基于改进反距离加权算法的测土配方施肥系统研究
这是一篇关于测土配方施肥,空间插值,反距离加权插值算法,数据库设计的论文, 主要内容为目前,中国农业生产中普遍存在化肥利用率低下的现象,不仅增加了生产成本,还造成了面源污染。测土配方施肥是解决这类问题的一种有效方法。该技术需要精确的土壤养分数据,而精确数据的获取需要进行高密度的测土采样。然而,由于测土的代价(人力、物力、财力、时间等)很大,只能获得有限数量的测土样本数据。为此,需要借助空间插值算法,利用这些有限的数据来预测其他未知点的数据。现有的空间插值算法大多针对的是气象数据,相比于气象数据,测土得到的土壤养分数据复杂多变。为了获得更高的插值精度,本文对传统的反距离加权插值(Inverse Distance Weighting,IDW)算法进行了研究,提出一种改进的IDW算法,即基于反距离加权的聚类自适应回归插值(Clustering Adaptive Inverse Distance Weighting algorithm with weighted linear Regression,CAIDWR)算法,此外,设计并实现了测土配方施肥系统原型,其中的查询模块应用了本文的CAIDWR算法。本文主要包括以下内容:第一,分析了传统IDW算法的五个缺点,并针对这五个缺点,结合聚类算法、自适应机制以及加权线性回归的思想,设计并实现了CAIDWR算法。在土壤养分数据集和气象数据集上将CAIDWR算法与普通克里金插值(Ordinary Kriging,OK)算法和四种类IDW算法进行了比较分析。实验结果表明,本文提出的CAIDWR算法显著优于其他五种算法。第二,对测土配方施肥系统进行了需求分析,对系统的架构和功能进行了设计,给出了关键功能模块的时序图,并基于中国农业部2016年发布的测土配方施肥技术规程,充分考虑到测土配方施肥系统的未来发展,参与设计相应的数据库,给出了实体联系图、每个实体和联系的属性图以及关系/表的详细设计。第三,针对测土配方施肥系统中存在的问题,基于SSM框架、Maven项目管理工具、百度地图Java Script API GL以及My SQL数据库技术,采用Java语言设计开发出基于B/S架构的测土配方施肥系统原型,其中包括用户模块、首页模块、数据管理模块和查询模块。
基于WebGIS的考古信息平台及关键技术研究
这是一篇关于地理信息系统,WebGIS,数字考古,空间插值,三维可视化的论文, 主要内容为随着科技进步,考古数据的数量、类别日益增加,传统的信息管理技术已无法对其空间与属性数据进行有效管理。本文通过分析考古信息系统需求,将地理信息技术与互联网技术运用于考古信息管理中,并结合J2EE大企业级开发平台,运用SSH框架、GeoServer、PostgreSQL等相关技术,由此开发了一个基于WebGIS的考古信息平台,实现了对考古信息的管理与分享,同时对三维可视化中的关键技术进行了研究,优化了传统的空间插值算法,建立了地层三维模型。本文的主要研究内容和成果如下:(1)通过应用J2EE体系架构以及SSH框架技术,构建了数据层、服务层以及应用层的系统框架;根据考古工作的实际情况,对系统进行需求分析,设计各功能模块;在数据库上,选取PostgreSQL空间数据库并对属性数据库以及空间数据库进行设计;前端采用OpenLayers框架完成相关GIS功能。(2)对考古遗址区域的地层进行三维可视化研究,探讨地质建模过程中的基本模型与插值算法。通过增加控制方向性的权重k,优化反距离权重插值法在空间各异性上考虑不周的问题,实现对考古地层的三维可视化,同时实现Java与Matlab的混合编程,使三维模型可以更好的在Web端进行展示。(3)根据秦始皇帝陵博物馆的具体需求,结合WebGIS的系统构建以及对空间信息处理中关键性技术的研究,搭建秦始皇帝陵考古信息管理与展示平台,实现对地理空间信息的应用、考古基础信息的管理以及三维地层信息的展示等功能。解决了现代考古工作中信息管理与展示的难题,提高了工作效率,优化了三维信息的展现,实现了考古信息管理的系统化,对科学的开展考古工作及提升考古学研究水平具有重要的意义。
多维频谱态势感知与生成关键技术研究
