检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2022年第10期24卷 2033-2044页

作者：马子钦陈崇成黄正睿数字中国研究院福州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 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

针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分... 详细信息

针对旅游线路推荐过程中的数据稀疏与冷启动问题,本文提出了一种融合用户特征与群体智慧的多目标旅游线路推荐方法。首先,通过携程网、望路行程、百度指数等网站获取景点信息与对应的群体智慧数据,包括景点的位置、票价,用户评论、评分、浏览数据等;其次,结合用户特征与群体智慧数据构建景点对不同特征用户的综合吸引力并计算旅游线路吸引力指数;最后,定义旅游线路推荐多目标优化函数并利用多目标遗传算法NSGA2生成线路推荐列表。相较于传统旅游线路推荐方法,本文所提出的方法充分考虑了用户实际需求(消费侧)与景点吸引力(供给侧),使得用户能够以较少的时间开销,尽可能多地游览热门景点。同时,推荐过程中根据用户的性别、年龄、出行方式、出行时间对用户群体进行划分,使得推荐准确性更高。实验结果表明,该方法考虑的因子可以有效提高用户在路线规划过程中的满意度,所推荐的旅游线路不仅具有更高的综合吸引力指数,还能够有效减少路程时间。此外,推荐结果也更加具有多样性,有助于推动智能化旅游线路推荐的发展。

关键词：旅游路线推荐群体智慧多目标优化遗传算法用户特征景点信息路线规划 NSGA2

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杉木林分冠层光环境模拟与生物量估算

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中南林业科技大学学报 2023年第7期43卷 141-148,158页

作者：谯鹏唐丽玉黄洪宇姜泽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

【目的】探究不同密度模式下的杉木林光截获情况,进而估算林分生物累积量,为杉木人工林设计与经营管理提供科学参考。【方法】利用植物建模与虚拟地理环境技术构建三维林分场景,以林分密度为参数设计不同的林分模式,利用天文算法与辐射... 详细信息

【目的】探究不同密度模式下的杉木林光截获情况,进而估算林分生物累积量,为杉木人工林设计与经营管理提供科学参考。【方法】利用植物建模与虚拟地理环境技术构建三维林分场景,以林分密度为参数设计不同的林分模式,利用天文算法与辐射度模型模拟计算各林分空间下的光合有效辐射与阴影面积以评价林分荫蔽性,然后根据非直角双曲线光合模型估算林分平均净光合速率,并换算为生物累积量以评估各林分模式的生产潜力。【结果】(1)各密度林分的光截获量均随光照强度增大而升高,1.5 m×1.5 m、2.0 m×2.0 m以及2.5 m×2.5 m林分模式下的最大值分别为1577.52、1568.68与1546.08μmol·m^(-2)·s^(-1);(2)2.5 m×2.5 m林分模式下的各时刻的阳生叶面积占比最大,平均值为0.92;(3)林分水平结构上,辐射强度由西北向东南递增;垂直结构上,随着林分密度减小,各层的阳生叶面积占比逐渐增加;(4)阳生叶的光合速率远高于阴生叶,最大值达到9.79μmol·m^(-2)·s^(-1),而阴生叶都小于0.7μmol·m^(-2)·s^(-1);(5)以净光合速率为依据,估算各时刻不同林分模式下的生物累积量,各林分模式下日生物累积量分别为17.54,17.10与15.93 kg。【结论】综合各种植模式下林分的光截获与分布情况,在郁闭之前,高LAI林分光截获能力更强,但分布较为聚集,实际阳生叶面积占比相对较小;当林分郁闭较低时,林内的光环境有所改善;根据各林分模式的阳生叶面积占比与生物累积量,综合考虑下,最优栽植模式为2.0 m×2.0 m,研究结果可为林分的种植管理与经营提供一定科学参考。

关键词：杉木林分空间结构虚拟植物光合有效辐射光合作用

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融合几何特征与全局关系的室内点云语义分割

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福州大学学报（自然科学版） 2023年第3期51卷 371-378页

作者：黄逸群孙玉吴宜良福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室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

为充分提取3D点云的深层特征以提高复杂室内点云场景的语义分割精度,提出一种结合局部特征和全局特征的室内点云语义分割网络GSFNet.在局部特征部分,加入几何特征信息,并设计几何与语义特征信息编码模块,以更好地捕获室内点云局部信息.... 详细信息

为充分提取3D点云的深层特征以提高复杂室内点云场景的语义分割精度,提出一种结合局部特征和全局特征的室内点云语义分割网络GSFNet.在局部特征部分,加入几何特征信息,并设计几何与语义特征信息编码模块,以更好地捕获室内点云局部信息.对全局特征部分,在编码解码器结构中间层加入全局关系依赖模块,构建不同邻域对象之间的关系提取有效分割信息.使用斯坦福大规模室内数据集(S3DIS)进行实验验证,在测试数据集上测试的总体精度(OA)和平均交并比(mIoU)分别为87.2%和61.1%,实验结果表明,GSFNet对复杂室内环境有较好的语义分割效果.

