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基于作物生长模型与机器学习算法的区域冬小麦估产 被引量:7
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作者 马战林 文枫 +3 位作者 周颖杰 鲁春阳 薛华柱 李长春 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期136-147,共12页
为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面... 为精准、高效、实时地实现区域冬小麦产量估算,以河南省鹤壁市淇县桥盟乡石桥村为研究区,基于分辨率10 m的Sentinel-2多时相光学遥感影像,利用集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter,EnKF)算法同化PROSAIL辐射传输模型反演的多期叶面积指数(Leaf area index,LAI)到PyWOFOST作物生长模型中实现一定数量不同长势单点产量的估测,最后利用建立的机器学习模型和面域数据反演区域冬小麦产量,实现作物生长模型与机器学习算法的应用耦合及一种新的区域冬小麦估产模式。研究基于Sobol参数敏感性分析法量化对贮藏器官总干重质量(Total dry weight of storage organs,TWSO)与LAI_(max)的敏感性参数,并基于反演的多期LAI和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法优化与LAI_(max)相关的TDWI、TBASE、CVS、CVL敏感性参数,将其输入到PyWOFOST模型中,利用EnKF算法和时序LAI数据调整对TWSO相关的AMAXTB1、TDWI、TSUMEM、CVO敏感性参数,实现单点产量的估算;与实测单点产量相比,该方法估算的R2、RMSE、MAE、Bias分别为0.8665、468.64 kg/hm^(2)、385.70 kg/hm^(2)和103.08,为建立随机森林回归(Random forest regression,RFR)区域估产算法提供准确的单点产量训练数据。针对研究区(309.32 hm^(2)),基于不同长势人工样点产量数据建立的RFR区域估产算法,区域估产精度为99.44%,每公顷算法运行用时1.55 s;应用EnKF算法同化多时期面域LAI到PyWOFOST作物生长模型中的区域估产精度为89.01%,每公顷算法运行用时约0.47 h;耦合PyWOFOST作物生长模型与RFR机器学习算法的区域估产精度达到95.58%,每公顷算法运行用时8.85 s(训练数据的单点产量计算占总时长约81.35%),显著降低机器学习算法所需的人工成本和同化变量过程计算的时间及算力成本。研究结果为准确、快速的大区域作物估产提供理论支持和技术参考。 展开更多
关键词 冬小麦 估产 Sentinel-2卫星 集合卡尔曼滤波 PyWOFOT作物生长模型
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The Haircare Efficacy Research of Prinsepia Utilis OilPrinsepia Oil
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作者 Cai Bindi Zhang Shaonuan +2 位作者 Lu Shuqi Zhou Ji ma zhanlin 《China Detergent & Cosmetics》 CAS 2023年第4期64-71,共8页
To research the hair-care efficacy of prinsepia utilis oil.We evaluated the haircare efficacies of prinsepia utilis oil through methods such as differential scanning calorimetry(DSC),measuring difficulty level and mec... To research the hair-care efficacy of prinsepia utilis oil.We evaluated the haircare efficacies of prinsepia utilis oil through methods such as differential scanning calorimetry(DSC),measuring difficulty level and mechanical resistance against combing of wet and dry hair,scanning electron microscopy(SEM).According to the analysis of differential scanning calorimetry(DSC),the testing sample has repairing effect on the hairα-keratin damage induced by heated blowing.According to the pictures of scanning electron microscopy(SEM),The test results indicate the repairing or resisting thermal damage effects induced by hair drier of prinsepia utilis oil.By comparison with the blank control group,the strength and work of dry comb and wet comb were significantly reduced in the samples tested with 2%prinsepia utilis oil concentration(P﹤0.05).This indicates the testing sample has the efficacy to improve the easiness of combing and anti-tangle.And friction work is significantly reduced This indicates the smoothing efficacy of the testing sample.and the hair scales status is better;this indicates hair scales repairing efficacy of testing sample.Conclusion:PRINSEPIA UTILIS OIL has the effect of repairing hair scales,resisting thermal damage caused by hair dryer,easy to comb,anti-tangle,smoothing. 展开更多