这是一篇关于频谱态势,频谱地图,空间插值,稀疏表示,感知节点部署的论文, 主要内容为随着信息科技的的迅速发展,频谱资源紧张的问题日益凸显,对电磁环境进行多维认知是进行电磁频谱管理和提高电磁频谱资源整体利用率的基础。多维频谱态势感知与生成是电磁环境认知中的关键技术之一。本文研究电磁环境频谱态势感知与生成的关键技术。第一章介绍论文的研究背景及意义,概括了本文的研究内容及结构安排。第二章首先总结电磁环境的关键构成要素,给出基于本体模型的电磁环境知识图谱构建方法,用于构建电磁环境知识图谱以表征多维电磁环境。第三章研究空域频谱态势感知与生成技术。根据是否已知电磁环境先验信息、辐射源是否在目标区域呈稀疏分布等条件,分别研究了基于空间插值和稀疏表示的频谱态势感知与生成技术。基于空间插值的方法将感知空域进行网格离散化,将空域频谱态势生成问题转换为空域离散点上频谱数据补全的问题,把未知数据表示为采样数据的加权组合,分别利用克里金(Kriging)插值法和薄板样条(Thin Plate Splines,TPS)插值法求解加权系数,估计未知数据,获取完整的频谱数据,生成频谱地图。在已知电磁环境先验信息且辐射源在空域稀疏分布的场景下,论文基于稀疏表示的方法根据辐射源稀疏分布特性与信号传播模型,将空域频谱态势生成问题转换为稀疏辐射源信息估计的问题,分别建立压缩感知(Compressed Sensing,CS)和变分贝叶斯最大期望(Variational Bayesian Expectation Maximization,VBEM)模型,通过1范数最小化算法和Levenberg–Marquardt算法从采样信息中求解辐射源的位置和功率信息,再利用辐射源信息和信号传播模型计算整个空域的频谱数据,生成完整的频谱地图。本章仿真对比了两类算法的性能,结果表明:在不同仿真场景下,基于VBEM算法的频谱态势生成算法性能最优,且达到最优性能所需的传感器数量最少、算法复杂度适中;基于空间插值的频谱态势生成算法性能与插值法的选取有关,为了获得较好的性能需要大量的采样数据,其中TPS插值法的性能较好、算法复杂度低,但对数据的平稳性要求较高;基于CS算法的频谱态势生成算法性能与空域离散精细度有关,算法复杂度较高。当辐射源不位于空域离散网格点上时,算法性能较差,且随着空域范围增大,算法性能急剧下降。第四章研究电磁频谱态势生成中的感知节点部署技术。针对电磁频谱态势生成中辐射源定位问题,本章通过最大化费雪信息矩阵(Fisher Information Matrix,FIM),最小化辐射源定位的克拉美罗下界(Cramer Rao Lower Bound,CRLB),求解感知节点优化部署方案,提高辐射源定位精度,减小频谱态势生成误差。分析结果表明:感知节点围绕辐射源呈正多面体分布时,辐射源定位误差最小。基于这一结果,论文提出将部分感知节点围绕辐射源呈正多面体分布、部分感知节点在目标区域均匀分布采集数据,进行频谱态势生成。针对电磁频谱态势生成过程中,基于VBEM算法的频谱态势生成算法容易估计出多个几乎重叠的辐射源、生成的频谱地图不能重建阴影衰落特征等问题,本章进一步研究了多感知节点联合辐射源定位和频谱态势生成方案。联合方案在VBEM算法粗略估计出辐射源的位置与功率信息的基础上,利用迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm,ISODATA)将估计出的辐射源位置聚类,令辐射源聚类中心代表多个重复的辐射源,围绕每个辐射源聚类中心位置设计感知节点的优化部署方案,精细感知频谱态势信息,减少感知节点使用量;在频谱态势生成的过程中,利用TPS插值法估计并加入阴影衰落分量,提高频谱的地图精度。仿真结果表明:联合方案在小范围空域内,感知节点足够的情况下,平均定位误差小于1米的概率能够达到90%以上;对于不同感知节点数量和空域范围,相比于单独采用VBEM算法,联合方案生成的频谱地图误差更小。第五章以多无人机协同频谱态势感知为例,设计开发了频谱态势感知与生成仿真系统,描述了仿真系统架构和所涉及的关键算法,展示了仿真系统的运行效果。第六章进行全文总结,并说明后续研究方向。
多维频谱态势感知与生成关键技术研究
