径流与涌潮对钱塘江尖山潮滩演变的影响分析

潮滩湿地具有生态系统服务、海岸防护等重要功能,认识其在涌潮与径流作用下的潮滩演变特征,对保护钱塘江涌潮区域湿地至关重要。基于钱塘江尖山潮滩151张地形及径流、水位、泥沙和遥感数据,探究潮滩演变特征与驱动机制。结果表明:(1)尖山潮滩呈动态平衡,在观测区,枯季淤积速率为0.01 m/d,坡度降至1‰后稳定;洪季崩岸速率达3 m/d,崩退宽度达113 m,但洪季后以0.05 m/d的速率恢复。(2)洪季潮滩处的涌潮略强于枯季,洪水促进河势分汊,而涌潮主要通过南汊输沙,减少了北汊潮滩处泥沙输送。(3)钱塘江流量是控制潮滩年内季节性冲淤变化的关键因素,潮滩变化速率与流量、初始高程及潮差呈多元线性关系。(4)洪水改变河势,潮滩泥沙供应减少,含径流的退潮流冲刷增强使其崩岸退缩,但当水流冲刷减小、涌潮与涨潮流输沙占优时,潮滩迅速淤积。

基于FOD和SVMDA-RF的土壤有机质含量高光谱预测

为探讨分数阶微分(FOD)联合支持向量机分类-随机森林模型改善高光谱监测荒漠土壤有机质含量(SOM)的效果,对以色列Sde Boker荒漠地区采集的砂质土(SS)和黏壤土(CLS)样品进行理化分析和室内光谱测定,依据光谱的平均反射率建立支持向量机分类模型(SVMAD),并对不同土质高光谱原始反射率分别经0^2阶(间隔0.2)的分数阶微分处理,构建归一化光谱指数(NDI),分析NDI和SOM之间的二维相关性,并筛选敏感的NDI指数,以此建立不同FOD的随机森林(RF)模型,并以不同土质中的最佳模型进行组合,构建新的SVMDA-RF模型。结果表明:基于光谱平均反射率的SVMDA对土壤质地的分类正确率可达100%;分数阶微分耦合光谱指数具有放大波长间与SOM有关隐含信息的能力,经FOD提升敏感指数的数量在0.6阶时达到峰值,但黏壤土的敏感指数数量远大于沙质土;由不同FOD敏感指数建立的RF模型中,砂质土在1.2阶的模型最佳(RC^2=0.962,RP^2=0.920,RMSEP为0.435 g/kg,RPD为3.658),黏壤土在0.6阶的模型最佳(RC^2=0.942,RP^2=0.944,RMSEP为0.554 g/kg,RPD为4.316);经最佳模型组合后的SVMDA-RF模型,砂质土和黏壤土的模型精度都有所提高,其中RC^2=0.980,RP^2=0.979,RMSEP为0.481 g/kg,RPD为7.004。研究成果可为快速评估荒漠土壤有机质含量提供依据。

基于高光谱定量反演模型的污水综合水质评价

为改善高光谱遥感对污水水质信息状况定量反演模型的预测评价效果,以陕西某污水处理厂采集的污水样品为研究对象,采用主成分分析法(Principal component analysis,PCA)对污水水质进行综合评价,获取水质评价的综合评价因子,同时利用ASD Field Spec 3型高光谱仪获取污水的原始光谱,经过数据预处理和不同数学变换后,共获取了4种光谱指标:平滑后光谱反射率(SG)、倒数之对数(LR)、标准正态化(SNV)和去包络线(CR)。分别采用偏最小二乘回归法(Partial least squares regression,PLSR)、逐步回归法(Stepwise regression,SR)、极限学习机法(Extreme learning machine,ELM)构建了基于水质综合评价因子的高光谱水质反演模型,并对反演结果进行精度验证与比较。结果表明,本组水样的平滑后光谱数据和经过标准正态化变换的光谱数据建模具有较好的建模效果,其建模的预测RPD均在2. 5以上;在3种模型中,PLSR模型和ELM模型均具备很好的建模预测效果;逐步回归法的建模效果较PLSR模型和ELM模型有所下降,但是其SG-SR、SNV-SR模型的Rc^2均在0. 8以上、Rp^2均在0. 85以上,RPD均在3. 0以上,证明其仍拥有很好的反演预测效果,且进行了特征波段的优选,实现了对模型的优化;SNVSR-ELM(Rc^2=0. 956,Rp^2=0. 954,RMSE=0. 500,RPD=4. 651)为最佳模型,SNV-SR-ELM模型的建立为高光谱反演水质模型的优化、污水水质的快速监测和综合评价提供了途径。

