- 2025-08-07 13:50:41遥感式路面状况传感器
- 遥感式路面状况传感器是一种利用遥感技术监测路面状况的先进设备。它能实时采集路面的平整度、车辙深度、裂纹及湿滑程度等信息，通过高精度传感器和数据分析算法，实现对路面状况的精确评估。该传感器具有安装简便、监测范围广、数据准确度高、实时性强等特点，广泛应用于高速公路、城市道路及机场跑道等路面的监测与维护，为交通管理部门提供决策支持，有效提升道路养护效率与行车安全。
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遥感式路面状况传感器问答
- 2024-12-13 15:24:36步入式高低温试验箱有几个传感器
- 步入式高低温试验箱是一种常用于环境测试、产品可靠性测试的设备，广泛应用于电子、航空、汽车、通信等领域。它的主要作用是模拟极端温度环境，从而检测产品在高温和低温条件下的性能和可靠性。在这些设备中，传感器扮演着至关重要的角色，它们用于精确监控和控制温度、湿度等环境参数，确保试验的准确性和可靠性。本文将深入探讨步入式高低温试验箱中常见的传感器类型及其功能。1. 温度传感器温度传感器是步入式高低温试验箱中基本、重要的传感器之一。它用于实时监测和反馈试验箱内的温度变化，以确保试验环境符合设定的要求。常见的温度传感器类型包括热电偶和RTD（铂电阻温度传感器）。热电偶适用于宽广的温度范围，响应速度快，精度较高，而RTD传感器则具有更高的稳定性和精度，常用于高精度温控要求的场合。2. 湿度传感器湿度传感器用于测量试验箱内的相对湿度，确保在某些试验过程中，湿度也能得到有效控制。湿度对许多产品的测试结果具有重要影响，因此湿度传感器的准确性直接影响到试验结果的可靠性。常见的湿度传感器有电容式湿度传感器和电阻式湿度传感器，它们能够通过感应空气中水蒸气的含量变化，提供实时的湿度数据。3. 气压传感器在一些特殊的步入式高低温试验箱中，气压传感器也会被安装以监测内部气压的变化。气压对试验环境的影响虽不如温度和湿度明显，但在高海拔或低气压环境下进行测试时，气压传感器能够帮助调整测试条件，确保产品在不同气压下的稳定性与可靠性测试。4. 氧气传感器部分步入式高低温试验箱还配备氧气传感器，用于监控箱内氧气浓度。这在一些对氧气敏感的测试过程中尤为重要，尤其是在材料老化、气体腐蚀等试验中，氧气浓度的变化可能直接影响试验结果。氧气传感器通常采用电化学原理进行工作，具有较高的灵敏度和精度。5. 其他传感器除上述传感器外，步入式高低温试验箱可能还会配备一些辅助传感器，如辐射传感器（用于测量辐射热量）、流量传感器（用于控制气体流量）等。它们通过与主控系统的联动，帮助完成对试验环境的全面监测和精确调控。结语步入式高低温试验箱中的传感器不仅确保了试验环境的精确控制，也为产品测试的结果提供了可靠的数据支持。不同类型的传感器共同作用，使得试验箱能够在严格的环境条件下，进行高效、的测试。在选择步入式高低温试验箱时，了解这些传感器的工作原理和功能，对于确保测试结果的准确性和设备的稳定性至关重要。
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- 2023-07-13 10:09:33ATP荧光检测仪——揭示微生物状况的神奇仪器
- ATP是一种在所有活的细菌、酵母菌和霉菌细胞等活体细胞中存在的能量单位。由于活的微生物丰富地含有ATP，因此通过检测ATP的量，我们可以了解样品中微生物的多少。在样品中微生物的ATP被提取出后，与荧光素酶和荧光素发生作用，从而产生荧光。荧光的强弱与ATP的含量成正比。借助荧光仪，我们可以测量到这一荧光量，并据此推断出样品中微生物的情况。ATP荧光检测仪广泛应用于卫生监督机构、医疗系统以及食品饮料生产过程的关键控制点监控等领域。由于所有活细胞中都含有一定量的ATP，因此ATP的含量可以清晰地反映样品中微生物和其他生物残余的多少。借助ATP荧光检测仪，我们可以实时采样监测，从而及时判断样品的卫生状况。ATP荧光检测仪的使用具有诸多优势。首先，它操作简便，结果快速、准确。只需提取样品中的ATP并进行荧光测量，即可迅速得出微生物的状况。