这是一篇关于频谱态势,频谱地图,空间插值,稀疏表示,感知节点部署的论文, 主要内容为随着信息科技的的迅速发展,频谱资源紧张的问题日益凸显,对电磁环境进行多维认知是进行电磁频谱管理和提高电磁频谱资源整体利用率的基础。多维频谱态势感知与生成是电磁环境认知中的关键技术之一。本文研究电磁环境频谱态势感知与生成的关键技术。第一章介绍论文的研究背景及意义,概括了本文的研究内容及结构安排。第二章首先总结电磁环境的关键构成要素,给出基于本体模型的电磁环境知识图谱构建方法,用于构建电磁环境知识图谱以表征多维电磁环境。第三章研究空域频谱态势感知与生成技术。根据是否已知电磁环境先验信息、辐射源是否在目标区域呈稀疏分布等条件,分别研究了基于空间插值和稀疏表示的频谱态势感知与生成技术。基于空间插值的方法将感知空域进行网格离散化,将空域频谱态势生成问题转换为空域离散点上频谱数据补全的问题,把未知数据表示为采样数据的加权组合,分别利用克里金(Kriging)插值法和薄板样条(Thin Plate Splines,TPS)插值法求解加权系数,估计未知数据,获取完整的频谱数据,生成频谱地图。在已知电磁环境先验信息且辐射源在空域稀疏分布的场景下,论文基于稀疏表示的方法根据辐射源稀疏分布特性与信号传播模型,将空域频谱态势生成问题转换为稀疏辐射源信息估计的问题,分别建立压缩感知(Compressed Sensing,CS)和变分贝叶斯最大期望(Variational Bayesian Expectation Maximization,VBEM)模型,通过1范数最小化算法和Levenberg–Marquardt算法从采样信息中求解辐射源的位置和功率信息,再利用辐射源信息和信号传播模型计算整个空域的频谱数据,生成完整的频谱地图。本章仿真对比了两类算法的性能,结果表明:在不同仿真场景下,基于VBEM算法的频谱态势生成算法性能最优,且达到最优性能所需的传感器数量最少、算法复杂度适中;基于空间插值的频谱态势生成算法性能与插值法的选取有关,为了获得较好的性能需要大量的采样数据,其中TPS插值法的性能较好、算法复杂度低,但对数据的平稳性要求较高;基于CS算法的频谱态势生成算法性能与空域离散精细度有关,算法复杂度较高。当辐射源不位于空域离散网格点上时,算法性能较差,且随着空域范围增大,算法性能急剧下降。第四章研究电磁频谱态势生成中的感知节点部署技术。针对电磁频谱态势生成中辐射源定位问题,本章通过最大化费雪信息矩阵(Fisher Information Matrix,FIM),最小化辐射源定位的克拉美罗下界(Cramer Rao Lower Bound,CRLB),求解感知节点优化部署方案,提高辐射源定位精度,减小频谱态势生成误差。分析结果表明:感知节点围绕辐射源呈正多面体分布时,辐射源定位误差最小。基于这一结果,论文提出将部分感知节点围绕辐射源呈正多面体分布、部分感知节点在目标区域均匀分布采集数据,进行频谱态势生成。针对电磁频谱态势生成过程中,基于VBEM算法的频谱态势生成算法容易估计出多个几乎重叠的辐射源、生成的频谱地图不能重建阴影衰落特征等问题,本章进一步研究了多感知节点联合辐射源定位和频谱态势生成方案。联合方案在VBEM算法粗略估计出辐射源的位置与功率信息的基础上,利用迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm,ISODATA)将估计出的辐射源位置聚类,令辐射源聚类中心代表多个重复的辐射源,围绕每个辐射源聚类中心位置设计感知节点的优化部署方案,精细感知频谱态势信息,减少感知节点使用量;在频谱态势生成的过程中,利用TPS插值法估计并加入阴影衰落分量,提高频谱的地图精度。仿真结果表明:联合方案在小范围空域内,感知节点足够的情况下,平均定位误差小于1米的概率能够达到90%以上;对于不同感知节点数量和空域范围,相比于单独采用VBEM算法,联合方案生成的频谱地图误差更小。第五章以多无人机协同频谱态势感知为例,设计开发了频谱态势感知与生成仿真系统,描述了仿真系统架构和所涉及的关键算法,展示了仿真系统的运行效果。第六章进行全文总结,并说明后续研究方向。
基于改进反距离加权算法的测土配方施肥系统研究