关键词：点云语义分割深度学习几何特征

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基于背包式激光雷达测量系统的城市绿地树木三维绿量估算方法

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应用生态学报 2022年第10期33卷 2777-2784页

作者：李肖肖唐丽玉彭巍陈建新麻霞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

三维绿量能够客观、准确描述城市绿化水平,可为定量研究城市绿地生态功能的机理提供可靠的数据基础。针对单位附属绿地分布分散、规模较小等特点,本研究提出一种面向该类城市绿地的三维绿量估算方案,该方案包括数据获取、处理、实体分... 详细信息

三维绿量能够客观、准确描述城市绿化水平,可为定量研究城市绿地生态功能的机理提供可靠的数据基础。针对单位附属绿地分布分散、规模较小等特点,本研究提出一种面向该类城市绿地的三维绿量估算方案,该方案包括数据获取、处理、实体分割、分类和单木冠层提取以及三维绿量计算的环节。首先,利用背包式激光雷达测量系统获取三维点云数据,利用变尺度地面点滤波算法剔除地面点云;然后,利用基于密度的聚类算法对非地面点云进行聚类,且基于密度特征的竞争算法对重叠区域进行二次分割,形成独立对象;接着,利用PointNet++模型提取植物点云,根据枝叶点云主方向差异性以及轴向分布密度提取冠层点云;最后,使用凸包法计算单木冠层三维绿量,累计每株木的三维绿量得到区域三维绿量。以某科技园区为例,估算其总三维绿量为21034.95 m^(3),其中,芒果树株数最多,三维绿量总量最大,为4868.64 m^(3),占23.2%;单株三维绿量最大的树种为小叶榄仁,平均每株为120.37 m^(3)。本研究方案估算的树木三维绿量与传统方法的相对误差在10.7%~33.7%,平均相对误差为20.9%;与台积法的相对误差在2.7%~16.0%,平均相对误差为8.7%。本研究方案充分利用三维点云数据特性,所用凸多面体逼近树冠的原始形态,更符合树木的实际情况。该三维绿量测量和估算方案可为城市三维绿量快速、精确估算提供新思路。

关键词：城市绿地背包式LiDAR PointNet++ 点云分割三维绿量

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基于DeeplabV3+网络的高分遥感影像分类

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激光与光电子学进展 2023年第16期60卷 346-355页

作者：黄冬青徐伟铭许文迪何小英潘凯祥福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州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建福州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建福州350002

针对卷积神经网络在遥感影像分类时遇到的模型参数量过大和分类精度低等问题,在DeeplabV3+网络的基础上,将编码器中的深层特征提取器替换为轻量化网络MobilenetV2和Xception_65,将解码器结构改为逐层特征融合实现解码区上采样的细化,引... 详细信息

针对卷积神经网络在遥感影像分类时遇到的模型参数量过大和分类精度低等问题,在DeeplabV3+网络的基础上,将编码器中的深层特征提取器替换为轻量化网络MobilenetV2和Xception_65,将解码器结构改为逐层特征融合实现解码区上采样的细化,引入通道注意力模块加强编解码器之间的信息关联,引入多尺度监督实现感受野自适应。构建4种具有不同编解码结构的网络,在CCF数据集上对网络进行验证测试。实验结果表明,编码器采用Xception_65,解码器同时引入逐层连接、通道注意力模块和多尺度监督的MS-XDeeplabV3+网络在减少模型参数量、加快模型训练速度的同时能更细化地物的边缘信息,提高对道路、水体等线状地物和草地的分类精度,像素总体精度和Kappa系数分别达0.9122和0.8646,在遥感影像分类中效果最佳。

关键词：遥感影像分类卷积神经网络编解码结构逐层特征融合通道注意力模块多尺度监督

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福建省耕地占补时空分异及其对生态系统服务价值的影响研究

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生态环境学报 2024年第12期33卷 1837-1848页

作者：林馨徐伟铭廖云婷邵尔辉福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州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建福州350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程技术研究中心福建福州350002

