检索结果-内蒙古大学图书馆

南京林业大学学报(自然科学版) 2025年第2期49卷 175-184页

作者：孔得伦邢艳秋东北林业大学森林作业与环境研究中心东北林业大学机电工程学院

【目的】全球生态系统动力学调查（GEDI）多波束激光雷达与冰、云和陆地高程卫星二代（ICESat-2）光子云使用不同激光雷达技术，导致两个任务之间的树高提取值存在差异。比较两种星载激光雷达数据在不同情况下有效反演树高的能力，为空... 详细信息

【目的】全球生态系统动力学调查（GEDI）多波束激光雷达与冰、云和陆地高程卫星二代（ICESat-2）光子云使用不同激光雷达技术，导致两个任务之间的树高提取值存在差异。比较两种星载激光雷达数据在不同情况下有效反演树高的能力，为空间连续大区域高分辨率森林树高制图提供理论基础。【方法】通过对GEDI L2A字段信息进行定位和筛选，并进行地形高程精度验证，对比6种算法组反演树高；对ICESat-2数据去噪并提出基于坡度变化的光子云分类算法，建立地面光子线和冠层顶线反演树高，利用实测数据和机载激光雷达数据，验证并比较GEDI和ICESat-2在研究区内反演树高的精度。最后，定量分析GEDI和ICESat-2数据在不同地形坡度、植被覆盖度和森林类型情况下反演树高的差异。【结果】针对GEDI L2A产品数据，通过比较6组GEDI L2A算法中最优算法的反演精度为：R2=0.94,均方根误差（RMSE）为2.31 m,绝对平均误差（MAE）为1.27 m。针对ICESat-2数据，通过使用50 m窗口计算，基于坡度变化的光子云分类算法提取树高与机载树高的R2=0.81,RMSE为3.68 m, MAE为2.45 m。植被覆盖度相对于地形坡度和森林类型对两种星载激光雷达反演树高产生更大的影响。【结论】对于较为平缓且森林类型以针叶林为主的较密集区域，其GEDI数据相比于ICESat-2数据表现出更优的评价精度。

关键词：全球生态系统动力学调查(GEDI) 冰、云和陆地高程卫星二代(ICESat-2) 反演树高地形坡度植被覆盖度森林类型星载激光雷达

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基于电子果实技术的核桃多点同步振动参数监测与脱落条件研究

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农业机械学报 2024年第10期55卷 215-222页

作者：贾娜薄嘉成张航宇刘九庆东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

设计了一款面向核桃的电子果实系统,该系统整合了多点振动参数采集及模拟脱落功能,用于研究采摘过程中的动力学行为及脱落条件。通过建立核桃与树体的动力学模型并确定核桃脱落判定条件,研制了设备及其配套的室内实验平台。通过室内实... 详细信息

设计了一款面向核桃的电子果实系统,该系统整合了多点振动参数采集及模拟脱落功能,用于研究采摘过程中的动力学行为及脱落条件。通过建立核桃与树体的动力学模型并确定核桃脱落判定条件,研制了设备及其配套的室内实验平台。通过室内实验验证了电子果实系统的功能可靠性。在户外实地采摘实验中,通过电子果实系统多点同步采集果实振动数据并分析,结果表明,核桃在振动采摘过程中主要做法向振动,核桃所受法向力是导致其脱落的主要因素。整合了多点同步测量及模拟脱落功能的电子果实系统可为研究核桃的脱落条件提供有效的数据支撑。

关键词：电子果实系统核桃采摘脱落力多点同步分析

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基于无人机LiDAR点云栅格化和Mask R-CNN算法的单木树冠分割

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农业工程学报 2024年第23期40卷 258-266页

作者：廖福兰林文树刘浩然东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

精准的单木分割是进行森林结构参数提取的关键过程,也是评估森林生物量与碳储量的先决条件。为提高基于无人机LiDAR点云数据的单木分割精度,该研究提出点云栅格化处理结合深度学习算法进行单木树冠分割。首先对样地点云栅格化处理,将点... 详细信息