基于雷达遥感的不同深度土壤含盐量反演模型

为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区,将Sentinel-1雷达影像作为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量数据,通过组合两组雷达后向散射系数构建多种指数,并用灰度关联(Gray correlation degree,GCD)排除共线性强的指数,采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、分位数回归(Quantile regression,QR)和支持向量机(Support vector machine regression,SVM) 3种方法,构建0~10 cm、10~20 cm不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,在3种回归方法中,SVM回归模型的精度最高,模型建模集决定系数R2、验证集决定系数R2均在0.4以上,建模集均方根误差RMSEc、验证集均方根误差RMSEp均小于0.3%,分位数回归模型次之,偏最小二乘回归模型最差;在各反演深度下,0~10cm深度的反演精度均高于10~20 cm深度的反演精度,其中在0~10 cm深度下SVM反演模型效果优于其他模型,Rc2、RP2分别为0.568和0.686,RMSEc、RMSEp分别为0.201%和0.151%。本研究可为雷达遥感监测裸土期土壤盐渍化提供参考。

1996—2020年长江口九段沙湿地植被覆盖对潮沟演变规律的影响

长江口九段沙湿地是国家级自然保护区,认识植被覆盖与潮沟网络间的关系对保护九段沙湿地意义重大。基于长时序Landsat和HJ-1A多光谱图像,提取并分析长江口九段沙湿地潮沟和植被覆盖度数据。结果表明:①1996—2020年间,潮沟总长度以每年11.71 km速度增加,植被覆盖面积以每年4.79 km^(2)速度增加,至2020年潮沟等级最高为四级;②历年潮沟分布特征变化与高植被覆盖度区域密切相关;③各级别潮沟中,一级潮沟对潮沟网络的平均归槽水流长度影响最大,而不同植被覆盖参数中,植被覆盖面积影响最大;④平均归槽水流长度与植被覆盖面积符合指数函数关系,随着植被覆盖面积的增大,平均归槽水流长度逐渐减小,即潮沟网络排水效率增大。

基于SMO的无位置传感器BLDCM调速系统

介绍了基于滑模观测器(Sliding Mode Observer滑模观测器,简称SMO)的无位置传感器无刷直流电机调速系统原理。在无刷直流电机数学模型的基础上建立滑模观测器来估计转子的位置和转速,代替位置传感器实现电机的双闭环调速。该方法克服了传统的基于电机模型的位置传感器抗干扰能力差,精度要求高的缺点。观测器的稳定性不受电机参数变化及负载扰动的影响,具有较强的鲁棒性。在Matlab/Simulink进行的仿真与实验结果验证了该方法理论分析的正确性与实现的可行性。

无人机多光谱遥感反演不同深度土壤盐分

快速、精准获取作物覆盖下的土壤盐分信息,可以提高区域土壤盐渍化治理的有效性。该研究在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内试验地获取无人机多光谱遥感图像数据,并同步采集不同深度的土壤盐分数据。通过遥感图像数据提取光谱反射率并计算传统光谱指数,在此基础上引入红边波段建立新的光谱指数,同时使用Elastic-net算法(ENET)对光谱变量进行筛选,并将筛选后的光谱变量分为原始光谱变量组和改进光谱变量组;运用BP神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)3种机器学习方法,构建作物覆盖下不同土壤深度的土壤盐分反演模型,并基于最佳反演模型绘制试验区不同深度土壤盐分反演图。结果表明,使用ENET变量选择方法可以有效筛选出最优光谱变量,且基于改进光谱变量组构建的反演模型精度均高于原始光谱变量组;ELM模型反演效果优于SVM模型和BPNN模型,其验证集的决定系数为0.783,均方根误差为0.141,一致性相关系数为0.875;研究区域内,作物覆盖下的土壤盐分最佳反演深度为10~20 cm;在不同土壤深度下,基于改进光谱变量组构建的最佳反演模型绘制的土壤盐分反演图可以较为真实地反映试验区内的盐渍化程度,这说明引入红边波段构建光谱指数可以用于土壤盐分的反演。该研究为无人机多光谱遥感监测农田土壤盐渍化以及农田盐渍化治理提供了一种新途径。

基于波文比和降水的综合干旱指数的构建及应用

针对地表植被覆盖差异对遥感监测区域干旱精度的影响问题,通过GLDAS获取1978-2017年吉林省44个区县的降水、潜热通量和显热通量数据,以此构建了标准化波文比指数(SBI),在此基础上结合标准化降水指数(SPI),通过Copula函数构建出反映土壤水分和降水的综合干旱指数(MSBP),并用其分析吉林省的干旱时空特征,通过比较SBI、SPI和MSBP在历史干旱严重年份上的表现,以及分析3种指数与粮食产量之间的相关性,以此评估不同干旱监测指数的应用效果。结果表明:①MSBP在描述干旱特征和干旱对粮食产量影响上更加全面和准确。②MSBP能较为准确地刻画出干旱过程的持续时间以及不同时间下的干旱强度。③在历史干旱严重的年份上,MSBP所刻画的干旱特征和实际发生的干旱过程较为一致。④MSBP能较好地反映出干旱对粮食产量所引起的波动变化。以上研究结果为区域干旱监测提供参考。