关键词 PRINSEPIA UTILIS OIL repairing HAIR SMOOTHING
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GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术 被引量:21
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作者 马战林 刘昌华 +3 位作者 薛华柱 李静茹 房旭 周俊利 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期195-205,共11页
遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合S... 遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法(RF)和Google Earth Engine(GEE)云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明:仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。 展开更多
关键词 冬小麦 种植面积识别 谷歌地球引擎 Sentinel卫星 随机森林
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基于主被动遥感数据和面向对象的大蒜识别 被引量:6
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作者 马战林 薛华柱 +3 位作者 刘昌华 李长春 房旭 周俊利 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期210-222,共13页
针对开封市大蒜种植破碎化程度高,光学数据难以高精度、快速提取问题。该研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台、随机森林算法(RandomForest,RF)和面向对象方法,选择融合Sentinel-1卫星的后向散射系数与Sentinel-2卫星... 针对开封市大蒜种植破碎化程度高,光学数据难以高精度、快速提取问题。该研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台、随机森林算法(RandomForest,RF)和面向对象方法,选择融合Sentinel-1卫星的后向散射系数与Sentinel-2卫星的光谱、光谱指数及纹理特征,分别应用10 m与加入植被红边波段的20 m空间分辨率遥感数据,探究不同特征组合对改善大蒜识别精度的性能。结果表明:应用10 m空间分辨率的Sentinel主被动遥感数据,在简单非迭代聚类(Simple Non-iterative Clustering,SNIC)分割尺度为5,灰度共生矩阵(Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM)邻域值为4,7个纹理特征选择第一、二主成分时,分类总体精度和Kappa系数最高,为94.54%、0.93,大蒜的制图精度和用户精度为97.83%、96.38%。应用加入植被红边波段的20m空间分辨率Sentinel主被动遥感数据,在SNIC分割尺度为3,GLCM邻域值为4,7个纹理特征选择第一、二主成分时,分类总体精度和Kappa系数最高,为94.14%、0.92,大蒜的制图精度和用户精度为95.72%、98.81%。单独使用Sentinel-2光学数据,加入植被红边波段的20 m分辨率数据相对10 m分辨率数据,大蒜制图精度和用户精度分别提高0.49%和4.38%。单独使用时序Sentinel-1 SAR数据,10 m空间分辨率数据的大蒜制图精度和用户精度优于20 m分辨率数据0.66%和2.03%。研究为遥感数据识别生长周期相同或重叠的大宗、小宗经济作物提供技术参考。 展开更多
关键词 遥感 谷歌地球引擎 Sentinel卫星 随机森林 面向对象 大蒜
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基于输变电设备物联网节点协议的配电房局部放电监测装置 被引量:8
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作者 罗福良 马占林 +4 位作者 吴定云 陈王峰 覃善西 缪志敏 沈佳华 《电工技术》 2021年第14期18-19,22,共3页
局部放电是配电房内各类中高压电气设备绝缘劣化的主要原因,实时监测局部放电对提高供电可靠性具有重要意义。采用特高频传感器采集空间中局部放电电磁波信号,具有灵敏度高、抗干扰能力强、非接触式检测等优点。监测主机由信号调理电路... 局部放电是配电房内各类中高压电气设备绝缘劣化的主要原因,实时监测局部放电对提高供电可靠性具有重要意义。采用特高频传感器采集空间中局部放电电磁波信号,具有灵敏度高、抗干扰能力强、非接触式检测等优点。监测主机由信号调理电路、A/D转换及采样电路、FPGA预处理单元、LoRa及RS-485通信单元构成,装置采用输变电设备物联网节点协议及ModBus协议,实现放电幅值、脉冲次数、放电类型及相位分布图谱的远端传输及解析。 展开更多
关键词 配电房 局部放电 监测装置 节点协议 MODBUS
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基于特高频法的高压开关柜局部放电监测及特征参量提取 被引量:7
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作者 吴定云 马占林 +4 位作者 张栋梁 洪伟钦 王迪琴 钱苗叶 缪志敏 《电工技术》 2021年第7期14-16,共3页
