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) 2024年第4期48卷 104-112页

作者：钟浩王楚虹林文树东北林业大学机电工程学院

【目的】应用遥感技术进行树种识别已成为森林调查的重要手段之一，但利用近地面遥感手段进行树种识别时存在地基激光雷达(LiDAR)点云数据树冠上层信息不足和无人机影像树冠下层的信息缺失的问题，联合多源遥感数据快速准确识别树种，... 详细信息

【目的】应用遥感技术进行树种识别已成为森林调查的重要手段之一，但利用近地面遥感手段进行树种识别时存在地基激光雷达(LiDAR)点云数据树冠上层信息不足和无人机影像树冠下层的信息缺失的问题，联合多源遥感数据快速准确识别树种，对研究和保护森林资源具有重要意义。【方法】以哈尔滨市东北林业大学城市林业示范基地中樟子松(Pinus ***)、黑皮油松(*** ***)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、胡桃楸(Juglans mandshurica)为研究对象进行树种识别研究，获取地基LiDAR与无人机影像数据，通过对高重叠度无人机影像进行处理得到无人机影像点云，将无人机影像点云与地基LiDAR点云数据进行配准融合，对融合后数据进行单木分割得到单木点云，基于单木点云提取形状特征、结构特征、树干颜色特征和树冠颜色特征，借助支持向量机分类算法进行树种识别并结合随机森林算法对不同特征的识别能力进行了分析。【结果】利用所有特征进行树种识别取得试验最优结果，其总精度和Kappa系数分别为93.48%和0.91。相较于其他对比方案，其总精度和Kappa系数分别提升4.35～16.31个百分点和0.06～0.22。【结论】提出了一种地基LiDAR数据与无人机影像点云数据进行融合的树种识别方法，该方法能够在一定程度上弥补树种识别中特征提取时地基LiDAR点云数据树冠上层信息不足，以及无人机影像树冠下层信息缺失等问题。充分利用多源数据所包含的丰富信息进行树种识别，可有效提高树种识别精度。

关键词：树种识别多源遥感激光雷达无人机影像

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基于近红外光谱-光纤液滴分析法检测蓝莓综合品质

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食品科学 2024年第18期45卷 216-224页

作者：冯国红周金东朱玉杰王甜甜东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

基于近红外光谱融合液滴分析技术进行蓝莓的二维相关分析,以实现蓝莓综合贮藏品质的检测。本研究采集8个贮藏时间‘绿宝石’蓝莓的近红外光谱图和液滴指纹图,综合分析硬度、花青素、VC、固酸比等15个理化指标,发现各指标之间有着密切的... 详细信息

基于近红外光谱融合液滴分析技术进行蓝莓的二维相关分析,以实现蓝莓综合贮藏品质的检测。本研究采集8个贮藏时间‘绿宝石’蓝莓的近红外光谱图和液滴指纹图,综合分析硬度、花青素、VC、固酸比等15个理化指标,发现各指标之间有着密切的相关性,因此对15个理化指标进行隶属函数联合主成分分析计算蓝莓的综合得分,以此划分综合贮藏品质的等级。对光谱数据进行Savitzky-Golay(SG)卷积平滑、标准正态变换、多元散射矫正和迭代自适应加权惩罚最小二乘预处理,经对比分析,SG卷积平滑预处理后所建立的模型预测精度最高,预测结果为82.67%。对液滴数据取平均进行数据降维后进行移动平均平滑、SG卷积平滑、高斯滤波和中值滤波预处理,经过对比分析,经SG卷积平滑预处理后所建立的模型预测精度最高,预测结果为86.67%。以蓝莓的综合得分作为外扰,对光谱数据和液滴数据分别进行二维相关分析,分别优选出879、1019、1220、1636 nm波长和789、1653、2386、2703 ms自相关峰所对应的位置作为特征变量,以光谱和液滴特征数据融合后作为输入建立支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林模型,模型预测准确率分别为100.00%和98.33%,均高于以单个特征作为输入的预测准确率,且SVM模型预测效果更优,之后用‘蓝宝石’‘莱克西’和‘蓝丰’等9个蓝莓品种进行验证,采用相同的方法进行一系列数据处理建立SVM模型,结果表明模型对于不同品种蓝莓均表现出良好的预测效果。综上,利用可见-近红外光谱融合液滴分析技术可以实现蓝莓综合贮藏品质的预测,为蓝莓的品质检测提供新的方法。

