长势监测和产量估测研究的最新进
为实现长江中下游农业区宽苗带小麦少耕播种需求,本研究结合区域小麦种植农艺特点,设计一种土壤分流式宽苗带小麦少耕播种机.通过对表土盖种装置结构与抛土运动学分析,设计耕抛刀辊结构参数,得到覆盖种带运动学条件;通过对沟土匀摊装置结构及螺旋叶片作用下土壤受力与速度分析,设计沟土匀摊装置结构参数,明确影响播种深度与其稳定性关键因素为终止螺旋极径、螺距、螺旋叶片转速.以播种深度合格率与播种深度稳定性系数为评价指标,运用离散元仿真结合中心组合正交试验,建立播种深度合格率与播种深度稳定性系数回归方程,确定较优参数组合为终
秸秆还田是土壤培肥与丰产增效的重要技术途径,对农业可持续发展具有重要的现实意义.但目前针对秸秆还田作业质量的测试评价研究仍十分有限,尤其缺乏耕整作业后的秸秆在土壤各层空间分布效果的综合定量评价.以生产环节的旋耕秸秆还田质量评价为例,利用2D数字图像法、3D逆向工程技术和Matlab计算模块等现代信息技术构建了一套秸秆还田作业质量的综合测试评价技术,所研发的测试评价技术针对秸秆在地表层和地下层的分布状态构建出融合单元格、埋覆率、深度方向、水平横向、水平纵向等多尺度水平的复合型评价指标,基于该技术及指标集评价
针对气流输送式排种系统分配器工作过程中存在紊流等现象破坏种子流分配均匀性的问题,以鲫鱼流线型曲线为仿生原型,提出了一种分配器仿生设计方法.对鲫鱼进行三维扫面,获取点云数据,利用Matlab软件拟合得到4条鲫鱼流线型曲线,设计4种不同结构分配器,同时采用标准k-ε模型非稳态的Lagrangian耦合算法对4种仿生结构分配器与原结构分配器进行气固两相流耦合仿真对比,得到最优结构.采用二次回归通用旋转组合设计试验,以播种量和风机频率作为影响因素,以各行排量一致性变异系数作为试验指标,对最优结构分配器开展验证试验
吉林省是中国重要的粮食主产区和商品粮生产基地,全面、客观地揭示吉林省近20年耕地生产力水平,对挖掘区域增产潜力,推动耕地资源可持续利用,保障区域粮食安全具有重要意义.本文基于Google Earth Engine(GEE)平台提取2000-2019年吉林省MODIS-EVI数据,结合变异系数和Sen-Mann Kendall趋势检验,构建耕地生产力时空分析方法,研究吉林省20年耕地生产力时空变化、稳定性及变化趋势.结果 表明:吉林省耕地生产力在20年间整体处于上升趋势,中西部耕地集中连片区生产力的变化趋势
随着近红外光谱检测仪种类的增多,不同仪器间的校正模型存在无法共享问题,可利用模型传递解决.以食用油为研究对象,在主机上建立油酸质量比的极限学习机校正模型,利用迁移学习中的TrAdaBoost算法把主机模型传递到从机上,探讨标准化样品数量对模型传递效果的影响,并与直接标准化算法、缺损数据重构算法和极限学习机自编码器的模型传递算法进行对比.结果 表明:主机模型经TrAdaBoost算法模型传递后,从机预测集决定系数R2从0.489上升到0.892,预测集均方根误差(Root mean square error
轴流泵在最优工况流量点的两侧效率下降快,在小流量工况时流量-扬程曲线还存在马鞍形的不稳定流量区域.针对此问题为轴流泵设计了一种双层流道结构,此结构在几何上表现为在靠近轮毂侧从紧临叶轮出口边起延伸至后导叶体内增加了一个筒形隔板.以此内筒和导叶轮毂的间距与导叶流道宽度的比值λ作为变量几何参数,研究了不同几何参数对轴流泵外特性及内部流场的影响.研究结果表明:叶轮出口后的双层流道结构能够在不稳定流量区域提高扬程、减小流量-扬程曲线的正斜率,扩大安全运行流量范围.在大于设计流量时,双层流道减少了导叶后流道近外壁区域
为提高苹果采摘机器人的识别效率和环境适应性,使其能在密集场景下对多苹果目标进行快速、精确识别,提出了一种密集场景下多苹果目标的快速识别方法.该方法借鉴“点即是目标”的思路,通过预测苹果的中心点及该苹果的宽、高尺寸,实现苹果目标的快速识别;通过改进CenterNet网络,设计了Tiny Hourglass-24轻量级骨干网络,同时优化残差模块提高了目标识别速度.试验结果表明,该方法在非密集场景下(即近距离场景)测试集的识别平均精度(Average precision,AP)为98.90％.F1值为96.39