同时，ATP荧光检测仪还具备很高的灵敏度，可以检测到微生物在样品中的微量存在。其次，ATP荧光检测仪的应用范围广泛，不仅适用于食品饮料生产过程的质量监控，还可以用于医疗领域的卫生监督。此外，ATP荧光检测仪还可以用于实验室的微生物学研究，帮助科研人员更好地了解微生物的分布和繁殖情况。充分利用ATP荧光检测仪的优势，可以有效提升卫生管理水平。通过定期对食品饮料生产过程中的关键控制点进行ATP检测，可以及时发现和解决潜在的卫生问题，保障食品安全。此外，ATP荧光检测仪的使用还有助于医疗系统及时监测和控制医疗环境的卫生状况，减少交叉感染的风险。综上所述，ATP荧光检测仪以其独特的原理和广泛的应用领域，对于了解样品中微生物的状况以及判断卫生状况具有重要意义。它的使用不仅简便快捷，还具备高灵敏度和精确度。ATP荧光检测仪的广泛运用必将在食品、医疗和科研领域中发挥越来越大的作用，推动健康与卫生的全面提升。
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- 2023-06-12 10:35:36转载 | 高光谱遥感数据处理系列（六）监督分类
- 高光谱遥感数据处理系列（六）非监督分类是一种面对数据本身的分类方法，与之相对应的：监督分类，则是面向先验知识的分类方法。监督分类是指给定已知类型的数据，通过建模的方式将这些数据与对应的类型建立映射关系，并将这种关系应用到未知类型的数据上的过程。如果每种类型用一个数字来表示，分类任务可以看做回归分析的一种特例。主界面分区ROI工具监督分类需要有已知类型的数据集作为先验知识进行训练，称为训练集。一般可以通过目视解译，或者实地样方调查的方式获取训练集。构建训练集的方法如下：在主菜单②工具栏中点击打开Region of Interest（ROI) Tool，进行兴趣区选取：ROI工具最基本的ROI选取过程如上图所示，首先选择①工具添加新的ROI范围，在②中调整ROI的名称和颜色，在③中选择绘制ROI的图形形状，④在图上绘制ROI，完成后右键Accept shape type。如果想要绘制带有空洞的图形，可以点击复选框⑤所示的Multi Part复选框，然后在影像上绘制两个叠加的图形，完成后右键 Accept。使用File可以进行ROI图层的读取与保存如果选取好了ROI可以使用Options可以利用对ROI本身进行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,计算离散度（Compute ROI Separability），或者使用对ROI范围内的图像进行统计（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI对图像进行裁剪。除了使用不同形状进行框选，还可以使用像元，自动区域生长，阈值选取等方式产生ROI。在ENVI的帮助文件中详细介绍了这些工具的使用方法。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，请读者自行查阅。监督分类在训练集选择完毕后就可以进行监督分类，ENVI中提供了多种监督分类的工具，包括：平行六面体（Parallelepiped）最 小距离（Minimum Distance）马氏距离（Mahalanobis Distance）最 大似然（Maximum Likelihood）神经网络（Neural Net）支持向量机（Support Vector Machine）波谱角（Spectral Angle Mapper）这里我们介绍两种监督分类方法，最 大似然法和波谱角方法。01最 大似然法在ENVI的帮助文件中详细介绍了各种分类方法的原理。在主界面①菜单栏 Help 中打开-> 在左侧Contents选项卡中Classification->Supervised Methods中，最 大似然法定义为:最 大似然分类假设每个波段中每个类别的统计数据呈正态分布，并计算给定像素属于特定类别的概率。每个像素被分配到具有最 高概率（即最 大似然）的类别。