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光學(xué)反射模型與微波散射模型協(xié)同的森林生物量反演方法
本發(fā)明提供一種光學(xué)反射模型與微波散射模型協(xié)同的森林生物量反演方法，包括 1)通過(guò)對(duì)比光學(xué) 與微波輻射傳輸模型的異同，構(gòu)建光學(xué)與微波輻射傳輸協(xié)同模型;2)基于單木生長(zhǎng)模型、光學(xué)與微波 輻射傳輸協(xié)同模型，構(gòu)建森林的光學(xué)二向反射和微波后向散射特征數(shù)據(jù)庫(kù)及相應(yīng)的森林地上生物量參數(shù) 庫(kù);3)基于光學(xué)與微波協(xié)同模擬數(shù)據(jù)庫(kù)，分別構(gòu)建生物量反演的單源光學(xué)模型與單源微波模型;4)通 過(guò)光學(xué)與微波關(guān)鍵因子的敏感性分析，確定協(xié)同模型中光學(xué)與微波數(shù)據(jù)各自所占權(quán)重，從而構(gòu)建 AGB 反演的光學(xué)微波協(xié)同模型。本發(fā)明將光學(xué)遙感數(shù)據(jù)與微波遙感數(shù)據(jù)相結(jié)合，充分發(fā)揮兩者反演生物量的 優(yōu)勢(shì)，有效提高了森林地上生物量的定量反演精度。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種適于規(guī)則網(wǎng)格 DEM 的結(jié)構(gòu)化多尺度重構(gòu)方法
一種適于規(guī)則網(wǎng)格 DEM 的結(jié)構(gòu)化多尺度重構(gòu)方法，包括如下步驟:步驟 1，谷地匯水區(qū)域的提取 及結(jié)構(gòu)化組織;步驟 2，谷地選取與匯水區(qū)域的合并;步驟 3，基于合并后的匯水區(qū)域進(jìn)行約束內(nèi)插生 成新的、刪除次要谷地后的 DEM。其優(yōu)點(diǎn)是:通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，傳統(tǒng)重采樣及濾波綜合方法無(wú)論谷地和 山脊大小同等程度地削減正向、負(fù)向地貌，沒(méi)有顧及地理特征的保持;而采用本發(fā)明方法綜合后，圖中 表示次要谷地的等高線彎曲呈現(xiàn)成組刪除的效果，表示主要谷地源頭的等高線彎曲保持較好，與專家手 工綜合的效果接近。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種量化路網(wǎng)特征及其土地利用效應(yīng)的方法
本發(fā)明涉及一種量化路網(wǎng)特征及其土地利用效應(yīng)的方法，屬于交通與土地利用規(guī)劃領(lǐng)域。本發(fā)明提 供的道路與土地利用相關(guān)性的研究方法先采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多中心性測(cè)度模型量化道路網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)路段的 中心值，然后通過(guò)核密度估算和重分類的方法按照中心程度將區(qū)域劃分成不同等級(jí)的子區(qū)，并對(duì)各個(gè)子 區(qū)計(jì)算景觀指數(shù)，最后利用 Spearman 秩相關(guān)分析分別得到道路中心度與土地利用景觀格局之間的相關(guān) 系數(shù)。本發(fā)明從地理空間的角度考慮了道路網(wǎng)絡(luò)的中心特性，對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了度量，相比于傳 統(tǒng)的道路特征參數(shù)更好的量化了道路的網(wǎng)絡(luò)特征及其和區(qū)域土地利用之間的互動(dòng)關(guān)系，有利于為交通網(wǎng) 絡(luò)與土地利用規(guī)劃提供理論支持。
武漢大學(xué)
2021-04-13
考慮交叉口轉(zhuǎn)向限制的最短路徑混合邊節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)方法
