检索结果-内蒙古大学图书馆

中南林业科技大学学报 2020年第6期40卷 72-80页

作者：黄宇玲吴达胜方陆明浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300

【目的】森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一,也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据。为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法,以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路。【... 详细信息

【目的】森林蓄积量是反映森林资源总规模和水平的基本林分调查因子之一,也是衡量森林资源丰富程度和森林生态环境优劣的重要依据。为探索更优的森林蓄积量建模和估测方法,以期为林业科学中森林蓄积量的估测研究提供新的方法与思路。【方法】以浙江省龙泉市为研究区,以单位蓄积量(m3/mu)为研究对象,集成森林资源二类调查数据、高分二号遥感影像数据、数字高程模型(DEM)数据。通过逐步回归特征选择方法选取与蓄积量相关的自变量因子,在不区分树种的情况下,利用极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGboost)方法、决策树梯度提升(Light generalized boosted regression models,LGBM)方法和梯度提升(Gradient boosting)方法分别建立蓄积量估测模型。然后,基于区分针叶林、阔叶林、针阔混交林的情况下,用XGboost方法再次建立蓄积量估测模型,并与未区分树种情况下的估测结果进行对比。采用十折交叉验证法对模型性能指标进行检验。【结果】在不区分树种的情况下,XGboost呈现了最佳的效果,优于LGBM方法和Gradient boosting方法,其建模精度为89.65%,估测精度为83.19%。在区分树种结构下,XGboost方法的建模精度(89.31%)与不区分树种情况下没有明显区别,但估测精度(84.5%)有一定提升,其中针叶林的效果最好。【结论】逐步回归特征选择方法结合XGboost方法能够取得最好的森林蓄积量估测效果,区分树种能够在一定程度上提高模型的泛化能力。XGboost方法在实践中使用方便,提供了在短时间内估测森林蓄积量的可能性,从而为森林蓄积量的估测提供了新的方法。

关键词：极端梯度提升算法决策树梯度提升算法梯度提升算法森林蓄积量高分二号

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基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法

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浙江农林大学学报 2018年第5期35卷 892-899页

作者：管昉立徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300

针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木... 详细信息

针对现有森林资源调查中立木胸径测量工作劳动强度大、效率低,先进设备操作复杂、成本高等问题,结合相机标定、三维重建、机器视觉和近景摄影测量等技术,探索基于智能手机与机器视觉技术的立木胸径测量方法。通过智能手机获取待测立木的图像信息,运用Lab颜色空间模型(Lab color model)和3×3算子对图像进行卷积运算,得到立木图像的视觉显著图;结合HSV颜色模型(色调H,饱和度S,明度V)中的H分量增强图像中立木树干部分的颜色对比度,通过图像分割算法识别并获取自然环境下的目标立木轮廓区域;通过一种改进的带有非线性畸变项的相机标定模型标定智能手机的相机内、外参数,并借助相机参数和二维图像信息进行三维世界坐标重建,从而实现树干1.3 m处胸径的测量。经验证,一定距离内胸径测量结果的相对误差小于2.50%。该方法测量精度较高,符合森林资源调查对胸径测量的精度要求,可应用于森林资源调查。

关键词：森林计测学智能手机胸径测量相机标定三维重建视觉显著性自适应直方图均衡化

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基于单目视觉的立木高度测量方法研究

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中南林业科技大学学报 2019年第11期39卷 29-35页

作者：陈相武徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300

针对传统立木高度测量方法中存在的测量效率低、设备不易携带等缺点,以摄影测量学、单目视觉测量、图像处理等技术为基础,提出一种基于单目视觉的立木高度测量方法。该方法利用Graph Cut算法对立木图像进行分割,实现图像中立木轮廓的自... 详细信息

针对传统立木高度测量方法中存在的测量效率低、设备不易携带等缺点,以摄影测量学、单目视觉测量、图像处理等技术为基础,提出一种基于单目视觉的立木高度测量方法。该方法利用Graph Cut算法对立木图像进行分割,实现图像中立木轮廓的自动获取;通过对相机模型内各个参数进行标定,再结合相机成像原理的几何相似模型,根据相机成像的逆推模型进行求解来获取相机与立木底端间的深度信息,再利用高精度陀螺仪获取相机俯视角,通过深度信息和角度信息实现非接触条件下的树高测量。且该方法无须知道相机的运动信息,仅通过拍摄单张立木图像便可测量立木到相机的距离,并实现立木高度测量。本研究使用型号为MI 2S的小米手机(内置高精度陀螺仪)作为实验设备,验证在任意范围内树高测量模型的精度。结果表明:该方法的树高测量精度可达95.78%,最高相对误差为4.22%,具有较高的精确性和有效性,能够满足国家森林资源连二类调查中树高测量精度的要求。

关键词：立木高度轮廓提取几何相似高度测量

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基于词袋模型的林业业务图像分类

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浙江农林大学学报 2017年第5期34卷 791-797页

作者：张广群李英杰汪杭军浙江农林大学信息工程学院浙江临安311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江临安311300 浙江农林大学暨阳学院浙江诸暨311800