精准的单木分割是进行森林结构参数提取的关键过程,也是评估森林生物量与碳储量的先决条件。为提高基于无人机LiDAR点云数据的单木分割精度,该研究提出点云栅格化处理结合深度学习算法进行单木树冠分割。首先对样地点云栅格化处理,将点云信息映射到栅格图像的RGB通道中。其次,改进Detectron2框架下的Mask R-CNN模型,在主干网络ResNet中融合GC(global context network)与CBAM(convolutional block attention module)模块。改进后模型平均精度为82.91%,相较原模型平均精度提高6.19个百分点,相较U-Net和DeepLab v3+模型平均精度分别提高7.27和4.62个百分点。最后,在测试样地中,基于点云栅格化处理结合Mask R-CNN模型的召回率R为81.19%,精确率P为78.85%,调和值F为80%,均高于分水岭算法和K-means算法。试验表明,该方法提高了单木树冠分割的准确性,为森林资源调查、生物量以及碳储量估计提供了可靠的基础数据。

关键词：无人机激光雷达单木分割点云数据 Mask R-CNN GC Net 注意力机制

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东北地区生态系统服务空间分布及其驱动因子分析

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环境科学 2024年第9期45卷 5385-5394页

作者：王佳琪邢艳秋常晓晴杨红东北林业大学机电工程学院森林作业与环境研究中心哈尔滨150040

东北地区是我国重要的生态屏障,深入了解生态系统服务空间分布格局以及驱动因素,对实现生态系统服务后续的管理与保护至关重要.基于气象数据、遥感数据和社会经济数据等,采用InVEST、RWEQ和RUSLE模型定量评估了东北地区生态系统服务空... 详细信息

东北地区是我国重要的生态屏障,深入了解生态系统服务空间分布格局以及驱动因素,对实现生态系统服务后续的管理与保护至关重要.基于气象数据、遥感数据和社会经济数据等,采用InVEST、RWEQ和RUSLE模型定量评估了东北地区生态系统服务空间分布,利用地理探测器识别了生态系统服务空间分布的驱动因子.结果表明,东北地区生态系统服务空间分布存在明显的空间异质性,生境质量、固碳服务和土壤保持服务高值主要分布在内蒙古自治区东四盟北部、黑龙江省北部、吉林省东部和辽宁省东部,水源涵养服务和防风固沙服务高值则分别分布在东北地区东部和内蒙古自治区东四盟.根据地理探测器结果,生态系统服务的空间分布主要受到自然因子的影响,坡度对土壤保持服务的空间分布解释力最强,q值为0.31,土地利用类型对生境质量和固碳服务空间分布的解释力最强,q值分别为0.64和0.52,植被覆盖度和年降水量对防风固沙和水源涵养服务空间分布的解释力最强,q值分别为0.24和0.64,并且各驱动因子之间都存在交互作用.研究结果可为后续东北地区生态系统服务的管理和提升提供科学依据.

关键词：生态系统服务(ESs) 地理探测器 InVEST模型 RUSLE模型 RWEQ模型

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木基光热转换功能材料的应用研究进展

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材料导报 2025年第1期39卷 51-63页

作者：党奔陈志俊东北林业大学材料科学与工程学院哈尔滨150040

随着工业的发展和化石燃料的消耗,气候变化、能源短缺、环境污染等问题日益严峻。目前,使用绿色、环保的能源和资源开发可持续的新型材料已成为全球发展的共同趋势。光热转换技术可以将太阳能转换成热能并应用于诸多领域,已成为解决这... 详细信息

随着工业的发展和化石燃料的消耗,气候变化、能源短缺、环境污染等问题日益严峻。目前,使用绿色、环保的能源和资源开发可持续的新型材料已成为全球发展的共同趋势。光热转换技术可以将太阳能转换成热能并应用于诸多领域,已成为解决这些问题的重要途径之一。木材是地球上极丰富的可再生资源之一,凭借储量丰富、可再生、可降解、简单易得等特点得到了研究人员的广泛关注。在“双碳”战略目标的背景下,将光热转换技术和木材进行有效结合,不仅可以提高太阳能的利用效率,还能实现林木资源低碳、高效的利用。本文介绍了木基光热转换材料的作用机理,简述了光热转换技术、木材构建光热转换材料在当前取得的进展,概述了木基光热转换材料在水处理、产电、产氢、相变储能等领域的应用研究现状,以期为相关研究提供参考和借鉴,推动可持续发展。