本發(fā)明提供一種考慮交叉口轉(zhuǎn)向限制的最短路徑混合邊節(jié)點(diǎn)標(biāo)號(hào)方法，用于導(dǎo)航領(lǐng)域中的最短路徑 生成，尤其用于在包含交叉口轉(zhuǎn)向限制的城市交通網(wǎng)絡(luò)中高效地查找最短路徑。本發(fā)明將節(jié)點(diǎn)分為兩類， 一類為包含轉(zhuǎn)向限制的受限交叉口，另一類為無(wú)轉(zhuǎn)向限制的自由交叉口，在最短路徑查找過(guò)程中自適應(yīng) 選擇基于節(jié)點(diǎn)或者邊標(biāo)號(hào)策略，對(duì)于受限交叉口采用基于邊的標(biāo)號(hào)策略，對(duì)于自由交叉口采用基于節(jié)點(diǎn) 的標(biāo)號(hào)策略;采用初始化、路徑選擇、路徑擴(kuò)展三個(gè)步驟實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行了具體子步驟設(shè)計(jì)。本發(fā)明能夠獲 得與基于邊的標(biāo)號(hào)方法一致的最優(yōu)結(jié)果，同時(shí)通過(guò)有效地減少在自由交叉口的路徑生成、評(píng)估、存儲(chǔ)的 系統(tǒng)消耗，達(dá)到或者接近基于節(jié)點(diǎn)的標(biāo)號(hào)方法的運(yùn)算性能。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于旋轉(zhuǎn)天線的方位合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)
本發(fā)明涉及一種基于旋轉(zhuǎn)天線的方位合成孔徑雷達(dá)系統(tǒng)，包括由若干天線組成的均勻圓陣、天線支 撐轉(zhuǎn)盤(pán)、匯流環(huán)、電機(jī)、雷達(dá)射頻接收通道;各天線均勻排列在天線支撐轉(zhuǎn)盤(pán)上，電機(jī)控制轉(zhuǎn)盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)， 天線接收到信號(hào)經(jīng)匯流環(huán)傳輸?shù)嚼走_(dá)射頻接收通道，通過(guò)信號(hào)干涉處理技術(shù)將該圓陣等效為一個(gè)位于圓 心、具有復(fù)數(shù)方向性響應(yīng)的單鞭天線，同時(shí)通過(guò)其機(jī)械旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)方向圖的方位掃描，提高天線陣列流型 矩陣的秩，增加該天線的獨(dú)立觀測(cè)矢量，等效于進(jìn)行了方位孔徑合成。本發(fā)明采用電小圓陣，減小了天 線陣的占地面積，可提供全方位、無(wú)模糊的方位角信息，實(shí)現(xiàn)了 HF/VHF/UHF 等頻段雷達(dá)探測(cè)，尤其 在高頻段，其探測(cè)性能可與傳統(tǒng)的占地?cái)?shù)十至數(shù)百米陣列的地波雷達(dá)相當(dāng)。
武漢大學(xué)
2021-04-13
基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)局部特征轉(zhuǎn)換的噪聲人臉超分辨率重建方法
一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)局部特征轉(zhuǎn)換的噪聲人臉超分辨率重建方法，包括對(duì)待重建的輸入低分辨率人臉 圖像和高、低分辨率訓(xùn)練集相應(yīng)劃分相互重疊的圖像塊;對(duì)于輸入低分辨率人臉圖像的每一個(gè)位置上的 圖像塊，分別從低分辨率人臉樣本圖像對(duì)應(yīng)位置的圖像塊中找出 K 個(gè)最近鄰的圖像塊，并對(duì)應(yīng)找出相應(yīng) 高分辨率人臉樣本圖像中的圖像塊，進(jìn)行去均值化;利用映射系數(shù)計(jì)算出各圖像塊相應(yīng)的高分辨率人臉 圖像塊，重構(gòu)出高分辨率人臉圖像，進(jìn)行迭代后處理。本發(fā)明解決了主成分分析無(wú)法捕獲處于高維流形 空間人臉特征的問(wèn)題，利用局部流形的線性特性有效的進(jìn)行了噪聲人臉圖像的超分辨率重建，同時(shí)進(jìn)行 高分辨率圖像后處理，進(jìn)一步提高了重建結(jié)果的主、客觀圖像質(zhì)量。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電纜接頭導(dǎo)線溫度預(yù)測(cè)方法
本發(fā)明涉及一種基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電纜接頭導(dǎo)線溫度預(yù)測(cè)方法。