针对林业业务图像的特点,提出了一种基于稠密尺度不变特征转换(Dense SIFT)特征的词袋(BoW)模型,并联合直方图正交核的支持向量机(SVM)对图像自动分类。首先采用Dense SIFT提取林业业务图像特征,然后使用BoW模型描述各业务图像,最后利用... 详细信息

针对林业业务图像的特点,提出了一种基于稠密尺度不变特征转换(Dense SIFT)特征的词袋(BoW)模型,并联合直方图正交核的支持向量机(SVM)对图像自动分类。首先采用Dense SIFT提取林业业务图像特征,然后使用BoW模型描述各业务图像,最后利用SVM进行分类识别。实验结果表明:采用Dense SIFT特征比SIFT特征训练时间和识别时间更短,并有更高的识别率,更适应实时性较高的场合;SVM采用多项式核函数(Poly),径向基核函数(RBF),多层感知器核函数(Sigmoid)以及直方图交叉核对3类林业业务图像分类时,直方图正交核取得的平均识别率最高;综合Dense SIFT在局部特征上的优势,加上BoW模型和直方图交叉核SVM分类器,平均识别率达到了86.7%,有较好的识别效果。

关键词：森林计测学林业业务图像图像分类特征提取 BoW模型支持向量机

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基于高光谱成像技术的红酸枝木材种类识别

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浙江农林大学学报 2016年第3期33卷 489-494页

作者：倪茜茜祁亨年周竹汪杭军浙江农林大学信息工程学院浙江临安311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江临安311300 浙江农林大学暨阳学院浙江诸暨311800

为了实现市场上常见红酸枝类Dalbergia spp.木材的快速无损识别,利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀Dalbergia cochinchinensis,巴里黄檀Dalbergia bariensis,奥氏黄檀Dalbergia oliveri和微凹黄檀Dalberg... 详细信息

为了实现市场上常见红酸枝类Dalbergia spp.木材的快速无损识别,利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀Dalbergia cochinchinensis,巴里黄檀Dalbergia bariensis,奥氏黄檀Dalbergia oliveri和微凹黄檀Dalbergia retusa为研究对象,采集高光谱图像并提取感兴趣区域内的反射光谱,采用Savitsky-Golay（SG）平滑算法、标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对955~1 642 nm波段光谱进行预处理,并通过主成分分析法（PCA）,回归系数法（RC）以及连续投影法（SPA）选择特征波长,分别建立了偏最小二乘判别分析（PLSDA）和极限学习机（ELM）判别分析模型。研究结果表明：经SG和MSC光谱预处理,采用SPA选择的特征波长建立的ELM模型性能最优,建模集和预测集的识别率均为100.0%。这为红酸枝木材种类的快速无损识别提供了新的方法。

关键词：木材科学与技术高光谱成像特征波长红酸枝木材无损判别

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改进栓皮栎树高预测混合效应模型研究

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林业资源管理 2018年第5期 54-62+89页

作者：黄峰徐爱俊唐丽华浙江农林大学信息工程学院浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室

树高与胸径是森林资源调查中2个重要的测树因子。鉴于树高测量相对不易实现的问题,以金华市永康市西溪镇的94株栓皮栎树为研究对象,在比较林业上常用的10个树高曲线模型拟合效果的基础上,改进了传统的Gompertz树高曲线模型,提出并构建... 详细信息

树高与胸径是森林资源调查中2个重要的测树因子。鉴于树高测量相对不易实现的问题,以金华市永康市西溪镇的94株栓皮栎树为研究对象,在比较林业上常用的10个树高曲线模型拟合效果的基础上,改进了传统的Gompertz树高曲线模型,提出并构建了含有立地因子的Gompertz混合效应树高预测改进模型。实验表明:1)当对Gompertz混合效应模型拟合时,引入随机参数b1,b3时模型拟合最好;当对Gompertz混合效应改进模型拟合时,引入随机参数b1,b4时模型拟合最好。2)构建的Gompertz混合效应改进模型决定系数达到0. 779,Gompertz混合效应模型决定系数为0. 553,Gompertz模型决定系数为0. 542,即仅凭混合效应方法构建模型对提高模型预测精度并不明显。实验证明了本文构建的Gompertz混合效应改进模型大大提高了栓皮栎的树高预测精度,为研究树种树高-胸径关系模型提供了一种新方法。

关键词：栓皮栎树树高预测立地因子 Gompertz模型混合效应

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基于近红外光谱技术的针叶材板材表面节子缺陷检测

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浙江农林大学学报 2017年第3期34卷 520-527页

作者：周竹尹建新周素茵周厚奎浙江农林大学信息工程学院浙江临安311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江临安311300 浙江农林大学智慧农林业研究中心浙江临安311300

为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外光谱仪获取北美黄杉Pseudotsuga menziesii,铁杉Tsuga chinensis,云杉Picea asperata,白云杉Picea glauca... 详细信息