剔除土壤背景的冬小麦根域土壤含水率遥感反演方法

为剔除无人机多光谱图像中的土壤背景、提高作物根域土壤含水率反演精度,以不同水分处理的拔节期冬小麦为研究对象,利用无人机多光谱相机分别在09:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5个时刻获取高分辨率多光谱图像,采用改进的植被指数阈值法快速确定植被像元与土壤像元的分类阈值,通过阈值划分剔除土壤背景,并根据阈值变化研究土壤背景对冬小麦冠层反射率的影响,建立了剔除土壤背景前后基于植被指数的土壤含水率反演模型。结果表明,应用改进的植被指数阈值法可有效剔除多光谱图像中的土壤背景,其中基于植被指数RDVI的剔除精度最高,总体精度在91.32%以上;土壤背景对冬小麦冠层近红外波段的反射率影响较大,红边波段次之,而对可见光波段的反射率影响较小;剔除土壤背景前后的植被指数与土壤含水率均呈线性关系,剔除土壤背景对反演土壤含水率的精度有显著提高,其中NGRDI反演深度10~20 cm的冬小麦根域土壤含水率效果最好,建模集R2和RMSE分别为0.739和2.0%,验证集R2和RMSE分别为0.787和2.1%。

原状盐渍土不同盐分含量对土壤水分特征曲线的影响

为探究原状盐渍土不同盐分含量对土壤水分特征曲线的影响,选用无、轻度和重度盐渍化地块土样测定其土壤水分特征曲线,采用van Genuchten-Mualem模型对无、轻度和重度盐渍化土壤土-水曲线及参数进行拟合分析,并分析不同盐分含量对累积当量孔径分布和土壤水分常数的影响。结果表明:原状盐渍土土壤水分特征曲线主要受盐分含量的影响,轻度盐渍化下的含盐量增加土壤持水性,但重度盐渍化下土壤中的含盐量则减小了土壤持水性;van Genuchten-Mualem模型的参数n值随原状盐渍土盐分含量的增加先减小后增大,而进气值倒数α值则呈减小趋势;VG模型对于YZ1和YZ3地块60 cm土层土壤土水-曲线拟合精度高于YZ2地块;轻度盐渍化土壤较无盐渍化土壤40 cm、60 cm深度的极微孔隙和微孔隙占总孔隙的比例分别增加11.75%和19.25%,田间持水率分别增大32.6%、28.8%;随土壤深度增加,重度盐渍化土壤较无盐渍化土壤的极微孔隙和微孔隙占总孔隙的比例分别减小28.08%、40.61%和21.64%,田间持水率分别减小34.4%、34.1%和6.5%。研究可为盐渍土的预防和改良提供一定的理论依据。

基于DSP28335永磁同步电机调速系统硬件设计

主要基于DSP28335对永磁同步电机调速系统进行硬件设计。以TMS320F28335为核心,给出了系统主回路、PWM信号隔离驱动电路、电流检测电路、DSP电源电路、时钟及复位电路的设计方法 ,最后在硬件平台e EEP1000N电力电子实验装置进行实验调试。

基于三维光谱指数的土壤含水率反演研究

为研究三维光谱指数预测土壤含水率的效果,以期能为精准农业地表土壤含水率的快速精确测定提供参考。以浙江永康地区采集的不同含水率土壤样本为研究对象,利用ASDFieldSpec 3光谱仪在室内对土样进行光谱反射率测量,并基于原始光谱反射率(R)及其对应的一阶微分光谱(FD)、二阶微分光谱(SD)进行一维二维及三维光谱指数的提取。再通过偏最小二乘回归模型(PLSR)对不同光谱指数建模,并对比分析不同模型的反演精度。结果表明:三维光谱指数相比于一维二维光谱指数对土壤含水率更加敏感;基于三维光谱指数(TBI_(2))偏最小二乘回归模型具有最佳的预测效果,其R_(v)^(2)=0.92,RPD可达3.32;对于土壤含水率反演而言,三维指数(R-TBI_(1))相比于其他的光谱指数更具重要性,其变量投影重要性(VIP)达1.04。该研究表明利用三维光谱指数建模为高光谱遥感对表层土壤含水率的快速有效监测提供了一条新途径。

基于模糊PI的开关磁阻电机调速系统的建模与仿真

开关磁阻电机的非线性及变结构、变参数等特点使得常规的PI控制方式难以获得理想的控制性能。采用模糊控制和传统PI控制相结合的方式对开关磁阻电机的调速系统进行控制。模糊控制使控制器根据系统的偏差和偏差的变化率来实时调节PI的参数,完成了对电机转速的控制,实现了对开关磁阻电机控制系统的要求。

基于TOPSIS法的多指数决策供水水源比选模型研究

设计了一种较为客观的决策模型,根据工程经验和相应规范将多种因素量化,并结合TOPSIS方法得到综合评价水源地指数,并以该指数为标准决策得到优质水源地。结果显示,该模型能有效应用于叶尔羌河流域某供水工程,快速比选获得优质水源地。此模型的建立有望解决供水工程选择水源地的困难。