基于云模型的梯级泵站系统服役状态综合评估

为了准确客观地对高扬程梯级泵站系统服役状态进行定量化评估,以宁夏盐环定高扬程梯级泵站系统为研究对象,通过云理论模型定量化模糊性因素,同时基于云模型数字特征对指标状态进行定量化描述,并构建泵站系统服役状态评估指标体系,构建了评语层标准云模型、要素层隶属度云模型,同时采用排队理论求解指标权重,进而实现泵站系统服役状态的综合评估.结果表明:泵站系统更新改造前与更新改造后2种工况下服役状态综合评价云分别是Cb(0.6264,0.0614,0.0168),Ca(0.8421,0.1005,0.0126),改造前其服役状态处于“较好(V4)”等级,改造后服役状态处于“好(V5)”等级,验证评估结果符合实际情况.采用该方法可为梯级泵站系统服役状态评估或类似系统的预测提供有益参考.

基于无人机遥感影像的盐碱地信息的精准提取方法

为探索在无人机遥感影像下可以对盐碱地信息精确分类的方法。选取甘肃省景泰川电力提灌灌区一期灌区为研究区,通过运用Trimble UX5固定机翼无人机采集研究区遥感数据,结合ENVI软件应用监督分类的五种分类器(平行六面体、最小距离、神经网络、最大似然、支持向量机)执行分类,对分类结果进行精度对比,并将典型区域盐碱地面积进行统计提取。两区域分类结果表明:支持向量机对于无人机遥感盐碱地信息提取法优于其他方法,区域1和区域2分类总精度分别为94.66%、96.55%,Kappa系数分别为0.9361、0.9573,盐碱地面积占比分别为43.5%、36.1%。支持向量机分类可为干旱荒漠灌区无人机遥感影像下盐碱地信息精确提取提供方法支撑。