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基于无人机影像对不同农作物植被在不同生长期的净初级生产力进行估算.本文对试验田区域的可见光植被指数(GRRI、GBRI、NGRDI、NGBDI、VDVI及RGBVI)与NDVI指数进行相关性分析,发现可见光波段差异指数(VDVI)与NDVI指数呈显著相关性.在此基础上,将无人机影像的VDVI指数代入CASA模型,对试验田的农作物的月净初级生产力进行估算.结果表明:1)VDVI指数可以很好地区分水稻、玉米和黄豆等作物.2)碳密度月均值的大小与作物的生长时期有直接关系.处于枯萎期的玉米的碳密度均值小于实验田的碳密度月均值,处于生长期的水稻、黄豆和芋头等作物植被的碳密度值大于实验田的碳密度月均值.3)作物混种的碳密度均值大于单一作物的碳密度均值. 相似文献
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近年来无人机在摄影测量及相关领域中应用越来越广泛,社会对摄影测量专业的人才需求日趋扩大。但是,目前摄影测量学的教学内容和教学方法并没有针对无人机摄影测量应用做出相应的调整和改革,培养出的学生难以满足用人单位的需求。针对这一问题,在分析原有课程理论体系的基础上,结合无人机在各个领域的应用需求,将课堂理论与课外实践结合起来,建立了以无人机平台为基础的摄影测量实践体系。该实践体系内容涵盖了主要的无人机摄影测量产品的制作,突出了对学生动手能力的培养,提升了学生对摄影测量的兴趣,取得了较好的教学效果。 相似文献
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突发自然灾害下的道路网络存在安全隐患,安全性成为应急疏散中首先要考虑的因素。当前对应急疏散的研究主要集中在疏散效率方面,对疏散的安全性、道路风险的考虑仍然存在不足。针对这一问题,从路径的可靠性角度考虑道路风险因素,建立了基于时间和道路风险的路径可靠性度量模型,进而提出了顾及道路风险的应急疏散路径规划方法。为检验方法的有效性,选择位于地质灾害多发区的四川茂县为研究区进行实验分析。结果表明,该方法得到的受灾点人员与应急避难场所之间的分配关系合理,所规划路径有效地避开了风险较高的道路,该方法稳定、可靠,可以为城市的应急疏散体系建设提供科学参考。 相似文献
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以国产高分二号影像为数据源,利用改进的YOLOv4算法对2021年海地7.2级地震诱发的滑坡进行识别。为提升模型的识别效率,用MobileNetv3替换了YOLOv4的骨干网络CSPDarknet53,并用深度可分离卷积替代YOLOv4中的普通卷积,优化了模型参数和网络结构。结果表明：改进后的YOLOv4算法目标识别精度达到91.37%,比普通YOLOv4检测速度提高了6.19 f/s,精度提高了5.24%,模型参数大小减少了80%。改进后的方法对滑坡的检测精度高于原YOLOv4算法,得到的滑坡位置更为准确,具有轻量化和实时性更高的优势,可为应急救援和灾情评估提供更加可靠的数据。 相似文献
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SIFT算法是基于尺度空间的特征匹配方法,该算法为每个关键点指定了方向参数,具备旋转不变性,对图像倾斜的适应性很强.本文采用SIFT算法对无人机图像提取特征点,利用欧氏距离粗匹配,通过距离中误差精匹配.在对拼接误差原因分析的基础上,提出了采用最优路径的拼接方法来降低误差. 相似文献
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无人机影像在地质灾害调查中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
汶川地震后,西南地区进入地质灾害高发期。面对高发的地质灾害,如何快速准确地获取地质灾害信息已经成为亟待解决的问题。文中选取映秀镇老虎嘴滑坡所在位置为实验区,采集实验区10km2分辨率0.3m的无人机影像。对获取的无人机影像进行数字摄影测量处理,生成实验区精度0.476m的正射影像,0.731m精度的点云数据以及实景三维模型。在这些数字成果的基础上,对老虎嘴滑坡进行定量分析。此次实验验证无人机在高海拔、高落差的地形环境下作业的可行性,探索定量研究地质灾害的方法。 相似文献
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卷积神经网络在进行高光谱图像分类时,往往需要设置较多的参数,因此其计算效率受到很大影响。基于混合卷积神经网络模型,本文利用全局平均池化层代替原有的全连接层,将卷积层输出的多个特征图映射为一个特征点,并将多个特征点构成一维向量,形成改进后的混合2D-3D卷积神经网络模型;最后,对改进后的模型分别在IP(IndianPines)数据集、PU(PaviaUniversity)数据集及Botswana数据集上进行测试。结果显示,总体分类精度分别达到99.64%、99.98%、99.91%。这表明在大量减少参数的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献