为提高迷彩伪装图案的设计效率和环境适应性,利用背景拼接与纹理模板融合进行迷彩伪装图案的全自动化设计。通过将输入的若干背景图像自动组合为单张拼接图像,采用均值聚类法提取出背景拼接图像的主色;提出4种迷彩纹理模板自动设计方法(多圆形随机分布法、WGN傅里叶频谱法、肌理图像生成法及分层云彩法),再对所得迷彩纹理模板进行色彩聚类与色彩替换,得到最终的迷彩伪装图案。为验证设计的有效性,针对丛林虚拟场景自动生成了4种伪装图案,并进行了伪装效果的主观和客观评价。结果表明,上述方法仅需17.0~71.0 s即可完成针对目标背景的迷彩图案设计,且最优方案为基于多圆形随机分布法纹理模板的迷彩图案;本文方法相对于普通迷彩伪装,其主观评价搜索时间增加了8.1%,基于Positioning and Focus Network(PF-Net)模型的客观评价发现概率降低了45%。
光伏+生态修复的能源化矿山生态修复模式为纾解光伏发展用地困境、解决大面积矿山废弃地亟待修复的需求提供了突破口。本研究以辽宁省中部某矿区为例,构建林光互补、农光互补和草光互补3种光伏+矿山生态修复模式,结合生命周期评价方法,核算光伏发电系统碳减排量和生态系统增汇量,评估光伏+矿山生态修复的减碳增汇潜力。结果表明:光伏+矿山生态修复模式下,矿山年均减碳增汇量为514.93 t CO_(2)·hm^(-2),每兆瓦光伏电站年均减碳量为1242.94 t CO_(2)。该矿区若采用光伏+生态修复模式,25年计入期内减碳增汇总量630.43~779.24万t CO_(2)。光伏+矿山生态修复模式的减碳增汇量主要源于光伏清洁发电产生的碳减排,占比96.4%~99.4%,生态系统增汇量贡献较小,仅占总量的0.6%~3.7%。光伏+不同修复模式下的减碳增汇潜力不同,其中,林光互补减碳增汇潜力最大(711.89万t),其次为农光互补(704.07万t),草光互补减碳增汇潜力最小(697.98万t)。构建“光伏+矿山生态修复”模式可有效发挥光伏发电的减碳及矿山生态修复的增汇双重效益,助力我国碳中和目标实现。
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