检索结果-内蒙古大学图书馆

西部人居环境学刊 2025年第1期40卷 58-64页

作者：唐丽玉黄子晴苏宏霖福州大学数字中国研究院(福建) 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心

城市绿地具有生态、景观和社会等多种服务功能,是健康城市环境的关键因素。街道绿地影响着步行环境的质量,是衡量步行舒适性的重要指标。绿视率为从人本视角量化绿化环境的描述因子。针对当前可步行性评价较少考虑步行环境这一问题,在... 详细信息

城市绿地具有生态、景观和社会等多种服务功能,是健康城市环境的关键因素。街道绿地影响着步行环境的质量,是衡量步行舒适性的重要指标。绿视率为从人本视角量化绿化环境的描述因子。针对当前可步行性评价较少考虑步行环境这一问题,在步行指数评价方法的基础上,基于路网、兴趣点、百度街景等大数据,以步行指数表征街道功能,以绿视率表征街道环境,对街道可步行性进行综合评价。以福州市中心城区进行实例研究,对比综合评价方法与步行指数评价方法,探讨其与人口活动数量的关系,并探索街道可步行性的影响因素。结果表明:福州市中心城区内的街道可步行性平均得分为58,街道可步行性较好,其中支路、住宅类街道的可步行性最高;整体上,综合评价方法与人口活动数量的正相关系数为0.313,较步行指数评价方法提高0.018;不同交通等级的街道绿化环境对可步行性有不同的影响,支路的绿视率水平与可步行性存在显著的正相关关系(r=0.135)。

关键词：绿视率可步行性街景街道绿地步行指数

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基于改进YOLOx模型的无人机影像城市树种识别

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测绘与空间地理信息 2025年第2期48卷 46-49页

作者：王全福唐丽玉焦怀瑾何建国福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福建福州350108

利用高分辨率无人机遥感影像,结合深度学习算法,提出一种城市棕榈树树种识别的解决方法。以YOLOx-s模型为基础,在主干特征网络引入一种混合注意力机制模块CBAM;在Neck部分特征金字塔结构中加入Bottom-up结构;并改进IoU损失的计算方式,... 详细信息

利用高分辨率无人机遥感影像,结合深度学习算法,提出一种城市棕榈树树种识别的解决方法。以YOLOx-s模型为基础,在主干特征网络引入一种混合注意力机制模块CBAM;在Neck部分特征金字塔结构中加入Bottom-up结构;并改进IoU损失的计算方式,增大对网络误判的惩罚来优化模型。分别与Faster R-CNN、SSD、YOLOv3和原始YOLOx-s模型对实验区进行棕榈树识别,并对实验结果进行对比分析。实验结果表明,本文方法在基于高分辨率无人机影像的棕榈树识别中具有更高的精度,相较于原始的YOLOx-s有一定的提升。本文提出的改进后的YOLOx-s模型,实现了可见光影像的树种识别,可为城市棕榈树识别提供一定参考。

关键词：无人机遥感影像 YOLOx-s 棕榈树树种识别注意力机制

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结合特征线的多视图建筑物三维重建

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测绘与空间地理信息 2025年第3期48卷 103-106,110页

作者：刘雨钦唐丽玉郭泽宇福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福建福州350108

根据图像特征线能够反映建筑物的结构信息的特点,提出了结合特征线的建筑物多视图三维重建方法。通过运动恢复结构和多视图立体视觉法获取多视图像的稠密点云、匹配特征点和相机姿态等信息;利用改进的LSD检测算法和线-节点-线算法提取... 详细信息

根据图像特征线能够反映建筑物的结构信息的特点,提出了结合特征线的建筑物多视图三维重建方法。通过运动恢复结构和多视图立体视觉法获取多视图像的稠密点云、匹配特征点和相机姿态等信息;利用改进的LSD检测算法和线-节点-线算法提取图像特征线,获取特征线匹配关系;构造交比射影不变量,以匹配特征线上的特征点进行三维线段重建;将重建的三维线段进行等距离散化采样与稠密点云融合,采用Delaunay三角剖分算法重建表面网格模型。结果表明,该方法在重建建筑物三维线段和优化建筑物表面网格模型结构表达方面具有优势。

