湿地序列监测图像的地物目标分类方法

针对固定观测站采集的序列图像中光照变化和背景复杂的问题,将图像序列作为图像在时间维的拓展,提出一种结合颜色空间变换和神经网络的目标分类方法,以辽河口湿地为例开展实地观测试验。基于前期现场调查得到的地物分布信息,将序列图像转换至HSV空间,选择像素小区域作为样本训练多层神经网络,获得更高维度分类依据映射,并完成潮滩生态监测区域目标分类及重要湿地植物翅碱蓬的分布信息提取。对提取结果进行定量验证,该方法整体精确率稳定在90%左右。

脐带缆铠装钢丝径向屈曲失效数值模拟及参数敏感性分析

针对海洋工程脐带缆铠装钢丝径向屈曲失效,建立三维简化有限元模型进行螺旋缠绕结构的径向屈曲模拟分析。以我国某海域典型脐带缆为例,得到单倍螺距下单根铠装钢丝径向屈曲失效临界载荷。探究不同敏感参数对单根铠装钢丝临界屈曲载荷的影响,发现铠装钢丝螺旋角度、截面惯性矩、螺旋缠绕半径与临界载荷分别大致呈抛物线形、线性、负指数关系,该结论可为脐带缆铠装抗屈曲设计提供参考。同时发现,通过单根铠装钢丝临界载荷累加的方式可近似得到相应根数螺旋铠装钢丝的临界屈曲载荷,该载荷可作为求解真实脐带缆单层铠装径向临界屈曲载荷的保守估算值。

基于高光谱影像多维特征的植被精细分类

目前,高光谱植被精细分类存在三个问题:单纯利用光谱信息得到的分类精度较低;光谱数据存在噪声影响了最终的分类结果;缺少针对具体应用场景而设计的分类方法。为此,提出了一种基于高光谱影像多维特征的植被精细分类方法,通过光谱数据降维、纹理特征提取以及植被指数选择三个方面对高光谱影像数据进行分析与利用,依靠前期现场调查得到的地面植被分布情况,选择训练样本并进行支持向量机(Support vector machine,SVM)监督分类,完成地面植被的精细分类,对分类结果进行验证,总体精度可达99.6%。结果表明,基于高光谱影像多维特征的植被分类方法能够有效地减小数据噪声、提高信息利用率,为植被生态监测提供更为准确的数据支撑。

基于光子多普勒技术的高超风洞驱动器速度历程测量

受限于计算流体力学方法的模型及计算量,地面风洞模拟试验仍是现阶段开展高超声速过程研究的主要技术手段.本文针对高焓膨胀管/激波风洞的自由流参数精细调控、安全稳定运行及有效试验时间提升等需求,利用光子多普勒测速技术实现了对不同驱动段压力情况下,自由活塞运动全程速度变化情况的连续跟踪测量.驱动压力为1.3 MPa时,活塞速度的数值仿真最高速度88.981 m/s,实测最高运动速度88.810 m/s,相对偏差为-0.19%;活塞驱动压力为2.7 MPa时,活塞数值仿真最高速度125.100 m/s,实测最高运动速度123.843 m/s,相对偏差为-1.00%,为该风洞的性能优化及稳定运行提供了重要数据支撑.