根据该定义，最 大似然法将每个类别投影到特定的分布上，分类问题被转化为分布相似性问题。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打开最 大似然分类工具。首先要选择进行训练的数据，需要强调的是，我们选择在上篇文中生成的主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：02波谱角方法光谱角映射器 (SAM) 是一种基于物理的光谱分类，它使用 n 维角度将像素与参考光谱进行匹配。该算法通过计算光谱之间的角度并将它们视为维数等于波段数的空间中的向量来确定两个光谱之间的光谱相似性。SAM 使用的端元光谱可以来自 ASCII 文件或光谱库，或者您可以直接从图像中提取它们（作为 ROI 平均光谱）。SAM 比较端元谱向量与 n 维空间中每个像素向量之间的角度。较小的角度代表与参考光谱更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打开光谱角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中导入选取的ROI，将上一步选取的ROI所在范围的光谱均值作为特定类别的标准光谱。SAM的本质是将分类问题转化为对比未知类别数据与标准光谱的余弦距离的问题。需要强调的是，我们选择主成分分析的结果进行分类，而不是影像本身，具体原因在上篇文章中有详细描述。分类结果如下所示：小结本文中我们介绍了两种监督分类的方法，相对于非监督分类，监督分类通过融入先验知识，提供了有明确类别的结果，这大大减少了进行后续处理的成本。但是对于遥感应用来说，获取地面真值的成本较高，通过目视解译的方式会不可避免地引入人为误差，给结果带来不确定性。正如上一篇文章提到，数据和特征决定了分类的上限，而分类的方法只能逼近这个上限。如何构建质量高、数量多的训练集，权衡成本是监督分类需要考虑的问题。
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- 2023-05-09 09:29:50Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统——森
- 在陆地生态系统中，森林是最 大的有机碳库，是陆地中重要的碳汇和碳源，因此了解森林生态系统在碳循环中的作用，对于研究陆气系统的碳循环乃至全 球碳循环都是一个基础，具有重要的意义。易科泰光谱成像与无人机遥感技术研究中心最 新推出Ecodrone®一体式高光谱-激光雷达无人机遥感系统，助力森林碳循环研究及应用。性能特点：8旋翼专业无人机遥感平台，搭载VNIR/NIR高光谱成像、机载PC及激光雷达可飞行作业20分钟以上，有效覆盖面积超10ha厘米级地面分辨率，50m高度高光谱成像地面分辨率达3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可达2cm50m高单样线飞行作业可自动采集形成宽度36m的样带高光谱成像大数据高密度三维点云，精确度2.5cm，最 高可达3次回波，50m飞行高度点云密度700pts/m2专业无人机遥感技术方案，同步获取高光谱与激光雷达数据，应用软件可直接得出近百种植被光谱反射指数、高密度三维点云、三维测量数据、分类点云、DTM等应用于大范围、多维度的森林遥感研究、碳循环研究、林木三维表型测量、植被资源调查、森林物种多样性研究、植被生物及非生物胁迫分析、环境及生态系统动态变化研究等案例一：森林碳库分布研究森林地上生物量（AGB）的估算对于碳循环建模和气候变化缓解方案的制定至关重要。来自意大利、美国和英国的研究人员将主动和被动传感器结合，其中被动型高光谱数据记录了潜在与森林生物量相关的冠层光谱信息，并将这些信息与主动型小型激光雷达获取的参数相结合，实现了在不同尺度上对森林生态系统的有机碳分布进行遥感计算。 研究区域位于塞拉利昂的戈拉雨林国家公园 (GRNP) 内，处于西非潮湿的上几内亚森林带的最西端，该地区的森林主要为湿润低地常绿林，部分地区主要为干燥低地常绿和半落叶林类型。