关键词：多视图建筑物三维重建运动恢复结构特征线

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基于多特征优选的无人机可见光遥感林分类型分类

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林业科学 2021年第6期57卷 24-36页

作者：周小成郑磊黄洪宇福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350116

【目的】以无人机可见光遥感影像为数据源实现竹林、针叶林和阔叶林的分类识别,扩展无人机可见光遥感数据在森林资源调查中的应用范围。【方法】利用无人机获取仅包含红、绿、蓝3个波段光谱信息的航拍影像,经预处理生成空间分辨率为0.1 ... 详细信息

【目的】以无人机可见光遥感影像为数据源实现竹林、针叶林和阔叶林的分类识别,扩展无人机可见光遥感数据在森林资源调查中的应用范围。【方法】利用无人机获取仅包含红、绿、蓝3个波段光谱信息的航拍影像,经预处理生成空间分辨率为0.1 m的数字正射影像图(DOM)和数字表面模型(DSM),从DSM和DOM中提取包括高度特征、光谱特征、常见的可见光植被指数、HSV颜色分量、HSV颜色分量基础上提取的纹理特征以及扩展的形态学多属性剖面(EMAPs)6类特征;采用递归特征消除随机森林算法(RF_RFE)优选特征子集,根据不同类型特征和优选特征子集设置8组试验,使用随机森林分类器(RFC)进行林分类型分类,运用目视解译获得的地面真实影像建立混淆矩阵评价分类结果。【结果】1)单独利用光谱特征进行林分类型分类效果不理想,总体精度为65.68%,Kappa系数为0.53;以光谱特征为基础单独引入其他特征进行林分类型分类,除植被指数外,其他特征均可提高总体分类精度;2)采用递归特征消除随机森林算法优选出11个特征,包括5个EMAPs特征、3个HSV纹理特征、1个高度特征、1个植被指数和1个HSV颜色分量,11个特征组合获得8组试验中最高分类精度,总体精度为81.05%,Kappa系数为0.73;3)将多特征优选方法应用于不同分辨率的可见光无人机影像上均取得较好分类结果,其中分辨率为0.3 m时分类精度最高,总体精度为82.46%,Kappa系数为0.75。【结论】递归特征消除随机森林算法综合多类型特征中最有利于林分类型分类的特征,从而提高分类精度,研究结果可为无人机可见光遥感数据在森林资源调查中林分类型信息的提取提供参考。

关键词：林分类型可见光遥感无人机特征提取特征优选分类

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基于单木位置特征的多源树木三维点云配准方法

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林业科学 2022年第11期58卷 96-107页

作者：黄洪宇骆钰波唐丽玉李肖肖彭巍陈崇成福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108

【目的】针对不同观测平台获得的树木三维点云特征少、重叠率低、配准较难的问题,以不同视角不同平台的森林点云数据为输入,根据单木平面位置分布一致性原则,提出一种适用于多类型数据的无标记森林点云自动配准方法,实现以单木对象为语... 详细信息