关键词：蓝莓可见-近红外光谱液滴分析二维相关光谱主成分分析

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拉曼光谱结合WGANGP-ResNet算法鉴别病原菌种类

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 542-547页

作者：孟星志刘亚秋刘丽娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收... 详细信息

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收集大批量病原菌拉曼光谱劳神费力,且易受荧光等因素影响。针对上述问题,提出一种基于WGAN-GP数据增强方法和ResNet结合的病原菌拉曼光谱检测模型。采用五种常见眼科病原菌的拉曼光谱。将采集到的原始数据归一化作为ResNet和传统卷积神经网络(1D-CNN)的输入,将经过SG滤波、airPLS基线校正、PCA降维等预处理后的数据作为K近邻(KNN)的输入,对比分析发现ResNet模型效果最优,其分类精度可达96%;搭建Wasserstein生成式对抗网络加梯度惩罚模型(WGAN-GP),生成大量与真实数据相似的高分辨率光谱数据。同时与偏移法、深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)2种数据增强方法进行比对,证明WGAN-GP的可靠性;为验证生成数据可以丰富数据多样性,进而提高分类精度,将扩充后的数据集重新放入ResNet进行训练,最终WGAN-GP结合ResNet的分类准确率提高到99.3%。结果表明:基于ResNet的分类模型无需复杂数据预处理,在开发效率和分类精度上均有提高;改进的WGAN-GP模型适用于拉曼光谱数据增强,解决了传统数据增强方法生成光谱的有效性与类别准确性不匹配的问题,相比于GAN提高了训练过程的速度和稳定性;利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)结合WGANGP-ResNet模型对病原菌拉曼光谱分类,减少了对大量训练数据的需求,有利于快速学习和分析低信噪比的拉曼光谱,并将光谱采集时间缩减到1/10。在临床快速、免培养鉴别病原菌方面具有重要研究意义与应用价值。

关键词： WGAN-GP 拉曼光谱病原菌鉴别一维残差网络卷积神经网络

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水下三维光学成像探测技术综述及展望

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激光与光电子学进展 2024年第22期61卷 19-32页

作者：王宇航王新宇张景辉卜璐杰张韬东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学计算机与控制学院黑龙江哈尔滨150040

水下三维光学成像可在复杂水域中成像,与传统成像不同,水下三维光学成像需要克服水介质的散射和吸收的影响来进行目标重建,在海洋工程、资源探索及国防建设等领域具有重要的应用价值。本文总结国内外水下三维光学成像技术的研究进展,依... 详细信息

水下三维光学成像可在复杂水域中成像,与传统成像不同,水下三维光学成像需要克服水介质的散射和吸收的影响来进行目标重建,在海洋工程、资源探索及国防建设等领域具有重要的应用价值。本文总结国内外水下三维光学成像技术的研究进展,依次介绍5种水下三维光学成像模式,包括水下距离选通技术、水下单光子探测技术、水下结构光三维点云成像技术、水下条纹管激光成像技术、水下多目相机成像技术。基于各成像技术的探测距离、成像特点、重建环境等方面的特点和存在的局限性,分析并讨论水下三维光学成像的发展趋势。

关键词：水下成像三维重建点云重构激光扫描激光雷达

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二元低共熔脂肪酸相变微胶囊的设计与工艺优化

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材料工程 2024年第10期52卷 34-43页

作者：袁红平洪枢邓竣骞吴新宇李晓玉肖俊连海兰南京林业大学材料科学与工程学院南京210037 东北林业大学材料科学与工程学院哈尔滨150040

单一脂肪酸的相变温度普遍较高且易泄漏,不能满足其作为相变材料对夏季建筑空调能耗调节的需求。本工作基于真实溶剂类导体屏蔽模型(conductor-like screening model for real solvents,COSMO-RS),采用COSMOthermX软件对7种中链脂肪酸... 详细信息

