一种树木年轮微损测量装置、方法及系统

    公开(公告)号:CN109709153A

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201910124863.2

    申请日:2019-02-20

    Abstract: 本发明公开一种树木年轮微损测量装置、方法及系统。本发明提供的树木年轮微损测量装置、方法及系统,基于树木早材和晚材密度不同的特点,利用电机驱动钻针钻入木材内部时,遇到密度较小的早材时钻针受到的阻力较小,遇到密度较大的晚材时钻针受到的阻力较大,钻针受到的阻力的交替变化能够反映木材内部年轮的特点,通过带动钻针进行匀速螺旋运动的电机电流的交替变化即可确定待测对象的年轮,对树木基本没有伤害。可见,采用本发明提供的树木年轮微损测量装置、方法及系统,可在微创状态下确定树木的年轮,对树木生长没有伤害,而且装置结构紧凑,重量轻,便携性好,工作效率高。

    一种树木年轮微损测量装置、方法及系统

    公开(公告)号:CN109709153B

    公开(公告)日:2021-08-10

    申请号:CN201910124863.2

    申请日:2019-02-20

    Abstract: 本发明公开一种树木年轮微损测量装置、方法及系统。本发明提供的树木年轮微损测量装置、方法及系统,基于树木早材和晚材密度不同的特点,利用电机驱动钻针钻入木材内部时,遇到密度较小的早材时钻针受到的阻力较小,遇到密度较大的晚材时钻针受到的阻力较大,钻针受到的阻力的交替变化能够反映木材内部年轮的特点,通过带动钻针进行匀速螺旋运动的电机电流的交替变化即可确定待测对象的年轮,对树木基本没有伤害。可见,采用本发明提供的树木年轮微损测量装置、方法及系统,可在微创状态下确定树木的年轮,对树木生长没有伤害,而且装置结构紧凑,重量轻,便携性好,工作效率高。

    非线性混合效应模型统一标准形式及应用

    公开(公告)号:CN108664451A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810314718.6

    申请日:2018-04-10

    Abstract: 本发明公开了一种非线性混合效应模型统一标准形式及应用,该模型是在样本的N个观测值中,研究的问题涉及到m个分类变量,分别是V1,…,Vm,每个分类变量的等级个数记为c1,…,cm,对分类变量取值完全相同的观测点归为一类,称为一个对象,全部对象用集合Θ表示,Θ中总对象个数为M,设第i个对象对应的分类变量的值为向量ζi(ξi∈Θ),例如ξi=(v1,…,vm),并且设第i个对象所含的观测点记为ni,每个观测点的下标是i,j(j=1,…,ni),用Ω记产生随机效应的变量(随机构造变量)集合,它的元素是变量(产生主效应)或变量乘积(产生交互作用或相嵌效应),例如,Ω=(V1,V2,V1*V2),设某个随机构造变量为E(E∈Ω),它的等级数等于E所涉及的分类变量等级个数的乘积,记为ME, 表示构造变量E在第i个对象上附加的随机效应。

    一种二阶几何连续的全凸闭合曲线的构建方法

    公开(公告)号:CN106570915A

    公开(公告)日:2017-04-19

    申请号:CN201610929192.3

    申请日:2016-10-31

    Abstract: 本发明公开了一种二阶几何连续的全凸闭合曲线的构建方法,包括如下步骤:构建凸包点集P={pi|i=0,1,...,n‑1},且有当i≤0,或i>n时,i表示为i对n取模;采用分段三次Bezier曲线构建全凸闭合曲线;构建并求解方程组;解的优化及全凸闭合曲线的计算,得到由分段三次Bezier曲线构成的二阶几何连续的全凸闭合曲线。本发明通过在相邻凸包点间构建一条三次Bezier曲线,在曲线连接点处满足二阶几何连续性以构建连续的全凸闭合曲线,该方法计算量小,无需求解方法组,简单实用。

    大尺度森林碳储量预估的高维机载LiDAR变量选择方法

    公开(公告)号:CN116662777A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310637591.2

    申请日:2023-05-31

    Abstract: 本发明提供了大尺度森林碳储量预估的高维机载LiDAR变量选择方法,属于数据分析领域,本发明提出的方法结合了确定独立筛选技术、相关系数和方差膨胀因子,SPV能较好地处理高维、强相关和强共线性的变量,通过其提取得到的变量不仅是重要变量,而且变量之间是弱相关和弱共线。该发明提出的特征选择方法SPV不仅结合了SIS和VIF的优点,还避免了它们的缺点。即SPV不仅解决了SIS无法保证提取的变量都是重要变量的问题,还解决了变量顺序对VIF回归质量有重大影响的缺陷。总之,SPV选择的变量不仅是具有弱相关性的重要变量,而且具有弱共线性,这不能通过单独使用SIS或VIF来实现。

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