【目的】针对不同观测平台获得的树木三维点云特征少、重叠率低、配准较难的问题,以不同视角不同平台的森林点云数据为输入,根据单木平面位置分布一致性原则,提出一种适用于多类型数据的无标记森林点云自动配准方法,实现以单木对象为语义特征的点对匹配。【方法】首先从不同类型点云数据中分别提取单木平面位置:对于侧视型点云,基于点云主方向离散度与主方向竖直角度偏差剔除部分非主干点云,采用体素点云剖分的连通分量分割方法识别单木主干,统计单木主干点云体素垂直分布最大值点作为单木平面位置;对于俯视型点云,采用标记分水岭算法分割冠层高度模型,提取单木并识别冠层顶点作为单木平面位置。然后以提取的单木平面位置为特征点,基于Laplace谱图匹配理论获取配准矩阵,完成4自由度点云粗配准。最后,采用主干点云匹配完成侧视与侧视点云的精配准,采用全局点云最近点迭代法与主干点云匹配完成侧视与俯视点云的精配准。【结果】侧视-侧视点云配准精度优于侧视-俯视点云,侧视-侧视点云粗配准平均误差为0.24 m,精配准平均误差为0.08 m;侧视-俯视点云粗配准平均误差为1.07 m,全局点云最近点迭代法平均误差为0.44 m,机载激光点云与侧视点云经主干点云匹配后,平均误差为0.36 m。【结论】本研究立足于森林环境,借鉴由粗到精的配准思路,综合多种算法,提出一种适用于多源点云数据类型的配准方法,并通过试验证明了方法的可行性。基于单木位置特征的多源树木三维点云配准方法适用于森林、城市园林绿地等垂直生长结构较为明显的树木配准,可为森林资源调查与评估提供坐标统一、较为完整的高精度三维测量数据。

关键词：点云配准单木分割特征提取图匹配

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基于ALBERT模型的园林植物知识实体与关系抽取方法

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地球信息科学学报 2021年第7期23卷 1208-1220页

作者：陈晓玲唐丽玉胡颖江锋彭巍冯先超福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350108

园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持。植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节。针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义... 详细信息

园林植物知识图谱可为顾及区域适应性、观赏性和生态性等因子的绿化树种的选型提供知识支持。植物描述文本的实体识别及关系抽取是知识图谱构建的关键环节。针对植物领域未有公开的标注数据集,本文阐述了园林植物数据集的构建流程,定义了园林植物的概念体系结构,完成了园林植物语料库的构建。针对现有Word2vec、ELMo和BERT等语言模型存在无法解决多义词、融合上下文能力差、运行速度慢等缺点,提出了嵌入ALBERT(A Lite BERT)预训练语言模型的实体识别和关系抽取模型。ALBERT预训练的动态词向量能够有效地表示文本特征,将其分别输入到BiGRU-CRF命名实体识别模型和BiGRU-Attention关系抽取模型中进行训练,进一步提升实体识别和关系抽取的效果。在园林植物语料库上进行方法的有效性验证,结果表明ALBERT-BiGRU-CRF命名实体识别模型的F1值为0.9517,ALBERT-BiGRU-Attention关系抽取模型的F1值为0.9161,相较于经典的语言模型(如Word2vec、ELMo和BERT等)性能有较为显著的提升。因此基于ALBERT模型的实体与关系抽取任务能有效提高识别分类效果,可将其应用于植物描述文本的实体关系抽取任务中,为园林植物知识图谱自动构建提供方法。

关键词：知识图谱信息抽取语料库园林植物 ALBERT 词向量实体识别关系抽取

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基于点云数据的树木三维重建方法改进

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农业机械学报 2017年第2期48卷 186-194页

作者：唐丽玉张浩黄洪宇陈崇成福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350002

激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息,在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。为进一步提高三维模型精度,综合集成多种算法,在改进现有PC2Tree软件基础上,基于点云数据进行树木三维重建。首先根据树木局... 详细信息

激光点云数据以其详尽、高精度的三维信息,在森林参数估算、精确重建植物形态结构三维模型方面具有特殊优势。为进一步提高三维模型精度,综合集成多种算法,在改进现有PC2Tree软件基础上,基于点云数据进行树木三维重建。首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶;其次采取水平集和最小二乘法提取枝干部分的骨架点,通过下采样方法提取冠层部分的特征点;最后根据骨架点和特征点拓扑结构重构树木三维模型。以樟树为例,分析枝叶分割精度,自动分割与手动分割结果相近;以无叶的鸡蛋花树为例,分析重建模型精度,模型主枝长度相对误差范围集中在0~8.0%,半径相对误差范围集中在0~10%;枝条重建过程避免了噪声点的干扰,对噪声点具有一定的不敏感性;重建三维模型与原始点云吻合度高,基本解决了冠层内部枝干遮挡严重带来的三维建模困难的问题;依据模型提取树高、冠幅、胸径、体积等参数,增加了重建模型的应用范围。