单一脂肪酸的相变温度普遍较高且易泄漏,不能满足其作为相变材料对夏季建筑空调能耗调节的需求。本工作基于真实溶剂类导体屏蔽模型(conductor-like screening model for real solvents,COSMO-RS),采用COSMOthermX软件对7种中链脂肪酸和10种长链脂肪酸两两组合的136种二元低共熔脂肪酸进行设计计算,筛选预测其共熔温度与摩尔比。进而将最优组合作为芯材,三聚氰胺-尿素-甲醛树脂(MUF)为壁材,通过原位聚合法制备相变微胶囊,系统地探讨不同工艺条件(芯壁比、反应温度、反应时间和反应转速等)对该微胶囊热物理性能的影响。结果表明:COSMO-RS模型可以直观地判断材料氢键供体(hydrogen bond donor,HBD)与受体(hydrogen bond acceptor,HBA)之间的关系,最优组合月桂酸(lauric acid,LA)与肉豆蔻酸(myristic acid,MA)摩尔比为0.66∶0.34的LA-MA(LM)理论共熔温度(33.25℃)与实验结果(33.1℃)相似度达98.08%;在芯壁比2∶1、反应时间3 h、反应温度80℃、搅拌转速200 r/min的条件下,MUF对芯材LM的包覆效率为61.37%,较好地解决了泄漏问题,对降低建筑空调制冷能耗具有潜在的应用价值。

关键词：月桂酸肉豆蔻酸二元低共熔脂肪酸相变微胶囊 COSMO-RS

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冷链物流环境下时间温度指示器的制备与应用

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农业工程学报 2023年第22期39卷 246-257页

作者：胡泽茜李洋崔琢玉黄碧飞东北林业大学土木与交通学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为可视化冷链储运过程中桑葚品质和剩余货架期,该研究通过单因素和正交试验调节木糖、甘氨酸、磷酸氢二钾(K2HPO4)浓度配比,实时记录不同配比时间温度指示器(time temperature indicator,TTI)的颜色及吸光度变化规律,寻求最佳浓度配比的... 详细信息

为可视化冷链储运过程中桑葚品质和剩余货架期,该研究通过单因素和正交试验调节木糖、甘氨酸、磷酸氢二钾(K2HPO4)浓度配比,实时记录不同配比时间温度指示器(time temperature indicator,TTI)的颜色及吸光度变化规律,寻求最佳浓度配比的TTI,利用傅里叶红外光谱和紫外-可见吸收光谱探究TTI内在机理,并用动力学验证TTI恒温和断链情况下的适用性。结果表明,当木糖浓度为1.00 mol/L,甘氨酸浓度为2.00 mol/L,K2HPO4浓度为1.00 mol/L时TTI的吸光度更高,颜色变化更为均匀,通过阿仑尼乌斯方程得到TTI活化能为40.13 kJ/mol。桑葚在-1~25℃的失重率、花青素、硬度、可溶性固形物、可滴定酸和维生素C的活化能分别为36.08、40.42、43.35、38.28、43.72、40.41 kJ/mol,与TTI活化能接近,说明TTI可以很好地监测桑葚的剩余货架期。此外,断链模拟结果显示,桑葚开始腐败时,TTI的颜色到达指示终点,桑葚品质变化与TTI颜色变化一致,且在不同温度波动试验下桑葚各指标和TTI的等效温度小于1℃,由此说明,在温度波动情况下TTI可以很好地监测桑葚的品质以及剩余货架期。研究结果可为桑葚在储运过程中提供有效的剩余货架期监测,通过调节TTI的制备参数可改变其使用寿命和适用范围,以匹配不同货架期的食品。