图1.1 位于塞拉利昂和利比里亚之间的研究区域研究人员采用偏最 小二乘回归（PLSR）处理多输入和多重共线性问题，计算投影中的重要性变量（VIP），以评价各预测因子对生物量的重要性。结果表明，当单独使用高光谱波段时，其预测能力有限(R2 =0.36)，用植被指数替代高光谱波段的改善较小(R2 =0.67)，仅基于激光雷达指标，PLS预测AGB的决定系数（R2）为0.64，当再将高光谱波段添加到激光雷达度量中，精度得到了适度的提高（R2 =0.70）。图1.2 （左）不同输入的预测与现场观测AGB的散点图：(A)激光雷达指标，(B)高光谱波段，(C)激光雷达指标和 VI，(D)激光雷达指标和高光谱波段；（右）7个高度等级，每个等级间隔10m的70个样地(总面积= 87500m2)范围的AGB和树木数量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相当于其他植被类型的2倍，本研究中提出的高光谱和激光雷达数据融合相关的发现非常具有意义，有助于扩大该系统数据融合适用性的研究，进而对全 球气候变化研究做出更重要的贡献。案例二：森林碳汇定量评估比较森林地上生物量生物量是影响气候变化和森林生产力的重要因素，因此评估森林对碳汇和碳循环的贡献程度具有重要的意义。韩国科研人员借助高精度激光雷达数据、数字航空摄影测量图像、高光谱图像等空间信息，对森林碳汇信息进行定量评估。研究区位于韩国庆尚南道巨济市，该区域森林密度相对较低，树种多样，森林资源丰富，选取研究区内2km*2km的区域进行数据采集。基于高光谱数据中每个树种的光谱信息，使用马氏距离法对树种进行精确分类，基于高密度的LiDAR数据提取森林资源。图2.1 从左至右依次为：研究区；激光雷达数据；高光谱图像图2.2 （左）树种分类结果；（右）利用高密度激光雷达数据提取地理和森林资源的结果将激光雷达与数字航拍图像、高光谱图像相结合计算了混交林、针叶林和阔叶林的碳汇，同时通过对森林资源的树种和年龄信息进行量化，借助激光雷达和数字图像信息对树种、年份、区域的碳汇进行计算。利用激光雷达信息和图像分析的基础数据库，对选定的区域、行政区、年份进行森林信息和碳汇评估分析，实现了精确地碳汇信息提取，结果如2.3/2.4所示。图2.3 多传感器结合的混交林、针叶林和阔叶林的碳汇估算结果图2.4 基于激光雷达和图像信息的森林信息和碳汇评估，从左至右：第 一行（激光雷达数据；DSM；DEM；树高信息）；第二行（树种信息图；增长量分析图；碳吸收分布图；土地覆盖图）易科泰生态技术公司致力于生态-农业-健康研究发展与创新应用，为碳源碳汇定量评估、植被资源调查、生态环境监测、森林遥感研究、林木表型分析、林业测绘等领域提供一体化多传感器立体遥感技术方案。参考文献：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.
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- 2023-08-17 13:58:56汽车零部件的高温高压喷射状况下的防水检测试验
- 汽车零部件的高温高压喷射状况下的防水检测试验 实验的目的：检测汽车零部件，如汽车后视镜、汽车音响、汽车电子、汽车照明、汽车灯具、摩托车灯具、摩托车后视镜、户外照明及信号装置等产品做防水性能测试及IP防水等级测试。满足DIN40050（IP9K）标准要求。 试验使用的仪器设备：加热水箱、高压柱塞泵、高压电磁阀、喷嘴、转台实验过程：试验时先将水箱贮水加热至规定的温度，将样品安装在转台上，调节好喷嘴的位置，关好设备防护门，启动设备进行试验，IPX9K防水试验设备，试验过程中四个喷嘴按顺序轮流喷射30s，试验用水直接外排不循环。 试验结果：试验前须测试产品的功能、安全及外观检查,测试样品按每一批数量的S-2抽检，其它情况按实际要求数量试验。lPX9K高温高压喷水试验试验后可接受的范围：样品性能及安全测试须通过。样品外观不能破裂及严重变形。轻微的外观变化可以接受。
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