关键词：木材太阳能光热转换功能材料水处理

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基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测方法

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农业工程学报 2025年第1期41卷 154-160页

作者：张冬妍陈诺张淇吴晨旭张榄翔东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(foc... 详细信息

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(focal modulation)替换原模型中的SPPF模块增强特征融合能力,丰富特征提取的语义信息;最后,引入参数共享策略并实现轻量级检测头LDetect,满足了低功耗嵌入式设备部署需求。试验结果表明,优化后模型的平均检测精度达到97.2%,与原模型相比,检测精度提高了7.4个百分点;模型计算量降低了44.8%;模型参数数量减小了25.8%;部署在边缘计算设备Jetson Nano 4GB上,检测帧率达到了48.3帧/s。该研究所提出的方法能有效的解决复杂背景下果园李子的智能化检测,有助于促进李子智能化采摘技术的发展。

关键词：目标检测 YOLOv8 轻量化李子 LDetect

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透明植物纤维基复合材料的制备技术及前沿应用

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复合材料学报 2025年第2期42卷 704-722页

作者：王全亮杨鹏岭郭正深夏常磊陈春霞东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 南京林业大学材料科学与工程学院南京210000 东北林业大学化学化工与资源利用学院哈尔滨150040

植物纤维作为一种天然可再生和生物降解的绿色环保材料,来源广泛、储量丰富,如林业木竹和作物秸秆资源,广泛应用于制造纤维增强树脂/硅酸盐等复合材料,市场巨大、前景广阔。植物纤维基透明功能材料的研发,对于突破传统工程材料(如纤维... 详细信息

植物纤维作为一种天然可再生和生物降解的绿色环保材料,来源广泛、储量丰富,如林业木竹和作物秸秆资源,广泛应用于制造纤维增强树脂/硅酸盐等复合材料,市场巨大、前景广阔。植物纤维基透明功能材料的研发,对于突破传统工程材料(如纤维板、木塑复合材料)光学不透明的技术瓶颈,拓宽农林木质制品应用范围具有科学意义与研究价值。本文详细梳理了纤维基透明材料的最新研究进展,系统归纳了纤维材料绿色漂白及透明化的制备机制及制备技术的优缺点和关键技术难点。论证了初步脱色透明化处理的透明材料可以优化工艺,在保留植物纤维特性的同时实现多功能化。重点从植物纤维基透明材料的力学、透明度、雾度、阻燃、隔热等方面进行阐述,探讨了纤维透明材料在节能建筑、光电子器件、储能材料领域的应用前景。植物纤维透明材料的开发,未来仍需大量系统化的基础理论研究。随着制备技术及改性方法的不断完善,其性能将得到进一步提升,推动在建筑、光电、储能等领域的应用。

关键词：植物纤维透明复合材料制备技术节能建筑储能材料光电子器件

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基于光学特性的初榨橄榄油掺假度便携式分析仪设计与试验

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农业工程学报 2024年第18期40卷 321-328页

作者：赵庆典马芸芸杨冕清汪国政陈百超刘大洋东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对国内愈来愈严重的橄榄油掺假问题,该研究研发了一种基于光学特性检测技术的特级初榨橄榄油掺假度无损检测仪。以8个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺假油制备了339份掺假质量分数分别为0、1%、3%、6%、10%、15%、20%、25%... 详细信息

针对国内愈来愈严重的橄榄油掺假问题,该研究研发了一种基于光学特性检测技术的特级初榨橄榄油掺假度无损检测仪。以8个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺假油制备了339份掺假质量分数分别为0、1%、3%、6%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%和60%的掺假特级初榨橄榄油样本,采用连续投影算法分析了橄榄油掺假检测特征波长的分布情况,最终选取包含18个波段的多通道光谱传感器,根据特级初榨橄榄油的物理特性,设计了一种便携、低成本的橄榄油掺假检测仪器。利用研发装置采集的掺假油光谱数据分别建立了反向传播(back propagation,BP)神经网络、支持向量回归(support vector regression,SVR)和基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)的橄榄油掺假率定量分析模型。结果表明,建立的SVR模型结果最优,其校正集和验证集决定系数分别为0.989和0.965,均方根误差分别为0.020和0.037。为进一步评估检测装置的稳定性和准确性,使用平均变异系数分析了特级初榨橄榄油掺假样本的测定结果,并通过预测结果与实际掺假浓度值进行残差分析,结果表明所研制的橄榄油掺假度分析装置对橄榄油掺假分析检测的稳定性与精度均满足现场实时检测需求。