关键词：活化能温度时间温度指示器美拉德反应桑葚冷链流通

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基于响应曲面法的木材喷涂漆雾扩散角度与均匀度优化

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林业科学 2024年第6期60卷 136-147页

作者：杨春梅刘彤彬马亚强丁禹程王金聪胡松宋文龙东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 广东博硕涂装技术有限公司佛山520308

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口流速v_(2)、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响,求解喷头最优结构参数,提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v_(2)、γ和λ的影响因素,将优化参数设为... 详细信息

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口流速v_(2)、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响,求解喷头最优结构参数,提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v_(2)、γ和λ的影响因素,将优化参数设为原始喷头的7项关键内部结构参数,包括内壁倒角β、三段管道内壁长度L_(1)至L_(3)和三段管道内壁直径d_(1)至d_(3),利用Design Expert设计7因素3水平3指标的BBD响应曲面试验,探究各结构参数对v_(2)、γ和λ的影响显著性。BBD试验各组结果由3部分仿真获得,采用k-ε模型进行喷头内部流场仿真、KHRT模型进行高压平口雾化仿真。应用Image J测定漆雾扩散角度,通过Python运用“雾滴撒点法”完成对每组雾化仿真结果的均匀性标定,利用多目标优化方法求解喷头最优结构参数,并通过仿真喷涂和实机喷涂验证其喷涂效果。【结果】BBD响应曲面试验结果表明,7项关键内部结构参数对指标的影响十分复杂,但3项指标v_(2)、 γ和λ回归显著(P≤0.000 1),多目标优化下的理论最优漆雾扩散角度为21.28°、最优漆雾均匀性为3.053;最优喷头的喷涂仿真试验结果表明,优化后喷口流速v_(2)由35.8 m·s^(-1)升至107 m·s^(-1),漆雾扩散角度γ由16.74°升至21.09°(与理论相差0.883%),漆雾均匀性λ由3.62升至3.03(λ越小代表越均匀,与理论相差0.751%)。在木材喷涂实机试验中,优化前后木材喷涂试样漆厚标准差由21.71μm降至17.74μm,单面喷涂时间由6.2 s降至5.5 s,单面喷头移动行程由3 255 mm降至2 887 mm。【结论】基于“雾滴撒点法”的漆雾均匀性评判标准以及基于响应曲面法和多目标的喷头结构参数优化方法可对木材喷涂喷头优化设计提供一定参考,对提高木材喷涂漆面均匀性和木材喷涂效率具有一定效果和帮助。

关键词：木材喷涂喷涂均匀性扩散角度雾化仿真响应曲面法多目标优化

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基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法

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农业机械学报 2023年第4期54卷 304-312,393页

作者：林文树张金生何乃磊东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

针对two⁃stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松... 详细信息

针对two⁃stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松毛虫侵害的落叶松无人机图像为数据,利用LabelImg软件标注75~100 m的无人机图像,构建落叶松毛虫虫害树木图像数据集。将CSPNet应用于YOLO v4模型的Neck架构,重新设计Backbone的特征提取网络———CSPDarknet53模型结构,并在CSPNet进行优化计算前的卷积中加入SENet以增加感受野信息,使其改变网络的深度、宽度、分辨率及网络结构,实现模型缩放,提高检测精度。同时,在PANet中使用CSPConvs卷积代替原有卷积Conv×5,最后经过YOLO Head检测输出预测结果。将YOLO v4 CSP网络模型部署至GPU进行训练,训练过程的内存降低至改进前的82.7%。再搭载至工作站进行测试,结果表明:改进的YOLO v4 CSP网络模型在测试阶段对虫害树木检测的正确率为97.50%,相比于YOLO v4的平均正确率提高3.4个百分点,模型精度接近目前主流two⁃stage框架Faster R CNN的98.75%;将改进的YOLO v4 CSP网络模型搭载至Jetson nano边缘计算设备,检测速度达到4.17 f/s,高于YOLO v4模型的1.72 f/s。基于YOLO v4 CSP的检测模型可实现对受灾树木检测速度与精度的平衡,降低模型的应用成本,搭载至无人机可实现对森林虫害的实时监测。

