检索结果-内蒙古大学图书馆

浅水湖泊水生植被和藻类水华时空演变遥感长期监测:以太湖流域长荡湖为例(1985-2021年)

湖泊科学 2025年第2期37卷 368-377,I0001页

作者：黄林生倪贵高王康赵晋陵罗菊花安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与流域水安全全国重点实验室南京211135

水生植被和藻类作为湖泊生态系统的主要初级生产者,对湖泊生态系统具有重要作用。在气候变化和人类活动的双重作用下,湖泊富营养化加剧,水生植被退化,藻类水华频发。开展湖泊水生植被群落和藻类水华的长期观测可为湖泊生态系统水生植被... 详细信息

水生植被和藻类作为湖泊生态系统的主要初级生产者,对湖泊生态系统具有重要作用。在气候变化和人类活动的双重作用下,湖泊富营养化加剧,水生植被退化,藻类水华频发。开展湖泊水生植被群落和藻类水华的长期观测可为湖泊生态系统水生植被修复和藻类水华管控提供决策依据。本研究以太湖流域浅水湖泊长荡湖为研究区,基于1985-2021年的Landsat 5和8卫星数据,利用VBI(vegetation and bloom indices)草藻分类算法,开展了浮叶/挺水植被、沉水植被和藻类水华长时序时空演变分析。结果表明:36年来,长荡湖水生植被(包括浮叶/挺水植被和沉水植被)都呈现显著下降趋势,其中沉水植被下降趋势尤为明显,沉水植被从湖中心向岸边逐步退化,其覆盖度从1985年的75%下降至2021年的不足21%;自2011年起,长荡湖水生植被优势生活型从沉水植被转变为浮叶/挺水植被;2010年首次监测到水华发生,2020年和2021年连续两年均监测到湖中心有大面积水华。基于湖泊围网面积和气象数据分析发现,围网拆除是水生植被退化和优势生活型转变的主要因素。

关键词：太湖流域长荡湖水生植被藻类水华围网遥感

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基于BCC_CPSv2模式的淮河流域月参考作物蒸散概率订正预报

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农业工程学报 2022年第23期38卷 61-69,F0003页

作者：曹雯段春锋徐祥程智汪栩加安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031 安徽省气候中心合肥230031 安徽省气象科学研究所安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室合肥230031

参考作物蒸散(Reference Crop Evapotranspiration,ET0)预报在农业水资源配置、区域干湿演变评估方面有着重要作用。该研究基于国家气候中心第二代气候预测系统(Beijing Climate Center Second-Generation Climate Prediction System,BCC_CPSv2)模式预报数据和1991-2020年淮河流域地面气象观测数据,利用分位数映射法对模式预报的气象要素进行概率订正,采用Penman-Monteith公式计算ET0,并评估了订正前后BCC_CPSv2模式对淮河流域月ET0和气象要素的预报性能。结果表明:1)模式对平均气温、净辐射和相对湿度的预报值较观测值偏小,风速预报值在3-6月偏小,其他月份偏大,4个气象要素预报的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为1.84℃、1.70 MJ/m2d、15.79%和1.39 m/s;气象要素预报偏差导致2-6月ET0预报值较计算值偏小,1月和7-12月偏大,区域平均RMSE为0.59 mm/d,绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)为21.9%。2)概率订正有效降低了气象要素和ET0的预报误差。气温、净辐射、相对湿度和风速预报订正值的RMSE均小于订正前;80%月份ET0预报订正值的RMSE小于订正前,区域平均RMSE减小了0.23 mm/d,MAPE减小了11.2%。3)夏半年和冬半年ET0预报误差的首要来源分别是净辐射和相对湿度,主要是由于模式对这2个要素的预报精度较低且ET0对其敏感,误差容易传递。可见,基于模式概率订正的月尺度ET0预报方法精度较高,可以为水资源优化管理、灌溉制度制定和农业中长期需水决策提供参考。

关键词：蒸散气候模式预报概率订正淮河流域

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一种结合增强对齐与多注意力融合的偏振视频超分辨方法

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光学技术 2024年第3期50卷 269-276页

作者：徐国明金苗梁栋马健王峰李毅安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 安徽文达信息工程学院智能技术研究所安徽合肥231201

在偏振成像探测中,偏振多通道视频序列给数据传输和处理带来挑战,同时探测精度又依赖高分辨率图像,为此超分辨率计算成像就成为偏振成像探测系统的关键技术。从视频运动特征入手,提出一种结合增强对齐与多注意力融合的偏振视频超分辨率... 详细信息