关键词：树木三维重建激光点云主方向分割骨架点

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结合ICESat-2和GEDI的中国东南丘陵地区ASTERGDEM高程精度评价与修正

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地球信息科学学报 2023年第2期25卷 409-420页

作者：焦怀瑾陈崇成黄洪宇福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108

星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土... 详细信息

星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。

关键词： ICESat-2 GEDI ASTER 高程精度评价 XGBoost 空间插值土地覆盖类型 DEM修正

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耦合粘虫胁迫的玉米生长可视化模拟

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农业工程学报 2019年第24期35卷 191-198页

作者：唐丽玉韩伟林定陈崇成陈晓玲江锋福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350108

针对难以定量化模拟虫害影响植物形态结构和生理过程的问题,提出将虫害影响耦合至植物功能-结构模型中的可视化模拟方法。根据粘虫啃食叶片的空间分布特征,改进细胞纹理特征点和基函数,适用于描述粘虫啃食路径,采用单叶被啃食率描述被... 详细信息

针对难以定量化模拟虫害影响植物形态结构和生理过程的问题,提出将虫害影响耦合至植物功能-结构模型中的可视化模拟方法。根据粘虫啃食叶片的空间分布特征,改进细胞纹理特征点和基函数,适用于描述粘虫啃食路径,采用单叶被啃食率描述被啃食程度,并以三维可视化形式模拟虫害啃食效果;结合粘虫数量、啃食量以及分布规律,估计各单叶被啃食率,根据单叶虫洞可视化方法,定量化表达粘虫对单株玉米形态结构的影响;根据植物形态结构变化,将粘虫胁迫作用于生物量产量、生物量分配等植物生理过程,确定粘虫对植物形态发育的影响。试验结果表明,单叶虫洞可视化方法能较形象、逼真的仿真不同受灾程度下粘虫对叶片形态的影响,并将虫害影响耦合至功能-结构模型中,实现虫害胁迫下植物生长发育的模拟和仿真,为定量描述和理解灾害程度提供新思路。

关键词：作物病害模型功能-结构模型模拟虚拟植物可视化

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基于城市园林树木景观三维模拟的绿视率估算方法

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地球信息科学学报 2021年第12期23卷 2151-2162页

作者：江锋唐丽玉林定陈晓玲冯先超陈崇成福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福州350108

城市生态景观功能主要是绿色植物对人的视觉作用。绿视率被认为是一种比较好的衡量绿色空间视觉感受的描述因子。目前绿视率的估算主要基于静态的图像或者街景数据,而绿视率是一种动态的量,不同视点有不同的值,且植物是生长变化的。因此... 详细信息

城市生态景观功能主要是绿色植物对人的视觉作用。绿视率被认为是一种比较好的衡量绿色空间视觉感受的描述因子。目前绿视率的估算主要基于静态的图像或者街景数据,而绿视率是一种动态的量,不同视点有不同的值,且植物是生长变化的。因此,本文提出一种基于数据和模型综合驱动的园林树木三维模拟景观的绿视率计算方法,其利用虚拟地理环境、虚拟植物等技术,通过道路、建筑物等硬质景观数据和树木模型驱动,建立城市园林树木三维景观;根据视觉成像原理,构建虚拟相机,模拟不同视点园林景观的视觉图像,然后识别表征植被信息的像素,从而计算绿视率。本文研发了园林树木景观三维模拟及绿视率估算原型系统,并以城市道路树木景观为例,模拟分析了机动车道中车辆乘客可获得的绿视率,与街景图像提取的绿视率值相近。该方法和系统可用于包含时间变量的不同生长阶段园林树木景观的绿视率评估,支持交互设置不同的视点参数,估算城市任意位置和任意方向的绿视率,评价过去、现在和未来的园林景观绿化质量,以人的视觉感知角度为城市绿地规划提供参考。

关键词：城市绿化绿视率视觉感受虚拟地理环境三维模拟城市道路树木景观虚拟相机虚拟植物

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