为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外光谱仪获取北美黄杉Pseudotsuga menziesii,铁杉Tsuga chinensis,云杉Picea asperata,白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭叶松Pinus contorta-冷杉Abies laciocarp a(SPF)等4种板材的近红外光谱(1 000~1 650 nm),比较了光谱预处理方法、建模方法对节子识别的影响,并首次对多种针叶树材进行了节子识别的适应性研究,随后引入一种新的变量选择方法即随机青蛙算法用于优选节子检测的特征波长,在此基础上建立了板材节子识别的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。结果显示:一阶导数光谱预处理结合LS-SVM所建混合树种板材节子识别模型性能最优。随机青蛙算法提取了8个特征波长变量,仅占全波段变量的1.23%,所建简化模型效果最好。该模型对测试集的敏感性、特异性和识别准确率分别为98.49%,93.42%和96.30%。近红外光谱技术结合化学计量学方法可以对针叶材树种板材的表面节子进行快速准确检测,随机青蛙算法是提取板材表面节子缺陷特征的有效方法。该结果可为下一步搭建木材节子快速检测系统提供技术支撑。

关键词：木材科学与技术近红外光谱针叶材板材节子随机青蛙算法最小二乘-支持向量机

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金鲳鱼货架期品质快速检测方法研究

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中国食品学报 2015年第12期15卷 195-202页

作者：郭淼惠国华杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院杭州310018 浙江农林大学信息工程学院浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300

为研究金鲳鱼货架期间品质的变化,分别测定鱼肉样品的质构、挥发性盐基、p H、可见-近红外光谱、电子鼻等指标。黏度、挥发性盐基氮和p H上升以及硬度下降表明货架期间金鲳鱼的鱼肉成分及肌肉组织发生了变化。对获取的电子鼻检测数据进... 详细信息

为研究金鲳鱼货架期间品质的变化,分别测定鱼肉样品的质构、挥发性盐基、p H、可见-近红外光谱、电子鼻等指标。黏度、挥发性盐基氮和p H上升以及硬度下降表明货架期间金鲳鱼的鱼肉成分及肌肉组织发生了变化。对获取的电子鼻检测数据进行主成分分析及随机共振信噪比谱分析。主成分分析表明前3个主成分构成空间可有效区分不同货架期的金鲳鱼。采用信噪比谱特征值构建金鲳鱼货架期预测模型,具有较高的拟合精度,实现了金鲳鱼货架期的定量检测。

关键词：金鲳鱼货架期可见/红外光谱电子鼻信噪比

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双角激光立木胸径测量仪的研制

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传感技术学报 2023年第6期36卷 990-998页

作者：孙渊敬方陆明余顺海郑似青袁方星楼雄伟浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 国家林业与草原局林业感知技术与智能装备重点实验室浙江杭州311300 钱江源国家公园管理局浙江开化324300

胸径是立木生长量测量的主要指标。运用角度传感器、激光测距传感器、超声波测距传感器研制了一款双角激光立木胸径测量仪,并结合电脑端上位机实现了数据上传、存储等功能。实测表明:与围尺相比,总体偏差为-0.82%、测量精度为98.23%;与... 详细信息

胸径是立木生长量测量的主要指标。运用角度传感器、激光测距传感器、超声波测距传感器研制了一款双角激光立木胸径测量仪,并结合电脑端上位机实现了数据上传、存储等功能。实测表明:与围尺相比,总体偏差为-0.82%、测量精度为98.23%;与卡尺相比,总体偏差为0.35%、测量精度为98.02%。与相关电子测量仪相比,测量范围扩大,功能更为丰富,效率更高,适用性更广。

关键词：森林资源清查胸径测量激光测距传传感器角度传感器

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基于iOS系统的观赏植物识别

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浙江农林大学学报 2018年第5期35卷 900-907页

作者：王礼洪祖兵方陆明陈珣吴超浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江省仙居县林业局浙江仙居317300

为了解决公众识别校园内观赏植物的问题,基于iOS操作系统设计了一款利用叶片识别观赏植物的应用程序(APP)。建立了本地SQLite数据库,存储叶片的特征数据及与校园文化相关的植物属性信息。系统运行流程:通过iPhone拍照获取植物的叶片图像... 详细信息

为了解决公众识别校园内观赏植物的问题,基于iOS操作系统设计了一款利用叶片识别观赏植物的应用程序(APP)。建立了本地SQLite数据库,存储叶片的特征数据及与校园文化相关的植物属性信息。系统运行流程:通过iPhone拍照获取植物的叶片图像,转化为灰度图后,运用OTSU法分割出叶片区域,再提取叶片的颜色、形状、纹理等10种特征,运用支持向量机(SVM)分类器识别叶片并在iPhone上展示相应的图片和文字信息。结果显示:所选8种实验观赏植物叶片的平均识别率为92%,平均用时2.6 s。该系统简单便捷,为校园观赏植物基于叶片的手机自动识别提供了实现方法,有助于发挥观赏植物在大学校园的科学价值和独特人文价值。

关键词：植物学信息处理 iOS 叶片特征提取图像识别

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