探索耕地占补的时空分异特征及其对生态系统服务价值(ESV)的影响,有助于摸清耕地变化趋势,对保障粮食安全和生态文明建设具有重要意义。基于2000、2005、2010、2015和2020年5期土地利用遥感解译数据,运用空间分析和数字地形分析等方法... 详细信息

探索耕地占补的时空分异特征及其对生态系统服务价值(ESV)的影响,有助于摸清耕地变化趋势,对保障粮食安全和生态文明建设具有重要意义。基于2000、2005、2010、2015和2020年5期土地利用遥感解译数据,运用空间分析和数字地形分析等方法揭示福建省耕地占补过程的时空分异特征,并结合修正的ESV当量对福建省ESV评估,最后利用冷热点分析等方法进一步揭示耕地占补对ESV的影响。结果表明:1)2000-2020年福建耕地面积大幅度减少,耕地净变化率为−22.3%,存在“占多补少”现象。耕地占用主要以林地和建设用地为主,耕地补充类型以林地居多,且耕地占补空间分布不均匀,耕地占用主要发生在东南沿海,耕地补充主要发生在中部和西北部;2)20年间占用耕地平均坡度/海拔均小于补充耕地。耕地占补坡度分布优势区分别为0°-11°、0°-13°坡度区段,海拔分布优势区分别为0-320、0-340 m海拔区段,且占用耕地优势区向低坡度/海拔移动、补充耕地优势区向高坡度/海拔移动,说明福建省耕地资源存在“占缓补陡”、“占低补高”现象;3)20年间福建省ESV总体上表现为持续降低,耕地占补导致ESV减少了15.6亿元,主要是林地、水域补偿耕地和建设占用耕地导致ESV减少。其中2015-2020年,耕地占补导致ESV减少达到峰值,占整体变化的49.3%。2000-2020年福建省耕地占补导致ESV变化值存在明显的空间聚集特征,热点区主要分布在漳州市南部,冷点区主要分布在厦门市和泉州市沿海地区。研究结果可为福建省完善耕地占补政策及生态文明建设提供科学参考和决策依据。

关键词：耕地占补时空分异地形梯度生态系统服务价值福建省

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一种基于高分辨率遥感影像的近岸筏式养殖区提取方法

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 528-535页

作者：刘靳卢毅敏郭向钟福州大学数字中国研究院(福建) 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室地理空间信息技术国家地方联合工程技术研究中心福建福州350108

利用WorldView-2高分辨率遥感影像,提出一种SS-UNet网络模型用于筏式海水养殖区信息提取.在顾及筏式海水养殖区形状特征的情况下,SS-UNet模型在U-Net模型的“U”形架构上,引入SPM和SA模块.测试结果表明SS-UNet模型取得了最高的精度水平... 详细信息

利用WorldView-2高分辨率遥感影像,提出一种SS-UNet网络模型用于筏式海水养殖区信息提取.在顾及筏式海水养殖区形状特征的情况下,SS-UNet模型在U-Net模型的“U”形架构上,引入SPM和SA模块.测试结果表明SS-UNet模型取得了最高的精度水平,其中M IoU和Kappa系数分别达到91.72%和0.9123.并且该模型可以更加准确地提取筏式海水养殖区,遗漏和错误分类等现象出现较少.与U-Net模型相比,在增加极少模型复杂度的情况下,SS-UNet模型的M IoU和Kappa系数分别提升了10.41%和0.126.结果表明,SS-UNet模型实现了在高分辨率遥感影像中近岸海域筏式海水养殖区提取的结果精度和提取性能的有效提升.

关键词：筏式海水养殖高分辨率遥感影像 SS-UNet模型 SPM模块 SA模块

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空间治理视角下的城市建成区土地混合利用功能与结构

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自然资源学报 2023年第6期38卷 1496-1516页

作者：王开家徐伟铭李楚瑜邵尔辉杨慧福州大学数字中国研究院(福建) 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350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程技术研究中心福州350002

城市建成区土地混合利用对促进城市用地集约利用、提升国土空间治理水平具有重要意义。以福州市七个区县为研究区,利用多源数据提取福州建成区范围;在街区尺度下,基于POI数据与自然语言处理技术(BERT模型),构建一种顾及城市混合功能语... 详细信息