关键词：落叶松毛虫实时监测无人机 YOLO v4

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基于UAV-LiDAR的人工林林分郁闭度估测

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林业科学 2023年第8期59卷 12-21页

作者：杨晓慧吴金卓刘浩然钟浩林文树东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 东北林业大学土木与交通学院哈尔滨150040

【目的】提取无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云数据特征变量,结合样地实测数据构建林分郁闭度估测模型,为快速准确估测人工林林分郁闭度提供基础数据和技术参考。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区,基于多旋翼无人机激光雷... 详细信息

【目的】提取无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云数据特征变量,结合样地实测数据构建林分郁闭度估测模型,为快速准确估测人工林林分郁闭度提供基础数据和技术参考。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区,基于多旋翼无人机激光雷达获取的点云数据进行人工针叶林和阔叶林林分郁闭度反演,根据点云的三维坐标和能量值计算高度、强度、冠层特征变量并采用主成分分析法降维,处理后的变量与利用植物冠层分析仪获取的郁闭度进行逐步回归分析,建立人工针叶林和阔叶林林分郁闭度估测模型,在ArcGIS平台上应用估测模型和反距离权重插值法进行林分郁闭度反演制图。【结果】冠层特征变量对针叶林郁闭度的估测精度影响最显著,强度特征变量对阔叶林郁闭度的估测精度影响最显著。人工阔叶林郁闭度的估测精度(Adj R2=0.725,RMSE=0.005)优于人工针叶林(Adj R2=0.722,RMSE=0.007)。应用估测模型和反距离权重插值法估测整个样地的郁闭度范围在0.81~0.87之间,筛选10个检验点的郁闭度与实测郁闭度显示出较高相关性(r=0.859)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测林分郁闭度能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,提升估测精度。

关键词：无人机激光雷达林分郁闭度特征变量主成分分析逐步回归

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基于可见-近红外光谱和深度森林的蓝莓成熟度判别

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光谱学与光谱分析 2024年第11期44卷 3280-3286页

作者：王宏恩冯国红徐华东张润泽东北林业大学机电工程学院工业工程系黑龙江哈尔滨150040

为快速准确对蓝莓果实成熟程度进行分类,采用近红外光谱检测技术和深度森林算法,建立了蓝莓成熟度的判别模型。采用LabSpec 5000光谱仪采集了三种不同成熟程度的蓝莓标准样品,共获取了150组光谱样本。为确定最佳输入模型特征数目,对原... 详细信息

为快速准确对蓝莓果实成熟程度进行分类,采用近红外光谱检测技术和深度森林算法,建立了蓝莓成熟度的判别模型。采用LabSpec 5000光谱仪采集了三种不同成熟程度的蓝莓标准样品,共获取了150组光谱样本。为确定最佳输入模型特征数目,对原始光谱数据进行SavitzkyGolay卷积平滑处理,采用主成分分析将平滑处理后的数据降至4个主成分,并采用多项式特征衍生方法对每个主成分进行2、3、4、5阶的特征衍生,最终在深度森林中确定最佳的特征衍生阶数为4。为检验深度森林的成熟度判别效果,将其与随机森林、极端梯度提升树算法(xgboost)及stacking融合模型进行了对比,对各模型确定了最佳超参数组合,深度森林和stacking融合模型采用了手动调参,随机森林和xgboost采用了贝叶斯优化算法进行了超参数寻优。模型评估指标采用准确率、混淆矩阵、受试者工作特征曲线(ROC)、AUC度量及抗噪能力。研究结果表明,在测试集上,深度森林和stacking融合模型的准确率均为95.56%,随机森林和xgboost的准确率为93.33%;深度森林的AUC值为1,随机森林、stacking融合模型、xgboost的AUC值分别为0.99、0.98、0.96,深度森林和stacking融合模型的抗噪能力优于随机森林和xgboost。该研究的深度森林模型整体上判别效果优于其他三种模型,为蓝莓成熟程度判别提供了技术支持。

关键词：可见-近红外光谱深度森林蓝莓成熟度无损检测

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