一种基于地图扩展的无线网络传感器节点定位算法的改进

针对无线传感器网络中map-growing算法的定位能耗高和定位精度低的特点，提出一种新的改进算法。并从不同的信标节点比例、节点通信半径等方面比较map—growing，APIT算法和改进算法的性能。仿真实验结果表明，改进算法后的map-growing＋比改进前的算法在定位精度上有明显提高。

基于无人机遥感的水生植物覆盖度测算方法探索

人类活动造成大量的氮、磷等营养物质进入水体,造成水体污染和富营养化,导致水生植物或浮游藻类大量繁殖,了解水生植物覆盖度对了解水域生态环境质量和污染状况具有重要意义。常规的水生植物覆盖度测算方法耗时长、成本高,且容易受环境限制,但随着无人机技术的进步,通过无人机遥感平台获取水生植物覆盖度图像具有高时效、高分辨率、低成本、快速和准确等特点。在水生植物覆盖度测算方面,目前使用率最高的是利用无人机搭载多光谱摄像头采集信息并分析。采用大疆无人机对上海市水产研究所一处池塘进行航拍测绘,经大疆智图导出正射遥感影像,运用region growing算法对图像像素分析计算,得出池塘中水生植物的面积为1 262.27 m^(2),覆盖度为56.11%。该技术方法具有成本相对较低、统计测算上效率更高、灵活方便、易学易用等特点,在对水生植物覆盖度测算的同时,还可对池塘湖泊等提供时空监测,可为鱼菜共生系统、稻田养殖或中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)混养等提供有力支持。