在偏振成像探测中,偏振多通道视频序列给数据传输和处理带来挑战,同时探测精度又依赖高分辨率图像,为此超分辨率计算成像就成为偏振成像探测系统的关键技术。从视频运动特征入手,提出一种结合增强对齐与多注意力融合的偏振视频超分辨率重建方法。采用三级级联结构实现特征对齐,每一级特征由上一级特征下采样两倍得到,并采用光流引导的可变形卷积进行特征对齐;在融合阶段结合包括时间注意力、空间注意力、通道注意力在内的多种注意力机制,以充分利用通道间依赖性和时空相关性来提升超分辨率重建效果。所提方法与VSR-DUF、RBPN、EDVR、RLSP、RSDN、RRN、DARN、MSAWN等视频超分辨率方法在0°、45°、90°、135°偏振角视频上进行定性和定量对比实验,该实验表明该算法峰值信噪比和结构相似度指标高于其他算法,并且视频帧的高频纹理细节的修复更加丰富,接近偏振成像系统的原始高清图像帧。

关键词：成像探测视频超分辨率深度学习偏振视频注意力机制

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安徽省茶树春霜冻害的风险评估

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中国农业气象 2021年第10期42卷 870-878页

作者：刘瑞娜陈金华陈曦曹雯安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031

应用安徽省茶种植区45个气象站点1981−2017年气象资料和1998−2017年茶叶产量资料,选取霜冻害发生综合频率、坡向敏感性指数、茶园面积和灾年减产率变异系数4个因子,利用加权指数求和法构建了茶树霜冻害风险指数,借助ANUSPLIN插值模型和... 详细信息

应用安徽省茶种植区45个气象站点1981−2017年气象资料和1998−2017年茶叶产量资料,选取霜冻害发生综合频率、坡向敏感性指数、茶园面积和灾年减产率变异系数4个因子,利用加权指数求和法构建了茶树霜冻害风险指数,借助ANUSPLIN插值模型和地理信息系统开展了安徽省茶树霜冻害风险评估。结果表明:安徽省茶树春霜冻害高风险、中风险和低风险区域面积为118×10^(4)hm^(2)、337×10^(4)hm^(2)和353×10^(4)hm^(2)分别占评价区域总面积的14.6%、41.7%和43.7%。高风险区主要分布在大别山茶区的金寨县、霍山县、岳西县、潜山县等和江南茶区南部海拔600m以上的高山区域,零星分布在江北茶区北坡地带。中风险区多分布在大别山茶区和江南茶区海拔低于600m的山区,呈斑块状分布在江北茶区的丘陵和低山区。低风险区集中分布在芜湖−宣城−铜陵−池州沿江一带,零星分布在江南茶区的低山区。构建的风险指数总体能客观反映安徽省茶树霜冻害风险水平,可为茶树霜冻害风险管理提供依据。

关键词：霜冻害风险指数风险评估减产率茶叶

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基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别

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农业工程学报 2021年第8期37卷 143-150页

作者：徐建鹏王杰徐祥琚书存安徽省农村综合经济信息中心合肥230031 安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特... 详细信息

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。

关键词：图像识别神经网络模型水稻 RAdam ResNet50 生育期

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基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测

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计算机应用研究 2024年第9期41卷 2854-2859页

作者：徐国明陈奇志刘綦马健王峰安徽大学互联网学院合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031

针对伪装物体分割中图像识别鲁棒性较差、模型泛化性不强的问题,受神经科学中人类视觉系统接受场结构的启发,提出一种基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测方法。根据偏振成像目标探测需要,构建了能有效遏制背景噪声以及获... 详细信息

针对伪装物体分割中图像识别鲁棒性较差、模型泛化性不强的问题,受神经科学中人类视觉系统接受场结构的启发,提出一种基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测方法。根据偏振成像目标探测需要,构建了能有效遏制背景噪声以及获取目标细节特征的偏振成像数据集。该方法基于识别与定位网络框架,通过改进特征提取模块和解码器模块,该模块利用了偏心度和感受野大小之间的关系,涵盖多尺度的目标信息,可以有效提高伪装目标特征的可分辨性和鲁棒性。实验验证利用自建数据集在多个典型目标上进行,并与经典算法进行分割结果的主观视觉与客观评价指标对比,对比实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：偏振成像伪装目标分割机器视觉卷积神经网络数据集

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奶牛体况评分目标检测数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 24-35页

作者：黄小平豆子豪黄飞郑寰宇侯现坤王晨洋冯涛饶元安徽大学互联网学院农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230039 安徽农业大学信息与人工智能学院农业农村部农业传感器重点实验室合肥230036

奶牛体况评分是评价奶牛产能与体态健康的重要指标。目前,随着现代化牧场的发展,智能检测技术已被应用于奶牛精准养殖中。本研究旨在创建一个奶牛体况评分目标检测数据集,以支持农业领域中奶牛健康监测的自动化。本数据集由体况评分3.25... 详细信息