关键词：无损检测传感器橄榄油掺假率

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基于独立成分分析-递归图和改进的高效能网络的脑电情绪识别研究

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生物医学工程学杂志 2024年第6期41卷 1103-1109页

作者：冯国红郑潇张彬王宏恩东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为精准捕获并有效融合脑电信号中的时空特征以提高脑电情绪识别精度,本文提出一种基于独立成分分析—递归图和改进的第2代高效能网络(EfficientNetV2)相结合的新方法。首先,采用独立成分分析从脑电信号的关键通道中提取包含空间信息的... 详细信息

为精准捕获并有效融合脑电信号中的时空特征以提高脑电情绪识别精度,本文提出一种基于独立成分分析—递归图和改进的第2代高效能网络(EfficientNetV2)相结合的新方法。首先,采用独立成分分析从脑电信号的关键通道中提取包含空间信息的独立成分;然后,由递归图转换为二维图像以更好地提取时间信息中的情感特征;最后,将二维图像输入到引入全局注意力机制和三重注意力机制的EfficientNetV2中,由全连接层输出情感分类。为验证所提方法的有效性,本研究基于上海交通大学情绪脑电数据集(SEED)进行对比实验、通道选择实验和消融实验。研究结果显示,本文所提方法平均识别准确率为96.77%,显著优于现有其他方法,为脑电情绪识别研究提供了新的思路。

关键词：脑电情绪识别独立成分分析递归图高效能网络注意力机制

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基于深度学习多目标检测技术的林火图像识别研究

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南京林业大学学报(自然科学版) 2024年第3期48卷 207-218页

作者：何乃磊张金生林文树东北林业大学机电工程学院

【目的】林火的发生不仅会对森林生态环境造成严重的破坏，影响生态系统功能，还会给人类造成一定危害和损失。基于深度学习对森林火灾图像进行识别，旨在更高效精准地对森林火灾发生初期的图像进行识别并预警，从而降低森林火灾对森林... 详细信息

【目的】林火的发生不仅会对森林生态环境造成严重的破坏，影响生态系统功能，还会给人类造成一定危害和损失。基于深度学习对森林火灾图像进行识别，旨在更高效精准地对森林火灾发生初期的图像进行识别并预警，从而降低森林火灾对森林生态系统和人类社会产生的危害。【方法】借助SSD算法目标检测算法在TensorFlow上的实现，根据林火特征对其网络结构进行适当优化，提出一种可以识别森林火灾图像中火焰特征的模型方法。首先对获取的图像进行归一化处理，然后使用Imgaug图像数据增强库对林火图像进行数据增强以构建林火数据集，搭建深度学习运行环境并设定超参数。通过对测试集中的数据进行测试获取模型对图像中林火特征的识别效果，并利用Loss曲线、P-R曲线的可视化对模型进行评估，最后得到模型对于林火的识别精度。【结果】随着迭代次数的增加，损失值由训练初期的35.31逐渐下降，训练至20 000步时损失值稳定在7.10左右，此时模型的识别精度达到较高水平，对测试数据中林火特征的识别置信度达到0.9以上。基于FLAME公开数据集中的林火图像搭建测试集，经过测试评估本模型对林火特征的mAP可以达到97.40%,漏检率为0.03,对测试图片的平均检测时间仅为0.07 s,对比Faster R-CNN模型在同等数据集上的实现，SSD可以获得更为理想的检测速度。【结论】提出的针对林火特征识别的SSD算法能兼顾检测速度和检测精度，对林火早期的图像能够快速识别并拥有较低的漏检率，有助于林区工作人员对火灾及时做出处理，从而为森林火灾早期预防提供技术参考。

关键词：深度学习林火图像识别目标检测 SSD算法

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