激光照排机输出控制系统设计

简析了激光照排机工作原理,提出了激光照排机输出控制接口的设计方法,重点论述了计算机与激光照排机之间数据缓冲、数据传送、数据分离、信号转换的基本设计思想和实现方法。     

从城市地区的DSM到DTM

讨论了根据影像匹配的结果将DSM修正成DTM的方法。本文针对城市地区航空影像的立体匹配结果,结合影像的结构纹理特征,提出了一种自动修正影像匹配结果以获得正确的DTM的方法。     

基于城区航空影像的变化检测

提出一种城区人工地物变化检测方法。其基本思想是:首先利用较简单方法进行变化检测,所检测出的变化都作为待选的变化;然后进行进一步的分析比较,从这些待选的变化中找出我们感兴趣的人工地物的变化。实验结果证明了该方法的有效性和可靠性。     

电子地图及其应用

本文从高技术条件下现代战争的需要出发，研究了电子地图的内涵及特征，阐述了当前电子地图的主要品种形式和在军事领域中的一些应用情况。     

视景地形仿真及其应用

本文主要讨论了视景地形仿真的特点、数据基础及其实现的整个过程，列举了视景地形仿真在军事上和其它领域的应用实例。实验表明，本文所介绍的视景地形仿真过程简单而容易实现，仿真的地形景观具有良好的视觉效果。     

矿岩界线的自动推连

着重讨论了如何利用人工智能技术进行矿岩界线的自动推断和连接，包括对所研制的基于知识的矿岩界线自动推连系统（ＡＩＳＭＢ）的措述，关于数据与知识的表示和组织、推理过程、策略以及系统实现等内容。     

后遥感应用技术研究与地质实践——以东胜—神木地区铀资源勘查为例

介绍了后遥感应用技术提出的背景及技术构成,阐述了该技术的研究内容及取得的地质成果。实践表明,在地质勘查领域,后遥感应用技术比单一遥感技术具有更大的实用价值和更好的应用效果。     

单波高精度测距系统的研究

本文介绍了测距精度优于１０＾－６的自动高精度测距系统的构成、原理及春应用。     

方差分量估计理论及其在边角网平差中的应用

本文从理论上阐明了MINQE(I,U)(最小范数二次不变无偏估计)方差分量估计出现负方差的原因;论述了存在MINQE(U,NND)估计量的充要条件;对边角网平羞问题而言,MINQE(I,U)估计法不可能同时准确地求出边长误差模型中的m _a ² 和m _b ² 。文章从边角网误差模型的特点出发,提出了一种新的方差分量估计模型(改进的方差分量估计模型),该模型能合理地确定方向和边长的方差分量,从而较好地解决了边角网平差中的定权问题。     

Spatiotemporal characteristics of white mold and impacts on yield in soybean fields in South Dakota

ABSTRACT

White mold of soybeans is one of the most important fungal diseases that affect soybean production in South Dakota. However, there is a lack of information on the spatial characteristics of the disease and relationship with soybean yield. This relationship can be explored with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Landsat 8 and a fusion of Landsat 8 and the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) images. This study investigated the patterns of yield in two soybean fields infected with white mold between 2016 and 2017, and estimated yield loss caused by white mold. Results show evidence of clustering in the spatial distribution of yield (Moran’s I = 0.38; p < 0.05 in 2016 and Moran’s I = 0.45; p < 0.05 in 2017) that can be explained by the spatial distribution of white mold in the observed fields. Yield loss caused by white mold was estimated at 36% in 2016 and 56% in 2017 for the worse disease pixels, with the most accurate period for estimating this loss on 21 August and 8 September for 2016 field and 2017 field, respectively. This study shows the potential of free remotely sensed satellite data in estimating yield loss caused by white mold.