城市建成区土地混合利用对促进城市用地集约利用、提升国土空间治理水平具有重要意义。以福州市七个区县为研究区,利用多源数据提取福州建成区范围;在街区尺度下,基于POI数据与自然语言处理技术(BERT模型),构建一种顾及城市混合功能语义的混合模式提取方法(MixedFunc2Vec),并从土地利用混合功能与结构两大维度开展城市建成区土地混合利用研究。结果表明:(1)MixedFunc2Vec方法解决了传统城市功能语义提取中存在的“一词多义”问题,能够捕捉更加丰富的POI语义信息,并提取得到六大类混合功能模式;(2)福州市建成区内,模式6(居住+公管公服+绿地)内部的土地利用结构多样性最为丰富,而以各类产业为主导的模式5则处于最低的多样性水平,建成区内呈现多地多中心集聚式发展态势;(3)在结构兼容性方面,建成区内兼容性指数达到0.7以上的街区约有1803个,模式1(居住+商服)与模式6(居住+公管公服+绿地)的平均兼容性指数均为0.8525,除此之外,以产业功能为主导的区域及其周边区域,其混合兼容性水平仍有提升空间;(4)综合结构多样性与兼容性的测度结果,福州市建成区内各街区可划分得到“高—高”街区“、高—低”街区“、低—高”街区与“低—低”街区等四类街区,并提出了基于不同混合功能模式的空间差异化街区调整建议。本文可为丰富现有土地混合利用理论与方法体系、城市空间格局优化及国土空间规划政策制定提供一定科学依据。

关键词： POI 城市建成区土地混合利用 BERT模型福州市

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基于移动监测数据的不同城市场景下PM_(2.5)浓度精细模拟与时空特征解析

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地球信息科学学报 2022年第8期24卷 1459-1474页

作者：谢晓苇李代超卢嘉奇吴升许芳年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 福州大学数字中国研究院(福建) 福州350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程技术研究中心福州350002

城市内部PM_(2.5)浓度分布具有明显的空间异质性,而传统方法基于遥感数据或监测站点数据进行分析,难以揭示高时空分辨率下城市内部的PM_(2.5)浓度分布特征,缺少不同时刻城市场景(如:道路、工业区、住宅区等)对PM_(2.5)浓度复杂非线性影... 详细信息

城市内部PM_(2.5)浓度分布具有明显的空间异质性,而传统方法基于遥感数据或监测站点数据进行分析,难以揭示高时空分辨率下城市内部的PM_(2.5)浓度分布特征,缺少不同时刻城市场景(如:道路、工业区、住宅区等)对PM_(2.5)浓度复杂非线性影响的解析。本研究将移动监测传感器安装于快递车上,采集福州市主城区南部不同类型场景的PM_(2.5)浓度,然后融合地理加权回归(Geographical Weighted Regression,GWR)和梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)方法,提出一种基于GWR-GBDT的PM_(2.5)模拟与场景解析模型,能够较好地拟合气象、场景因素与PM_(2.5)浓度的非线性关系,提升了城市PM_(2.5)污染精细监测能力;并结合部分依赖图解析不同时段不同场景因素对PM_(2.5)浓度的非线性作用影响。结果表明:①基于移动PM_(2.5)浓度监测数据,利用GWR-GBDT模型能够较好地模拟城市场景、气象和PM_(2.5)浓度之间的非线性关系,能够有效精细模拟PM_(2.5)浓度的空间分布,十折验证R2结果为0.52~0.94;②通过部分依赖图分析同一场景在不同时段对PM_(2.5)浓度响应的异质性,发现各类场景对PM_(2.5)浓度提升或抑制作用并不稳定;③解析不同时段人类活动与城市场景对PM_(2.5)浓度的交互作用发现,教育医疗单位和住宅区两类场景对PM_(2.5)浓度的提升作用都与人类通勤有密切关系,高污染场景中的建筑工地在采取的洒水降尘措施后能在数小时内有效缓解PM_(2.5)污染,公园文体服务区在多数时段对PM_(2.5)浓度具有抑制作用,工业区和道路多数时段会致使对PM_(2.5)浓度提升;④从PM_(2.5)浓度的空间分布来看,福州市主城区南部PM_(2.5)浓度总体呈现东南高-西北低的分布趋势,建筑工地、道路和工业区场景轻度以上污染面积占比明显高于其他场景,公园场景总体PM_(2.5)浓度较低,山体公园傍晚会受到周边工业区的影响而导致PM_(2.5)浓度升高,而城市陆地外围水域对沿岸PM_(2.5)浓度具有抑制作用;⑤研究结果可为不同场景下PM_(2.5)污染精细化治理、城市规划以及老人、儿童等高危人群的PM_(2.5)污染暴露风险防范提供支持。

关键词： PM_(2.5)模拟移动监测城市场景 GWR GBDT 部分依赖图时空分析福州市主城区

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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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