基于无人机三维信息的杉木新造林林分参数遥感估测研究

以福建顺昌埔上国有林场的杉木新造林为研究对象,采用大疆Phantom 4 Multispectral无人机分2次获取研究区的无人机影像,并以无人机影像为数据源,从研究区的数字表面模型(DSM)中提取冠层高度模型(CHM)。根据局部最大值算法和分水岭算法,从CHM中获取研究区杉木的树高和冠幅数据;同时在研究区设立15个标准地,采用测量杆测定各标准地内所有杉木的树高和南北冠幅;以随机选取、且在影像中具有精确位置的265棵杉木为单木水平的实测数据,以及各标准地内杉木的平均树高和平均南北冠幅为林分水平的实测数据,分别从单木和林分角度对杉木树高和冠幅的遥感估测精度进行评价。结果表明:2次飞行作业之间树高的估测精度分别为90.86%和91.34%,南北冠幅的估测精度分别为83.55%和83.95%;在单木水平上,遥感估测的树高精度为R^(2)=0.89、RMSE=22.37cm、EA=91.00%;南北冠幅精度为R^(2)=0.70、RMSE=27.33cm、EA=82.22%;在林分水平上,树高的估测精度为R^(2)=0.95、RMSE=12.27 cm、EA=94.61%;南北冠幅的估测精度为R^(2)=0.82、RMSE=11.24 cm、EA=92.20%。遥感估测的树高均值比野外测量的树高均值小0.07 m,南北冠幅均值比野外测量的均值小0.04 m。基于无人机三维信息实现了研究区杉木树高和冠幅的精确估测,且在飞行参数一致的情况下,不同飞行区域和飞行批次之间的估测精度相近。研究可以为杉木新造林快速、稳定的监测和经营管理策略的科学制定提供基础数据。

无人机可见光遥感木麻黄人工林株数提取方法比较研究

以福建平潭岛木麻黄人工林为研究对象,对比研究基于无人机可见光遥感数据的株数提取方法,探讨多种方法在不同林龄木麻黄人工林株数提取的适用性。通过轻型旋翼无人机获取研究区可见光相片,经预处理生成无人机可见光正射影像(DOM)和冠层高度模型(CHM);分别选取成熟林、幼龄林6块标准地区域,使用基于冠层高度模型的局部最大值方法(LMC)、基于正射影像的局部最大值方法(LMD)、基于正射影像的多尺度分割方法(MST)提取标准地株数;最后通过3种方法提取的株数和实测数据进行对比分析。结果表明:3种方法中LMC总体提取精度最高,Fscore为0.97,而LMD和MST总体提取精度明显降低,Fscore分别为0.90、0.78;LMC方法对幼龄林和成熟林的株数提取精度相近,幼龄林和成熟林的Fscore皆为0.97。LMD方法在成熟林的株树提取精度略高于幼龄林,尤其2种林龄类型的P值相差较大,幼龄林RE:0.97、P:0.81、Fscore:0.88;成熟林RE:0.94、P:0.89、Fscore:0.91。MST方法在成熟林的株树提取精度明显高于幼龄林,幼龄林RE:0.88、P:0.67、Fscore:0.76;成熟林RE:0.88、P:0.74、Fscore:0.81。因此,3种方法中,LMC总体株数提取精度最高,且适用于不同林龄的木麻黄人工林株数提取,可以满足实时、快速提取木麻黄人工林株数的需求。

基于机器视觉的番茄多目标提取与匹配

果实的提取和匹配是番茄采摘机器人进行番茄定位和采摘的基础。为解决获取图像中多个成熟番茄粘连或被遮挡的情况下果实的提取和匹配问题,该文提出了使用局部极大值法和随机圆环变换检测圆算法结合进行目标提取,再使用SURF算法进行目标匹配的算法。该方法首先基于颜色对番茄进行分割提取,然后使用局部极大值法对番茄个数进行估计,结合番茄区域面积进行半径估计,之后通过随机圆环变换算法检测番茄中心和半径进行目标定位,再使用SURF算法进行双目目标匹配的算法。该方法在一定程度上解决了复杂自然环境下,多个番茄的提取和图像特征匹配的问题,并通过试验验证了其有效性和准确性,可为采摘机器人目标识别技术的研究提供参考。

高空间分辨率遥感的单木树冠自动提取方法与应用

用高空间分辨率遥感影像对单木树冠进行自动提取和轮廓描绘,是获取森林信息的一种快速有效的方法,也是近年来林业遥感领域研究的热点。详细介绍了目前高分辨率遥感单木树冠信息自动提取的各种方法,包括局部最大值法、模板匹配法、谷地跟踪法、多尺度法、种子区域生长法、分水岭分割法、局部射线法,并对单木树冠提取在林业上的应用进行了探讨,最后结合国内外研究现状,对单木树冠自动提取的未来作了展望。

小波变换在局部放电测量中的应用研究

文章把小波变换应用于局部放电测量，根据交流下局部放电的间歇性和小波变换局部极大值的特性，探讨了有效抑制干扰、提高局放测量灵敏度和准确度的新方法。计算机仿真表明该方法是可行的。

基于二维小波变换的图像边缘检测方法

在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值来检测．该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法．这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息．文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的．

