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基于探地雷达粉煤灰充填复垦土壤含水率反演被引量：6: 2021年; 为探究通过电磁波属性信息反演复垦土壤含水率的可行性,本文以安徽省淮南市平圩复垦农田土壤为研究对象,使用探地雷达(GPR)系统采集电磁波数据,运用FIR(Finite Impulse Response)滤波、Hilbert变换等信号处理方法,揭示雷达电磁波与含水率的响应机制.结果表明:探地雷达电磁波振幅属性与含水率之间存在明显响应特征,相比较之,指数回归所构建的振幅包络平均值(Average Envelope Amplitude,AEA)模型对土灰混合体含水率的预测效果最好,决定系数R^(2)达到0.83,均方根误差RMSE为1.48%;而对覆土土壤而言,采用多项式回归所构建的AEA模型对含水率的预测效果更好,R^(2)达到0.9,RMSE为0.83%;AEA法在耕层厚度范围内电磁波振幅属性与含水率响应程度强烈,在此范围外随土层厚度的增加响应程度愈低.表明基于GPR的粉煤灰充填复垦土壤耕层含水率反演方法可行,研究成果可为探地雷达在土地复垦质量评价方面提供技术支撑.; 程琦张世文张世文夏可徐云飞; 关键词：电磁波探地雷达含水率

实验室制备岩石浆体流变本构模型研究: 研究岩石浆体的流变力学特性和本构模型，对于分析巷道开挖注浆加固后的长期流变特性及围岩变形具有重要的参考价值。本文以淮北祁南煤矿34下采区的破碎泥岩顶板为研究对象，从现场取得破碎岩石，实验室制备岩性不同，破碎程度不同，浆液...; 徐云飞; 关键词：参数辨识

用于岩石试件的带压注浆试验装置及试验方法: 一种用于岩石试件的带压注浆试验装置，包括试件腔及与试件腔连通的注浆装置，所述试件腔的横向外围设有压力室缸体，试件腔的横向侧壁的左、右两端分别与压力室缸体的左、右两端相固定，并且在压力室缸体中部与试件腔的横向侧壁中部之间留...; 徐乃忠涂敏张迎贵徐云飞范廷鹏; 文献传递

无人机复垦区植被覆盖度提取方法优选被引量：1: 2021年; 为探寻无人机遥感对矿业复垦区域植被指数覆盖度的快速提取方法,以四川古蔺某硫磺复垦区为研究对象,通过ZC-6型无人机获取高分辨率遥感影像,采用多种植被指数计算方法作为分类器的选择,使用直方图峰谷法、基本全局阈值法及其融合方法确定图像最佳分割阈值,从而获取研究区植被覆盖度结果。结果表明:不同植被指数分类后的结果有所差异,EXG和VDVI植被指数分类后影像界定较为清晰,而NGBDI指数分类最为模糊;单一直方图峰谷法和基本全局阈值法所得分割结果不理想,而将二者融合后的阈值确定法能结合彼此的优势,弥补灰度不明显或多峰现象的缺点;植被覆盖度(FVC)提取精度显示,基于VDVI提取的人为干预条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0409和7.05%,而基于EXG提取的自然条件下FVC的绝对误差和提取误差分别达到0.0366和6.94%,表明利用VDVI和EXG结合B-H融合的方法可有效用于复垦区条件下的FVC提取。; 徐云飞张世文夏可周际程琦; 关键词：无人机植被指数植被覆盖度

用于岩石试件的带压注浆试验装置及试验方法: 一种用于岩石试件的带压注浆试验装置，包括试件腔及与试件腔连通的注浆装置，所述试件腔的横向外围设有压力室缸体，试件腔的横向侧壁的左、右两端分别与压力室缸体的左、右两端相固定，并且在压力室缸体中部与试件腔的横向侧壁中部之间留...; 徐乃忠涂敏张迎贵徐云飞范廷鹏; 文献传递

含水率对复垦土壤光谱特征及属性估测的影响被引量：3: 2022年; 为探讨不同土壤水分含量对复垦土壤高光谱特征及土壤属性反演精度影响,以安徽省淮北市某煤矿复垦区为研究对象,采集土壤样本并测定土壤理化性质及风干前后的土壤光谱信息。分析复垦与非复垦土壤之间的差异,明确不同水分条件下的光谱吸收特征,采用配对样本t检验探究不同水分条件下光谱影响波段;利用辐射传输模型和直接标准化算法去除土壤水分影响,并结合吸光度变化比较2种算法剔除效果;以土壤全氮为例,采用不同的波段筛选方法皮尔森相关系数PCC、连续投影算法SPA及其组合算法PCC-SPA建立干土、湿土及校正后光谱的土壤属性预测模型。研究结果表明:风干后复垦土壤光谱反射率明显高于非复垦土壤,两种土壤光谱在可见光波段的差异明显高于近红外波段;土壤水分影响较大的中心波段为1000、1450、1950和2200 nm,当含水率过高或过低时还会引起可见光波段的差异;与直接标准化算法相比,辐射传输模型能更加有效地去除土壤水分影响,得到的光谱曲线平均吸光度与干土近乎重合;受土壤水分影响,复垦土壤全氮的预测模型降低45.38%,采用辐射传输模型去除土壤水分后建立的预测模型精度显著提高,验证集R^(2)提高超30%,且与干土R^(2)相差小于10%;3种波段筛选方法均能有效地筛选出重要波长变量,其中PCC-SPA筛选出的波段不超过7个,极大优化了模型结构,减少建模时间。该研究结果可作为该区域湿土土壤属性估测的重要方法,为进一步提高煤矿复垦土壤原位属性监测提供新的思路。; 张世文杨斌冯志军徐云飞程琦黄亚婕; 关键词：高光谱特征辐射传输模型全氮含量土壤属性