本發(fā)明主要分以下 4 個(gè)步驟：1） 樣本數(shù)據(jù)采集：實(shí)時(shí)測(cè)量與電纜接頭導(dǎo)線溫度有聯(lián)系的關(guān)聯(lián)因素（環(huán)境濕度、環(huán)境溫度、護(hù)套溫度、接 頭處絕緣層溫度、觸頭溫度和各種表皮溫度）；2）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：首先對(duì) 1）采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，劃分 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，然后設(shè)置各種參數(shù)，創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)，最后進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)；本發(fā)明將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用 到電纜接頭導(dǎo)線溫度預(yù)測(cè)中，對(duì)電纜接頭導(dǎo)線溫度在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與故障分析有較好的作用。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于多尺度梯度差分熵的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多尺度梯度差分熵的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，包括如下步驟：步驟 1，將原始圖 像和失真圖像均轉(zhuǎn)換成灰度圖像；步驟 2，基于步驟 1 的結(jié)果，計(jì)算不同尺度空間內(nèi)的梯度差分熵，并 將不同尺度空間內(nèi)的梯度差分熵進(jìn)行加權(quán)平均；步驟 3，計(jì)算原始圖像和失真圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像均值 的比值；步驟 4，計(jì)算原始圖像和失真圖像對(duì)應(yīng)的灰度圖像方差的比值；步驟 5，基于步驟 2，步驟 3 和步驟 4 的結(jié)果，進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本發(fā)明引入尺度空間的基本思想，基于人在不同距離下目標(biāo)在視網(wǎng)膜 上的形成過(guò)程，通過(guò)提取尺度空間下的輪廓特征，并通過(guò)熵來(lái)反映原始圖像和失真圖像在尺度空間下輪 廓特征的差異，與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果具有較好的一致性。
武漢大學(xué)
2021-04-13
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一種苯丙酮類化合物的合成方法
本發(fā)明提供了一種苯丙酮類化合物的合成方法，屬于有機(jī)合成技術(shù)領(lǐng)域，能夠簡(jiǎn)化合成苯丙酮類化合物的反應(yīng)步驟，并降低反應(yīng)成本。所述苯丙酮類化合物的合成方法，包括：將丙基苯、有機(jī)酸、碘、叔丁基過(guò)氧化氫加入到反應(yīng)釜中，在80℃?120℃下反應(yīng)8?24小時(shí)；待反應(yīng)結(jié)束后，利用有機(jī)溶劑萃取反應(yīng)溶液，并經(jīng)干燥處理，得到苯丙酮類化合物。本發(fā)明可用于苯丙酮類化合物的合成制備中。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-13
一種可有效防止種子根系纏繞并便于計(jì)數(shù)的發(fā)芽裝
本實(shí)用新型提供了一種可有效防止種子根系纏繞并便于計(jì)數(shù)的發(fā)芽裝置，包括發(fā)芽母盒，所述發(fā)芽母盒的內(nèi)腔底端設(shè)有發(fā)芽底盤(pán)，所述發(fā)芽底盤(pán)的上端通過(guò)盒體放置卡槽與多個(gè)發(fā)芽子盒相連，所述發(fā)芽子盒上均設(shè)有種子放置孔和根系生長(zhǎng)孔，所述根系生長(zhǎng)孔位于種子放置孔的內(nèi)側(cè)，所述發(fā)芽子盒的側(cè)面設(shè)有盒體銜接槽，所述盒體銜接槽內(nèi)連接有擴(kuò)展盒體。本實(shí)用結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，能一次性解決發(fā)芽率的統(tǒng)計(jì)，以及種子根系纏繞問(wèn)題，發(fā)芽板上呈陣列設(shè)置孔穴，每個(gè)孔穴放入粒種子，便于計(jì)算種子發(fā)芽率；將發(fā)芽板從發(fā)芽盒體內(nèi)取下，可以看到孔穴內(nèi)每粒種子的根生長(zhǎng)情況，在大批量檢測(cè)中，能節(jié)省大量人力、物力，提高工作效率。
青島農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-13