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顾及土壤类型的土壤Zn含量高光谱遥感反演 被引量:2
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作者 张霞 王为昊 +2 位作者 孙伟超 丁松滔 王一博 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期2019-2026,共8页
目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱... 目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法,根据研究区土壤类型,从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段,分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。使用改进的遗传算法(IGA)对特征谱段进行波段优选,使用偏最小二乘回归算法(PLSR)建模,使用决定系数(R^(2))、相对偏差(RPD)和预测均方根误差(RMSEP)三个指标对不同的建模方法进行评价。以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例,采集38个黄壤样本和35个红壤样本,从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段,均采用IGA+PLSR方法进行建模。结果表明:不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时,与全谱段建模结果相比,基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R^(2)由0.624提升到0.755,RPD由1.668提升到2.069,RMSEP减少40.591;与不考虑土壤类型的建模相比,黄壤样本特征谱段的估算精度R^(2)由0.761提升到0.879,RPD由2.137提升到3.001,RMSEP减少74.737,红壤样本特征谱段的估算精度R^(2)由0.866提升到0.939,RPD由2.848提升到4.212,RMSEP减少89.358,黄壤和红壤样本的反演模型均达到了出色模型的标准。因此,土壤光谱活性物质特征谱段的提取以及土壤类型的考虑均有助于提高土壤Zn含量的反演精度,为应用高光谱遥感图像进行大范围土壤重金属污染监测奠定方法基础。 展开更多
关键词 重金属 土壤类型 高光谱遥感 土壤光谱活性物质 特征选择
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Heat strain in chemical protective clothing in hot-humid environment:Effects of clothing thermal properties 被引量:6
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作者 ZHANG Chuan-kun CHEN Ying +3 位作者 LIANG Guo-jie WANG Xin-bo ZHENG Xiao-hui ding song-tao 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第12期3654-3665,共12页
Heat strain experienced by individuals wearing chemical protective clothing(CPC)is severe and dangerous especially in hot-humid environment.The development of material science and interdisciplinary studies including e... Heat strain experienced by individuals wearing chemical protective clothing(CPC)is severe and dangerous especially in hot-humid environment.The development of material science and interdisciplinary studies including ergonomics,physiology and heat transfer is urgently required for the reduction of heat strain.The aim of this paper was to study the relationship among clothing thermal properties,physiological responses and environmental conditions.Three kinds of CPC were selected.Eight participants wore CPC and walked(4 km/h,two slopes with 5%and 10%)on a treadmill in an environment with(35±0.5)℃ and RH of(60±5)%.Core temperature,mean skin temperature,heart rate,heat storage and tolerance time were recorded and analyzed.Physiological responses were significantly affected by the clothing thermal properties and activity intensity in hot-humid environment.The obtained results can help further development of heat strain model.New materials with lower evaporative resistance and less weight are necessary to release the heat strain in hot-humid environments. 展开更多
关键词 heat strain chemical protective clothing thermal insulation evaporative resistance hot-humid environment
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基于深度学习的交通目标感兴趣区域检测 被引量:16
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作者 丁松涛 曲仕茹 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期167-174,共8页
为了提高交通目标检测的实时性和准确性,针对交通目标检测过程中普遍存在的背景复杂、光线变化、物体遮挡等干扰问题,以及基于深度学习的目标检测算法在进行区域选择时滑动窗口遍历搜索耗时的问题,提出一种基于时空兴趣点(STIP)的交通... 为了提高交通目标检测的实时性和准确性,针对交通目标检测过程中普遍存在的背景复杂、光线变化、物体遮挡等干扰问题,以及基于深度学习的目标检测算法在进行区域选择时滑动窗口遍历搜索耗时的问题,提出一种基于时空兴趣点(STIP)的交通多目标感兴趣区域快速检测算法。像素级时空兴趣点检测在处理目标遮挡时具有较好的鲁棒性,利用这一特点,首先在传统兴趣点检测算法的基础上加入背景点抑制和时空点约束,以减少无效兴趣点对有效兴趣点检测带来的干扰。通过改进均值漂移算法,使得聚类中心数量随目标数目的变化而改变。然后对被检测出的多目标附近的候选兴趣点分别进行聚类,获取各个目标聚类中心位置信息。根据聚类中心点与筛选后的目标兴趣点之间的相对位置关系进行特定组合获得感兴趣区域。在这些感兴趣区域上使用选择性搜索算法生成1 000~2 000个候选区域,并将这些候选区域放入训练好的深度卷积神经网络模型中进行特征提取。最后将特征提取结果送入支持向量机中进行目标种类判别并使用回归器精细修正目标识别框的位置。研究结果表明:通过对候选区域进行预处理,送入模型中的候选区域数量减少了82%,对应算法整体运行时间减少了74%,能够满足智能交通监控的实际需求。 展开更多
关键词 交通工程 交通目标检测 卷积神经网络 时空兴趣点 感兴趣区域
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