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大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法被引量：28: 2018年; 作物系数K_c快速获取是大田作物蒸散量(Evapotranspiration,ET)估算的关键,为研究无人机多光谱遥感估算玉米作物系数的可行性和适用性,以2017年内蒙古达拉特旗昭君镇实验站大田玉米、土壤、气象等数据为基础,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的双作物系数法计算不同生长时期与不同水分胁迫玉米的作物系数,并使用自主研发的无人机多光谱系统航拍玉米的冠层多光谱(蓝、绿、红、红边、近红外,475~840 nm)影像,研究了不同生长时期(快速生长期、生长中期和生长后期)玉米的6种常用植被指数(Vegetation indices,VIs):归一化差值植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(SR)、绿度归一化植被指数(GNDVI)和抗大气指数(VARI),与作物系数K_c的关系模型及水分胁迫对其的影响。结果表明:玉米生长时期和水分胁迫是影响玉米VIs-K_c模型相关性的两个重要因素。不同生长时期玉米植被指数和K_c相关性不同:充分灌溉情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.731 2~0.940 1,p<0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.276 5~0.373 2,p<0.05,n=40)不同;水分胁迫情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.0002~0.0830,p<0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.366 2~0.848 7,p<0.05,n=40)不同。水分胁迫对VIs-K_c模型的相关性影响较大:快速生长期,充分灌溉玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.940 1)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.083 0)强;生长中期至生长后期,充分灌溉玉米VIsK_c模型的相关性(R2最大为0.373 2)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.848 7)弱。部分植被指数和作物系数相关性较强;快速生长期充分灌溉玉米的VIs-K_c模型的相关性由大到小依次为:SR、EVI、VARI、GNDVI、SAVI、NDVI;生长中期至生长后期水分�; 韩文霆邵国敏马代健ZHANG Huihui王毅牛亚晓; 关键词：玉米无人机遥感作物系数植被指数蒸散量

直齿齿轮公法线在线检验及评价系统开发: 2013年; 为了高精度、高效率地完成直齿齿轮在线检验及工人绩效评价量化管理,设计开发了一套公法线检验及评价系统。该系统主要由公法线检验和评价两个模块组成。检验模块基于信号处理技术、串口通信技术,以LM358芯片为核心,实现检验指标的采集、传送与处理;评价模块基于熵值赋权算法,完成绩效评价、奖罚和人事档案管理。上位机软件基于.NET技术,使用C#语言,运用SQL Server 2008数据库,在Visual Studio.NET 2008开发环境中开发完成。测试结果表明:系统精度为0.001mm,检验快速、准确,极大地提高了公法线检验及数据处理的效率;利用熵值赋权算法量化了评价指标,实现了依据绩效评价的奖罚管理。; 朱瑞祥王毅翟长远付乾坤; 关键词：公法线在线检验熵值法

西红柿温室内无线传感器网络2.4GHz信道传播特性被引量：11: 2014年; 针对西红柿温室环境中无线传感器网络节点部署的要求及其应用环境的特性,以2.4 GHz为载波频率,研究了无线射频信号传播特性和通信距离、天线高度、传输路径等影响因素间的关系。结果表明,无线传感器网络信号在西红柿温室中的衰减符合对数模型;当天线高度固定时,接收信号强度随通信距离的增加总体呈递减趋势,丢包率随通信距离的增加总体呈递增趋势;西红柿温室中天线最宜部署在日光温室中央一列的位置,且西红柿顶部略高于它的位置为放置天线高度的首选,其次为西红柿顶部距地面1.5 m以上的部分,越接近西红柿顶部越好;在上述试验研究的基础上,建立了天线高度、通信距离和接收信号强度之间的关系模型,模型参数A与天线高度、衰减系数n与天线高度之间均呈二次多项式关系。验证试验结果表明:该模型可以较好地预测不同天线高度不同通信距离的接收信号强度,为西红柿温室无线传感器网络的部署提供技术支持。; 韩文霆王毅; 关键词：无线传感器网络西红柿温室信号衰减