这是一篇关于测土配方施肥,空间插值,反距离加权插值算法,数据库设计的论文, 主要内容为目前,中国农业生产中普遍存在化肥利用率低下的现象,不仅增加了生产成本,还造成了面源污染。测土配方施肥是解决这类问题的一种有效方法。该技术需要精确的土壤养分数据,而精确数据的获取需要进行高密度的测土采样。然而,由于测土的代价(人力、物力、财力、时间等)很大,只能获得有限数量的测土样本数据。为此,需要借助空间插值算法,利用这些有限的数据来预测其他未知点的数据。现有的空间插值算法大多针对的是气象数据,相比于气象数据,测土得到的土壤养分数据复杂多变。为了获得更高的插值精度,本文对传统的反距离加权插值(Inverse Distance Weighting,IDW)算法进行了研究,提出一种改进的IDW算法,即基于反距离加权的聚类自适应回归插值(Clustering Adaptive Inverse Distance Weighting algorithm with weighted linear Regression,CAIDWR)算法,此外,设计并实现了测土配方施肥系统原型,其中的查询模块应用了本文的CAIDWR算法。本文主要包括以下内容:第一,分析了传统IDW算法的五个缺点,并针对这五个缺点,结合聚类算法、自适应机制以及加权线性回归的思想,设计并实现了CAIDWR算法。在土壤养分数据集和气象数据集上将CAIDWR算法与普通克里金插值(Ordinary Kriging,OK)算法和四种类IDW算法进行了比较分析。实验结果表明,本文提出的CAIDWR算法显著优于其他五种算法。第二,对测土配方施肥系统进行了需求分析,对系统的架构和功能进行了设计,给出了关键功能模块的时序图,并基于中国农业部2016年发布的测土配方施肥技术规程,充分考虑到测土配方施肥系统的未来发展,参与设计相应的数据库,给出了实体联系图、每个实体和联系的属性图以及关系/表的详细设计。第三,针对测土配方施肥系统中存在的问题,基于SSM框架、Maven项目管理工具、百度地图Java Script API GL以及My SQL数据库技术,采用Java语言设计开发出基于B/S架构的测土配方施肥系统原型,其中包括用户模块、首页模块、数据管理模块和查询模块。
基于改进反距离加权算法的测土配方施肥系统研究
这是一篇关于测土配方施肥,空间插值,反距离加权插值算法,数据库设计的论文, 主要内容为目前,中国农业生产中普遍存在化肥利用率低下的现象,不仅增加了生产成本,还造成了面源污染。测土配方施肥是解决这类问题的一种有效方法。该技术需要精确的土壤养分数据,而精确数据的获取需要进行高密度的测土采样。然而,由于测土的代价(人力、物力、财力、时间等)很大,只能获得有限数量的测土样本数据。为此,需要借助空间插值算法,利用这些有限的数据来预测其他未知点的数据。现有的空间插值算法大多针对的是气象数据,相比于气象数据,测土得到的土壤养分数据复杂多变。为了获得更高的插值精度,本文对传统的反距离加权插值(Inverse Distance Weighting,IDW)算法进行了研究,提出一种改进的IDW算法,即基于反距离加权的聚类自适应回归插值(Clustering Adaptive Inverse Distance Weighting algorithm with weighted linear Regression,CAIDWR)算法,此外,设计并实现了测土配方施肥系统原型,其中的查询模块应用了本文的CAIDWR算法。本文主要包括以下内容:第一,分析了传统IDW算法的五个缺点,并针对这五个缺点,结合聚类算法、自适应机制以及加权线性回归的思想,设计并实现了CAIDWR算法。在土壤养分数据集和气象数据集上将CAIDWR算法与普通克里金插值(Ordinary Kriging,OK)算法和四种类IDW算法进行了比较分析。实验结果表明,本文提出的CAIDWR算法显著优于其他五种算法。第二,对测土配方施肥系统进行了需求分析,对系统的架构和功能进行了设计,给出了关键功能模块的时序图,并基于中国农业部2016年发布的测土配方施肥技术规程,充分考虑到测土配方施肥系统的未来发展,参与设计相应的数据库,给出了实体联系图、每个实体和联系的属性图以及关系/表的详细设计。第三,针对测土配方施肥系统中存在的问题,基于SSM框架、Maven项目管理工具、百度地图Java Script API GL以及My SQL数据库技术,采用Java语言设计开发出基于B/S架构的测土配方施肥系统原型,其中包括用户模块、首页模块、数据管理模块和查询模块。
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