采用探地雷达频谱分析的复垦土壤含水率反演被引量：7: 2021年; 快速、准确、无损获取采煤塌陷区复垦土壤含水率分布情况是实现精准灌溉的基础和关键。该研究以安徽省淮北市某塌陷复垦区土壤为研究对象,借助探地雷达系统对试验区土壤进行探测,并对周围未复垦区域设置对照组,通过线性调频Z变换频域细化法(Chirp-Z-Transform,CZT)寻找特征频率,结合瑞利散射原理分析不同土壤体积含水率(Volumetric Water Content,VWC)下雷达信号特征频谱响应关系,并分别采用不同回归方法建立了VWC反演模型。结果表明:频谱峰值频率分量(FrequencyofPeak,FP)与复垦土壤VWC具有很强的相关性;基于CZT算法可以在不改变原有频谱的基础上,有效的寻找到特征频率,FP与VWC的相关系数较快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)从0.77提高到0.93;对比复垦与非复垦区域雷达信号频谱发现,复垦区频谱信号较非复垦区"漂移"现象明显,采用不同回归方法所建立的模型中,指数回归模型精度最高,验证集R2达到0.84,RMSE达到1.97%,表明采用频谱分析方法可以有效地反演复垦土壤VWC,研究结果以期为复垦土壤质量快速监测以及复垦区农业精准灌溉提供理论依据与技术支撑。; 程琦叶回春董祥林崔红标易齐涛徐云飞孙立颖张世文; 关键词：土壤含水率探地雷达土地复垦频谱分析 CZT

变异系数法结合优化神经网络的无人机冬小麦长势监测被引量：12: 2021年; 高效、快速、准确获取冬小麦长势信息在农业发展和经营决策中具有重要作用。该研究以冬小麦为对象,开展无人机冬小麦长势监测,获取冬小麦生物量、株高、叶绿素含量和植株含水率数据,基于变异系数法(Coefficient of Variation Method,CV)构建综合长势监测指标(Comprehensive Growth Monitoring Indicators,CGMI_(CV)),通过16种植被指数与CGMI_(CV)进行相关性分析,计算植被指数间的方差膨胀因子,筛选最优植被指数作为模型输入变量,采用偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)、随机森林(Random Forest,RF)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BPNN)及遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的BPNN模型建立冬小麦长势反演模型,结合评价指标获得冬小麦最优长势反演模型,最终得到研究区冬小麦长势空间分布信息。研究结果表明:以变异系数法得到的冬小麦CGMI_(CV)相关性比单一指标的相关性有不同程度的提高;利用变异系数法结合BPNN得到的冬小麦长势最佳反演模型CGMICV-BPNN,其决定系数R^(2)可达0.71,模型精度较传统赋权法构建的CGMI_(mean)-BPNN模型提高了26.79%;采用GA优化后的BPNN模型的不稳定显著下降,其平均相对误差中位数下降了22.22%,决定系数R^(2)也有所提高;研究区内半数以上的冬小麦长势集中于第Ⅲ等级,其所占比例为55.83%,其次集中于第Ⅰ等级,其所占比例为36.08%,研究区冬小麦整体长势较为稳定。研究结果可为冬小麦长势监测及区域作物生产监测提供重要参考。; 徐云飞程琦魏祥平杨斌夏沙沙芮婷婷张世文; 关键词：无人机农作物遥感变异系数法反向传播神经网络

基于无人机多光谱遥感的冬小麦叶片含水量反演被引量：3: 2022年; 为了快速监测小麦叶片水分含量,以敏感波段组和植被指数组2种变量分别作为输入变量,以地面同步观测的冬小麦叶片含水量作为输出变量,分别采用偏最小二乘(partial least squares,PLS)、极限学习机(extreme learning machine,ELM)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化极限学习机,建立冬小麦叶片含水量预测模型,并对其反演效果进行比较。结果表明,光谱反射率和植被指数与叶片含水量之间存在较为密切的相关性,依此确定的敏感光谱波段为红光、蓝光和近红外波段,敏感植被指数为绿度指数、过红指数、归一化绿红差值指数、三角形植被指数和过绿指数。从2种变量的建模效果看,基于植被指数组构建的模型的精度和稳定性均优于敏感波段组,其中基于植被指数组的PSO-ELM模型在6个叶片水分含量反演模型中表现最佳,其r 2和RMSE分别为0.98和0.26%。利用最优模型反演得到研究区冬小麦叶片含水量的分布范围为45%~75%,平均为64.57%,反演结果与地面实测较相符,说明基于无人机光谱数据通过建立以植被指数为变量的PSO-ELM模型可实现对冬小麦叶片水分含量的精准预测。; 芮婷婷徐云飞程琦杨斌冯志军周涛张世文; 关键词：冬小麦植被指数叶片含水量

基于无人机多光谱遥感的冬小麦参数反演及综合长势监测: 作物长势,作为农情信息的重要组成部分,反映了作物生长趋势和生长状况。及时、准确地监测作物的生长状况,有利于为作物管理者或管理决策者提供数据平台。无人机遥感技术具有机动性强、时间监测灵活等特点,因此利用无人机遥感数据监测田...; 徐云飞; 关键词：遥感无人机多光谱冬小麦

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徐云飞

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