李广
- 作品数:5 被引量:103H指数:4
- 供职机构:西北农林科技大学机械与电子工程学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
- 相关领域:农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 一种多旋翼无人机弹簧夹持式云台设计被引量:4
- 2019年
- 针对传统无人机云台直接与无人机螺钉固定连接,且每种特定相机、监测器云台需要固定位置都无法统一的问题,设计了一种弹簧夹持式云台,其利用了弹簧的伸缩性,可施加外力改变夹持部位的角度,实现云台与无人机的快速安装和拆卸。为研究确定弹簧夹持式云台的可行性,建立了云台整体三维模型,对云台材料进行了选择,利用ANSYS Workbench对云台系统进行了静力学载荷分析和动力学模态分析。分析结果表明:弹簧夹持式云台具有较好的稳定性和可靠性,为提高无人机与云台接触部位互换性提出了理论参考。
- 鲁志超宋朝阳李广张梦飞韩文霆韩文霆
- 关键词:无人机有限元分析互换性
- 基于特征优选与机器学习的农田土壤含盐量估算研究被引量:13
- 2023年
- 土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素,为准确及时地获取土壤中盐分含量,实现盐渍化精准监测,以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可行性。首先,利用无人机搭载五波段多光谱相机获取研究区域高时空分辨率遥感图像数据,并同步采集地面不同深度处土壤盐分数据,使用皮尔逊相关系数法(PCC)、极端梯度提升(XGBoost)和灰色关联分析法(GRA)对构建的光谱指数进行优选;然后,采用决策树(DT)、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种机器学习方法建立植被覆盖下不同深度的农田土壤含盐量反演模型。结果表明,使用方案3(XGBoost-GRA)变量优选方法可以有效地筛选出敏感光谱指数,且基于此方法优选后的光谱指数建立含盐量估算模型的精度高于仅使用PCC或XGBoost法构建的反演模型。对比不同建模方法在不同土壤深度处的反演精度,可知随机森林RF模型整体表现最优,同时另外3种反演模型也取得了较好的预测效果,0~20 cm土壤深度处的预测效果是3个土壤深度中最优的,其中精度最高模型的决定系数R2、均方根误差(RMSE)和四分位数间距性能比(RPIQ)分别为0.820、0.044%和2.273,且本文基于最佳反演模型绘制的0~20 cm土壤盐分空间分布图可以较为真实地反映研究区内的土壤盐渍化程度。本研究表明特征变量优选结合机器学习模型能够较好地基于无人机遥感平台来估算覆被农田的土壤含盐量。
- 韩文霆崔家伟崔欣崔欣李广
- 关键词:无人机遥感光谱指数
- 摇臂式喷头副喷嘴仰角及位置参数的优化被引量:10
- 2015年
- 摇臂式喷头副喷嘴的主要作用是增加喷头近处的喷水量,从而提高喷头的喷灌均匀度,因此对摇臂式喷头副喷嘴的研究具有重要意义。该文采用流场模拟和试验相结合的方法对摇臂式喷头的副喷嘴结构参数进行了优化设计。首先采用逆向工程的设计方法,运用Pro/E建立了摇臂式喷头的三维结构,选择副喷嘴的仰角和位置为待优化参数,设计出9种副喷嘴结构的摇臂式喷头。运用Pro/E和HyperMesh软件建立了9种副喷嘴结构摇臂式喷头的三维内流道模型,利用CFD软件FLUENT对9种喷头的内流道进行三维模拟,运用快速成型技术加工出喷头样品进行试验验证,在矩形组合方式下运用4种插值方法(距离插值法、线性插值法、立方插值法和三次样条插值法)计算喷灌组合均匀度,并且利用Sprinkler3D 软件通过二维插值的方法建立了9种喷头的压力水量分布模型,对喷头喷洒均匀性进行评价。结果表明,6号喷头(副喷嘴位置参数为19.8 mm、仰角参数为18°)的模拟流量和速率较大,试验水量分布在2~12 m之间能够保持较好均匀性,且射程达到14 m以上,喷灌均匀度在压力为250和300 kPa下都达到80%以上。因此,副喷嘴位置参数19.8 mm、仰角参数18°为摇臂式喷头副喷嘴的最佳结构参数。该研究为摇臂式喷头结构设计和喷灌系统优化等提供参考。
- 王玄李广郭聪聪韩文霆姚小敏孙瑜
- 关键词:喷头灌溉摇臂式喷头
- 基于无人机遥感技术的玉米种植信息提取方法研究被引量:59
- 2017年
- 使用无人机遥感试验获取的可见光图像研究拔节期玉米种植信息提取方法。首先确定感兴趣区地物种类,包括:玉米、小麦、向日葵、树苗和裸地;然后分别统计计算5类地物的27项纹理特征,比较各类地物特征的种内变异系数和与玉米的相对差异系数,选出适宜提取玉米种植信息的特征。经过分析发现,仅用一个特征参数难以准确提取玉米种植信息,需要各特征组合分层分类提取玉米信息。最后确定绿色均值、蓝色协同性和纹理低通植被指数TLVI为玉米种植信息提取特征。经过对初步提取结果的分析,发现分类后的小麦地和树苗地中仍残留有与玉米区特征相同的斑块,玉米地中有与非玉米区特征相同的斑块,结合两种斑块各自形状面积分布的独特性,分别实现残留斑块去除和玉米地错分斑块保留,完成玉米种植信息提取。选取与感兴趣区影像同时期不同区域的两幅影像进行方法验证,结果表明:该方法对玉米种植信息提取有较好效果,面积提取误差在20%以内,对用无人机可见光遥感影像进行玉米种植信息提取具有一定的适用性。
- 韩文霆李广苑梦婵张立元师志强
- 关键词:可见光图像玉米
- 小麦倒伏信息无人机多时相遥感提取方法被引量:17
- 2019年
- 采用两期无人机可见光遥感图像,对灌浆期冬小麦倒伏图像特征及倒伏信息提取方法进行研究。从增强图像空间域方面,对图像进行二次低通滤波,获取地物散点图,以散点存在明显分界线为判定标准,选出小麦倒伏信息提取的单特征,对两单特征线性拟合构建倒伏小麦两时期提取特征参数F_1和F_2,再以两特征参数相似性构建综合特征参数F_3。将特征参数结合K-means算法提取冬小麦倒伏信息,整体精度(OA)达86. 44%以上,Kappa系数达0. 73以上,倒伏信息提取精度(F)为81. 07%以上,因此综合特征参数可作为两个时期冬小麦倒伏信息提取特征参数。分别用本文方法、支持向量机、神经网络法和最大似然法提取验证区域倒伏小麦信息,经验证,本文方法提取小麦倒伏信息整体精度(OA)达86. 29%以上,Kappa系数达0. 71以上,倒伏信息提取精度(F)达80. 60%以上;其他3种常用方法提取的整体精度(OA)为69. 68%~87. 44%,Kappa系数为0. 49~0. 72,倒伏信息提取精度(F)为65. 33%~79. 76%。结果表明,本文方法整体精度和倒伏信息提取精度均高于目前常用分类方法。因此,综合特征参数与K-means算法对冬小麦在灌浆期倒伏信息提取具有一定的准确性和适用性。
- 李广张立元张立元彭曼曼张瑜韩文霆
- 关键词:倒伏无人机遥感多时相K-MEANS