郭云
- 作品数：5 被引量：17H指数：1
- 供职机构：福州大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 滴滤式微生物燃料电池系统中电压反转的研究
- 2022年
- 本研究组装了生物滴滤塔和微生物燃料电池(MFC)两种污染处理方式,构建新型滴滤式微生物燃料电池系统,该系统可实现在流动态废水通过的条件下堆栈多颗MFCs而提高电压。对于堆栈多颗MFCs来说,往往会因为电压反转的产生而导致总电压的下降。本研究探讨滴滤式微生物燃料电池系统中,电压反转产生的原因及电压反转后对其他MFCs产生的影响。研究结果发现,电压反转的原因是由于各电池间反应速率不平衡造成,而底物匮乏仅是电压反转的一个原因。在发生电压反转后,系统产生的总电压会和已发生电压反转的电池产电趋势类似,而产生电压反转的电池会和下一颗电池的产电趋势相反。
- 汪翔吴志鸿林心如夏学娇黄诗婕郭云
- 关键词：微生物燃料电池堆栈产电
- 基于多源数据的山区森林地上生物量反演及动态模拟
- 森林生态系统运行时所需要的能量基础和营养物质,主要来自于森林生物量。本研究以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区域,以Landsat5 TM为源数据,采用SCS+C方法进行地形辐射校正,基于多种遥感估测方法反演了区域的森...
- 郭云
- 关键词：SVRK-NN
- 文献传递
- 甘肃黑河流域上游森林地上生物量的多光谱遥感估测被引量：17
- 2015年
- 【目的】以黑河流域上游祁连山森林保护区为研究区,利用133个森林样地调查数据、Landsat-5 TM影像和ASTER GDEM产品为数据源,探讨地形对该流域森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)估测的影响,以及选择合适的遥感估测方法反演该流域的森林AGB。【方法】首先利用青海云杉特殊的生境范围和绿色植被对比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)的灵敏程度,及不同地物对纹理特征的不同响应,制定相应的决策树分类器,将研究区的土地覆盖类型分为两大类:森林(青海云杉)-非森林,并利用133个森林样地调查数据和Google Earth高分辨率影像的12 722个采样点对分类结果进行验证(总体分类精度达到90.39%,Kappa系数为0.81);然后运用多元线性逐步回归估测法,以及结合随机森林算法(random forest,RF)优化后的k最近邻分类法(k-nearest neighbors,k-NN)进行森林AGB的遥感估测,对比SCS+C地形校正前后青海云杉森林AGB的估测结果,同时比较2种不同估测方法的反演效果;最后利用得到的最优估测方法反演整个研究区的森林AGB,生成黑河流域上游祁连山森林保护区的森林AGB的等级分布图。【结果】SCS+C地形校正前多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.31,RMSE=34.41 t·hm-2,地形校正后多元线性逐步回归的估测精度为R2=0.46,RMSE=30.51 t·hm-2;而基于SCS+C地形校正后的k-NN的交叉验证精度不仅明显高于地形校正前的精度,且显著优于多元线性逐步回归的估测结果,达到R2=0.54,RMSE=26.62 t·hm-2;另外基于最优的k-NN估测模型(窗口为7×7,采用马氏距离,k=3)反演的该流域青海云杉在2009年总的森林地上生物量为8.4×107t,平均森林地上生物量为96.20 t·hm-2。【结论】在地形复杂地区,运用SCS+C模型对地形进行适当校正,能够有效地消除太阳入射角变化引起的地表反射亮度的差异,使影像能够更准确地反映地表信息,提高森林AGB的遥感估测精�
- 郭云李增元陈尔学田昕凌飞龙
- 关键词：K-NN遥感估算
- 人脸识别技术在智能视频中的应用
- 郭云
- 关键词：人脸检测人脸识别马尔可夫随机场特征脸隐马尔可夫模型
- 基于ALOSPALSAR数据时相特征的土地覆盖识别
- 2014年
- 合成孔径雷达遥感具备全天时、全天候的观测能力,是多时相数据获取的有效保证。以福建省漳浦县为研究区,利用ALOS PALSAR双极化数据开展土地覆盖识别研究。首先基于多时相的强度数据构建时相稳定性指数,基于重复轨道干涉数据的相位信息计算相干性,以此分析和描述该地区典型地物的雷达数据时相特征。然后以典型地物的时相特征为基础,构建决策树分类器,进行土地覆盖识别。最后以实地考察数据、ALOS AVNIR-2影像和Google Earth影像为参考,进行分类结果的精度评价,总体精度达到81.43%,比利用不同时期的后向散射强度图像为输入波段的最大似然法的分类精度(总体精度为63.06%)高出很多。结果表明:在分类中有效融合时相信息,可以充分提高地物的可分性。
- 郭云凌飞龙田昕
- 关键词：ALOSPALSAR相干性