使用小波变换的图像边缘检测算法

描述了一种新的图像特征提取方法。它基于小波变换的多尺度方法。这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征。文中给出了图像特征提取的实例。

关于子波变换局部极大值信号重构的交替投影算法

信号子波变换极值描述是信号的一种稳定和精确的描述。交替投影算法是子波变换局部极大值信号重构的有效算法。本文对交替投影算法应用中所产生的Ｇｉｂｂｓ现象的抑制和迭代初值的选择等问题进行了研究，通过计算机仿真取得了一些有意义的结果。

基于子波变换局部极大值的信号去噪新算法

本文出了一种相邻尺度问信号子被变换极大值点相似系数的定义，它定量地描述了相邻尺度问子波变换极大值点的相似性。在上述定义的基础上，提出子波变换域信号去噪的新算法。

基于小波变换的语音基频检测

用小波变换法对语音基频进行检测。结果表明 ,小波变换法比传统方法更准确地提取基频 ,并具有相当的稳健性和适应性。对汉语而言 。

基于二进小波变换的基音检测算法

为了克服目前诸多基音周期检测算法精度低、计算复杂度高、鲁棒性差的缺点,研究了一种采用二进小波变换模极大值进行基音周期检测的算法。仿真结果表明,该算法在强背景噪声下仍可以准确提取基音周期,并且具有复杂度低、分辨率高和实时性好的特点。

基于小波变换的水果红外图像目标识别

边缘在机器视觉应用中是一个很重要的特征。提出了一种新的基于小波变换的边缘检测方法,并对红外水果图像进行识别。它是自动化采摘技术的基础。以二次光滑小波作为小波函数,对水果红外图像进行二维二进小波变换,计算了小波变换结果的局部模极大值点,从而得到了水果红外图像的轮廓。

A new kind of wavelet-based method for spectrum deconvolution

To subtract the slit function from the measured spectrum, a wavelet-based deconvolution method is proposed to obtain a regularized solution of the problem. The method includes reconstructing the signal from the wavelet modulus maxima. For the purpose of maxima selection, the spatially selective noise filtration technique was used to distinguish modulus maxima produced by signal from the one created by noise. To test the method, sodium spectrum measured at a wide slit was deconvolved. He-Ne spectrum measured at the corresponding slit width was used as slit function. Sodium measured at a narrow slit was used as the reference spectrum. The deconvolutton result shows that this method can enhance the resolution of the degraded spectrum greatly.

电力系统电缆线故障点信号定位仿真研究

针对电力系统电缆线故障点精确定位问题,因传统检测方法存在对暂态信号难于处理和行波波速不确定性的问题,增加了故障点定位误差。利用小波分析与行波测距结合的定位方法,实现故障波形的db3小波四层分解,并提取高频系数的模极大值序列,将模极大值序列到达检测端的时间与排除波速影响的定位算法结合,更加精确地定位电缆故障位置点。通过Simulink建立电缆故障定位仿真模型对方法进行验证,仿真结果表明,小波分析能够更好地找出故障信号中的奇异点,同时新的定位算法有效地去除了波速的干扰,提高了电缆故障检测精度。

一种新的图像特征抽取方法

本文描述了一种新的图像特征提取方法.它基于小波变换的多尺度方法,这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征.文中给出了图像特征提取的实例.

羽毛杆折痕自动识别方法

提出了一种羽毛杆折痕检测方法。将羽毛杆图像转化为一维信号,利用小波变换模极大值和信号奇异点的关系完成折痕位置预判,通过该位置完成子图像提取,减少对羽毛杆遍历检测带来的误判;提出局部Radon变换计算子图像不变矩,通过改变尺度因子获得矩不变量矩阵,利用奇异值分解获得特征量;采用决策级融合方法得到最终识别结果。实验结果表明,该方法有着较低的非折痕误测率和较高的折痕识别率,适用于羽毛杆表面缺陷的自动识别。

随机变量序列最大值的局部几乎处处中心极限定理

在一定条件下得到了最大值的局部几乎处处中心极限定理.

局放检测中抑制电晕放电干扰的新方法

本文把小波变换应用于外部电晕放电和绝缘内部局放信号处理，并结合内部局放和外部电晕的不同特性，探讨了有效抑制干扰、区分局放和电晕放电的新方法。计算机仿真表明该方法是切实可行的。

多尺度小波聚焦下金融信息的自相似性

通过对上海证券市场综合指数的多分辨率分析,发现了在细尺度下,上海证券市场综合指数的运行呈现出一定的周期性.利用小波变换细尺度下的局部极大模来检测其奇异性和边缘,发现了其周期的存在.证实了上海证券综合指数的时间序列是包含了某种随机自相似性的分形.为小波理论在经济学上的应用提供了一个有益的探讨.

托卡马克实验数据的小波极大模压缩

为了便于快速地传送大量的实验数据，减少通信线路的占用时间；以及方便实验人员处理实验数据，我们采用小波极大模方法对ＨＬ１Ｍ装置上的等离子体诊断数据进行了压缩。结果证明压缩１２倍后的重建结果能与五点三次光滑后压缩两倍的数据比美，能保持原数据形态与特征。