奶牛体况评分是评价奶牛产能与体态健康的重要指标。目前,随着现代化牧场的发展,智能检测技术已被应用于奶牛精准养殖中。本研究旨在创建一个奶牛体况评分目标检测数据集,以支持农业领域中奶牛健康监测的自动化。本数据集由体况评分3.25、3.5、3.75、4.0和4.25的5类图像组成,且每张图像都标注了奶牛的体况评分区域。体况评分是衡量奶牛健康状况的重要指标,对于精确而高效的评估具有重要意义。数据集的构建来自规模化养殖农场的奶牛图像,每张图像都经过专业兽医团队的体况评分,评分结果被用于生成标注信息。标注信息包括奶牛体况评分的边界框坐标和相应的评分标签。为了提高数据集的多样性和鲁棒性,在数据集中引入了一系列挑战性因素,例如不同光照条件、奶牛姿态的变化以及背景杂乱的情况。这有助于确保训练的目标检测模型在真实场景中具有良好的泛化性能。通过开发这一奶牛体况评分目标检测数据集,为农业领域的奶牛健康监测提供了一个有力的工具,有望推动相关技术的发展,提高奶牛管理的效率和精度。此外,本数据集还为研究人员提供了一个有价值的资源,用于深入研究奶牛体况与健康之间的关联,为未来的农业科技创新提供支持。

关键词：奶牛体况评分目标检测农业领域健康监测

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山羊和绵羊脸部检测数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 36-44页

为实现羊的脸部检测、头部行为识别和分类,构建了山羊和绵羊脸部数据集。本研究拍摄了自然状态下的纯色山羊和自然环境中的绵羊的羊脸图像。本数据集包括了不同角度、不同数量、不同场景(舍内、舍外)以及不同遮挡等的山羊与绵羊脸部分... 详细信息

为实现羊的脸部检测、头部行为识别和分类,构建了山羊和绵羊脸部数据集。本研究拍摄了自然状态下的纯色山羊和自然环境中的绵羊的羊脸图像。本数据集包括了不同角度、不同数量、不同场景(舍内、舍外)以及不同遮挡等的山羊与绵羊脸部分的图像。为了保证数据集的质量,通过人工的处理和筛选,得到了2412幅高质量、高分辨率的羊脸图像数据集,并对这2412幅图像进行了手工标注。为了测试本数据集的质量与真实性,将数据集按照训练集和测试集为8︰2的比例划分,用于评估山羊和绵羊脸部检测模型的性能,测试了Faster R-CNN,SSD,Yolov3和Yolov5四个模型。经过实验验证,本数据集在羊脸检测模型上表现出良好的效果,为羊脸检测领域的研究和应用提供了有价值的资源。此外,将持续完善和更新本数据集,以满足不断增长的研究需求和应用场景。

关键词：羊脸检测畜牧养殖山羊绵羊

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轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率重建

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光学精密工程 2022年第19期30卷 2404-2419页

作者：王杰徐国明马健王勇李毅安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601 陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 安徽文达信息工程学院智能技术研究所安徽合肥231201

深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷... 详细信息

深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷积层的表征能力,以有效地传递浅层特征并减少参数量。设计空间注意力自适应权重机制以提取关键的空间内容特征,构造空间金字塔网络增强多感受野下的偏振特征信息,特别地,上采样模块引入浅层与深层重建双路径,通过融合双层路径特征计算生成高分辨率偏振图像。最后,网络末端信息细化块用以学习更精细的特征并增强重建质量。实验结果表明:本文网络重建图像的纹理细节更加丰富,在全偏振图像集上2倍超分辨率的峰值信噪比为45.12 dB,参数量仅约为MSRN模型的9%。所提方法通过级联方式有效捕捉低频特征信息同时极大地减少参数量,并结合注意力金字塔结构探索深层特征,实现了轻量级网络的高效超分辨率重建效果。

关键词：计算成像超分辨率轻量级网络偏振图像级联连接

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皖南茶叶生长季气候资源变化特征及其影响分析

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广东农业科学 2021年第4期48卷 14-22页

作者：徐建鹏伍琼王晖安徽省农业气象中心安徽合肥230031 安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230031

【目的】通过分析气候变暖背景下皖南地区茶叶生长气候资源变化特征,为皖南地区茶叶生产合理利用气候资源、应对气候变化提供科学依据。【方法】利用安徽省皖南山区19个气象观测站1971—2019年的逐日平均气温、日照时数、降水量、相对... 详细信息

【目的】通过分析气候变暖背景下皖南地区茶叶生长气候资源变化特征,为皖南地区茶叶生产合理利用气候资源、应对气候变化提供科学依据。【方法】利用安徽省皖南山区19个气象观测站1971—2019年的逐日平均气温、日照时数、降水量、相对湿度等资料,分析气候变暖背景下皖南山区茶叶生长热量、光照、降水等气候资源及开采期变化特征。【结果】近50年安徽省皖南山区茶叶生长热量资源呈极显著增加,其中年平均气温、≥10℃活动积温和适宜生长日数增幅分别为0.29℃/10年、111.7℃/10年和2.7 d/10年;光照资源极显著减少,年均日照时数降幅为57.5 h/10年;降水资源变化不一,其中降水量呈增加趋势、增幅为13.7 mm/10年,相对湿度极显著降低,降幅为0.5%/10年。【结论】气候变暖造成皖南山区早生种和中晚生种茶叶开采期极显著提前,提前幅度分别为4.2、3.6 d/10年,气候变暖带来的气温和降水的变化对皖南山区茶叶产量影响较大。

关键词：茶叶开采期气候资源变化特征皖南气候影响

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