在线监测局部放电是实现高压开关柜绝缘状态实时诊断及潜伏故障早期预警的必要手段,可有效避免电气火灾、停电等重大事故发生。特高频局部放电监测系统主要由特高频传感器、信号调理电路、采集主机及无线同步模块构成,具有灵敏度高、抗... 在线监测局部放电是实现高压开关柜绝缘状态实时诊断及潜伏故障早期预警的必要手段,可有效避免电气火灾、停电等重大事故发生。特高频局部放电监测系统主要由特高频传感器、信号调理电路、采集主机及无线同步模块构成,具有灵敏度高、抗干扰能力强、非接触式检测等优点。此外,以高压开关柜导体表面电晕放电、绝缘体内部放电及表面放电典型绝缘缺陷为对象,提取并分析了放电相位-幅值区间分布及放电包络曲线的峰度、偏度、互相关系数等局部放电特征参量。 展开更多
关键词 高压开关柜 局部放电 特高频 特征参量 在线监测
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智慧变电站变压器综合在线监测技术综述与应用 被引量:8
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作者 罗福良 吴定云 +4 位作者 马占林 陈王峰 覃善西 杨加浩 王国明 《电工技术》 2021年第13期144-146,152,共4页
实施变压器在线监测是实现其预知性维修的前提,对确保变电站和整个电力系统安全稳定运行具有重要意义,可有效避免电气火灾、停电等重大事故发生。围绕局部放电监测、油中溶解气体监测、铁心/夹件接地电流监测、有载分接开关状态监测、... 实施变压器在线监测是实现其预知性维修的前提,对确保变电站和整个电力系统安全稳定运行具有重要意义,可有效避免电气火灾、停电等重大事故发生。围绕局部放电监测、油中溶解气体监测、铁心/夹件接地电流监测、有载分接开关状态监测、声纹振动及声纹声音监测、套管状态监测及绕组光纤测温,结合传感技术、智能分析单元、边缘计算、数据通信及规约等技术,论述了智慧变电站变压器综合在线监测技术的功能、配置及应用情况。 展开更多
关键词 智慧变电站 变压器 在线监测 特征参量
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Physicochemical Properties of Bi-containing Ionic Liquid Analogs Based on Choline Chloride 被引量:2
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作者 BU Luxia LIU Daying +1 位作者 WEI Zhen ma zhanlin 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2017年第6期929-933,共5页
The preparation and characterization of homogeneous and colorless ionic liquid analogs(ILAs) containing choline chloride(ChC1), malonic acid and bismuth chloride were investigated. The structure of the above mixtu... The preparation and characterization of homogeneous and colorless ionic liquid analogs(ILAs) containing choline chloride(ChC1), malonic acid and bismuth chloride were investigated. The structure of the above mixture was preliminarily analyzed, and then the physicochemieal properties including viscosity, conductivity and density were investigated as functions of temperature and composition. Additionally, the thermal stability of the ILAs and the electrochemical behavior of Bi3+ ions in the medium were studied. Structure analysis reveals that the synthesis of deep eutectic solvents(DESs) is closely related to the formation of hydrogen bonds between malonic acid and ChC1, with their viscosity, conductivity and density being greatly dependent on the temperature and composition. Thermo- gravimetric analysis demonstrates that the ILAs are very stable between room temperature and 398.15 K. And the electrochemical experiments indicate that the bismuth films can be successfully deposited from this ILAs and the deposition mechanism of bismuth is a rather irreversible process. The surface morphology of bismuth films deposited on Cu substrates was very compact and smooth. Thus, ChCl-malonic acid DESs were shown to be a good alternative to aqueous solvents for various deposition-related applications. 展开更多
关键词 Ionic liquid analog Physicochemical property BISMUTH Choline chloride DEPOSITION
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