【摘 要】
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作为一种新兴的高精度无损检测技术,高光谱成像被广泛地应用于农业领域,如木材质量检测、植物叶片病害识别、蔬果和其它食物的质量检测等。含水率是木材的重要属性,也是木材质量的重要影响因素;而植物叶片病害极其广泛且严重危害植物的健康成长,直接影响叶片的光合作用效能。由于光谱波段数多且冗余度高,必须对其进行数据降维处理。本文以木材与枇杷叶片为研究对象,研究和改进了常用的光谱数据降维方法,应用机器学习和高光谱
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作为一种新兴的高精度无损检测技术,高光谱成像被广泛地应用于农业领域,如木材质量检测、植物叶片病害识别、蔬果和其它食物的质量检测等。含水率是木材的重要属性,也是木材质量的重要影响因素;而植物叶片病害极其广泛且严重危害植物的健康成长,直接影响叶片的光合作用效能。由于光谱波段数多且冗余度高,必须对其进行数据降维处理。本文以木材与枇杷叶片为研究对象,研究和改进了常用的光谱数据降维方法,应用机器学习和高光谱成像对木材含水率进行测定,并对不同病害程度的枇杷叶片进行分类。主要研究内容如下:1、针对木材含水率的快速
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汉江作为长江第一大支流,是南水北调中线工程的主要水源地与重要影响区。然而,近几十年来汉江中下游频繁暴发大规模水华事件,对沿岸居民的生产生活造成了巨大影响和损失。相比传统水环境问题,河流生态系统退化导致的水华发生机制十分复杂,通常具有一定的累积性、复合性和时间滞后性,如何科学的识别复合环境压力因子对河流水华暴发的滞后响应规律,不仅是当前水生态学科研究的难点,也是我国重大调水工程生态调度面临的重要管理
水体富营养化已成为一个全球性环境问题,了解富营养化成因,研究治理策略,开发新型治理技术对富营养水体的治理、维护、可持续开发具有重要的实用价值及现实意义。磷是控制水体富营养化最为关键的因素之一,研发经济、高效、可回收的吸附材料用于富营养水体的深度除磷,对控制河道、湖泊等水域的富营养化程度、工业废渣再利用、实现磷资源的回收循环具有重要意义。课题组将两种工业废渣(钢渣、粉煤灰)掺入改性白土作为吸附基材,
网络零售的兴起正不断冲击着传统零售行业，零售商开始意识到线上渠道的重要性，线上与线下渠道融合的全新模式逐渐成为零售商的更佳选择，故零售商双渠道供应链变得越来越普遍。但在该供应链实际运作中，各理性成员在供应链中的控制能力可能不同，从而会产生不同的供应链主导结构导致制造商和零售商之间形成不同的主从博弈；有些信息也可能不会完全公开，由此造成的信息不对称导致各成员之间存在信息优势和信息劣势之分，这些都会影
高光谱图像是一种同时包含光谱信息和空间信息的三维图像。随着对遥感技术的不断深入研究,高光谱图像由于能够表征物体的物理、化学、材料等各种特性的优势而获得研究者的青睐。因此,高光谱图像被广泛应用在地质勘探、精细农业、环境监测、气象预测、海洋遥感、城市规划等诸多精细领域。由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率同时包含数百个光谱波段,每个光谱波段对应一个特定的波长,这使得高光谱图像能够精准地检测地物和区分不同
有机氯农药在自然环境中难以降解、滞留时效长、具残留毒性,并进行全球性迁移,对生态环境造成危害;还可蓄积于生物体内并危害人类健康。卡塞塔省作为意大利传统农业种植区,有机氯农药的使用残留问题受到广泛关注。本文以意大利南部卡塞塔省为研究区域,以土壤中有机氯农药(Organochlorine pesticide,OCPs)为研究对象,采用加速溶剂萃取法、气相色谱分析等实验方法,借助异构体比值法、相关性分析