多路径下桃园射频信号传输特性被引量：1: 2015年; 为解决无线传感器网络在桃园中的快速部署问题,该文研究了2.4 GHz无线射频信号在桃园中的传播特性。依据角度选取4条传输路径,在3种(0.5、1.5、2.5 m)典型的天线高度,同时测量丢包率和路径损耗情况,分析表明两者具有明显的相关性,天线高度和通信距离是路径损耗的主要影响因素。在天线高度为0.5和1.5 m时,可靠传输距离为6个行距(27 m);在天线高度为2.5 m时,可靠传输距离大于14个行距(63 m),因此冠层顶部为布设天线的最佳位置。对路径损耗数据进行回归分析,发现其在每种天线高度,每条传输路径下对数模型最适合作为路径损耗模型,模型的R2最大为0.945,最小为0.732。为研究节点部署于桃园任意位置时的路径损耗情况,便于节点快速灵活地部署,在3种天线高度下对路径损耗数据进行对数回归分析,R2最大为0.976,最小为0.939。最后对2组模型进行了验证,表明模型可以预测射频信号在桃园中的路径损耗情况,该文研究结果为无线传感器网络在桃园中的部署提供了参考。; 朱冰钦王毅韩文霆; 关键词：果园信号路径损耗多路径传输

基于CATIA的深松铲参数化设计系统开发被引量：3: 2013年; 为满足不同土壤环境下深松铲设计的要求,以深松铲为研究对象,运用Visual Basic编程语言对CATIA软件进行二次开发,建立人机交互界面,开发了深松铲及铲柄设计的参数化设计系统。该系统能在自动生成三维模型的基础上,完成虚拟装配,并自动生成工程图。研究表明,参数化设计可以提高设计效率,节省设计成本,具有很好的参考和实用价值。; 付乾坤朱瑞祥王毅徐莎; 关键词：深松铲 CATIA 二次开发参数化设计

基于无人机可见光遥感的冬小麦株高估算被引量：12: 2019年; 株高是作物生长过程中重要的生长指标。为探索快速准确获取作物株高的方法,利用无人机可见光图像采集系统,获取冬小麦拔节期至成熟期的高清数码图像,建立冬小麦拔节期、抽穗期、灌浆期及成熟期的作物数字表面模型(digital surface models,DSM)及作物高度模型(crop height model,CHM),并对模型进行验证。结果表明,冬小麦株高各生育时期CHM提取值与地面实测值极显著相关(P<0.01),误差为-0.10~0.09m,相对误差为17.64%~19.60%。株高预测值与实测值拟合性较高(R^2=0.82,RMSE=4.31cm)。这说明用无人机拍摄的高清数码影像可快速估算冬小麦的株高。; 刘治开牛亚晓王毅韩文霆; 关键词：小麦株高遥感无人机数字表面模型

柿园无线传感器网络信号传输损耗研究被引量：3: 2014年; 为探究柿园无线传感器网络信号传输特性,该文研究了在2.4 GHz无线信道下柿树处于萌芽期、幼叶期和花期3种时期时无线网络信号传输的衰减情况。试验中分别在柿子树萌芽期、幼叶期和花期3个生长时期下选择一列长势均匀的柿树,通过调节子节点和汇聚节点装置的高度和距离测量柿子树从距离地面3个高度冠层底部(0.8 m)、冠层最密部(1.8 m)和冠层顶部(2.8 m)处各8个距离点的链路质量指示值(link quality indicator,LQI),并对试验数据进行分析。结果表明LQI值随着距离的变化呈正弦曲线式衰减趋势。萌芽期时子节点和汇聚节点的高度均位于冠层顶部时,节点间距38 m时是最佳位置;幼叶期时子节点和汇聚节点的高度均位于冠层顶部,节点间距32 m时是最佳位置;花期时子节点和汇聚节点的高度均位于冠层顶部时,节点间距26 m时是最佳位置。通过对3次数据进行曲线拟合分析分别建立了在2.4 GHz信道下信号衰减模型,其中3种生长时期下均是三次多项式模型决定系数R2最大,为最适模型。果园中无线传感器网络信号传输损耗的研究为在果园中无线传感器网络节点部署提供了技术基础。; 郭聪聪韩文霆王毅; 关键词：无线传感器网络

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王毅

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