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“以竹代塑”倡议影响竹企新质生产力的机制研究——以南平市52家规上竹企为例

林产工业 2025年第2期62卷 85-92页

作者：连文绮薛泽茜黄安胜福建农林大学创新发展与公共政策研究中心福建福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002 福建农林大学公共管理与法学院福建福州350002

为研究“以竹代塑”倡议影响下福建省南平市竹企新质生产力发展情况,本文基于南平市52家规上竹企的微观调查数据,使用DEA-SBM模型测度了竹企新质生产力水平,采用Dagum基尼系数分析了竹企新质生产力的类型差异,通过地理探测器分析了类型... 详细信息

为研究“以竹代塑”倡议影响下福建省南平市竹企新质生产力发展情况,本文基于南平市52家规上竹企的微观调查数据,使用DEA-SBM模型测度了竹企新质生产力水平,采用Dagum基尼系数分析了竹企新质生产力的类型差异,通过地理探测器分析了类型差异的影响因素。结果显示:南平市竹企新质生产力水平的总体差异较大,其中竹材加工类企业的综合技术效率最高,竹产业创新型企业最低;竹材料加工类企业新质生产力水平非均衡性最显著;竹工艺品加工类企业与竹材加工类企业间的新质生产力水平差距最大;超变密度是构成总体差异的最主要来源;企业科技研发投入对新质生产力的影响作用最大。研究结果可为推动南平市竹产业高质量发展提供理论依据。

关键词：以竹代塑新质生产力 DEA-SBM 基尼系数地理探测器

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基于Local-Global-VIT细粒度分类算法的蝴蝶识别

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昆虫学报 2024年第9期67卷 1251-1261页

作者：李建祥李小林王荣张元孜陈淑武张飞萍黄世国福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学林学院福州350002 生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002

【目的】准确鉴别蝴蝶种类,动态观测蝴蝶群落多样性变化对生境质量评估、生态环境恢复等方面具有重要意义。针对现有蝴蝶识别方法仅依靠整体特征,忽略了局部特征导致识别生态图像能力不足的问题,本研究旨在开发一种Local-Global-VIT细... 详细信息

【目的】准确鉴别蝴蝶种类,动态观测蝴蝶群落多样性变化对生境质量评估、生态环境恢复等方面具有重要意义。针对现有蝴蝶识别方法仅依靠整体特征,忽略了局部特征导致识别生态图像能力不足的问题,本研究旨在开发一种Local-Global-VIT细粒度分类算法的蝴蝶识别方法。【方法】本研究以5科200种共计25 279张蝴蝶图像为识别对象,采用多种数据增强方法扩充图像数据;通过视觉Transformer(vision transformer, VIT)层级结构及自注意力机制逐层选择局部令牌并保留至最后一层学习蝴蝶局部判别部位信息;聚合高层全局令牌消除复杂背景干扰;通过对比损失拉大类间距提高区分度。除此之外,使用合理的学习率调整策略和迁移学习方法,优化了模型收敛过程,在不增加参数量的情况下提高了性能。【结果】Local-Global-VIT算法在大规模细粒度公开数据集Butterfly-200上识别准确率达91.20%,较改进前提升了1.15%,比最优的一般害虫识别算法EfficientNet_b0和细粒度分类算法TransFG准确率分别高了1.83%和0.64%,F1分值分别提高了1.89%和0.88%。【结论】Local-Global-VIT算法以细粒度识别方式有效解决了蝴蝶类内差异大、类间差异小的分类难题,能准确地识别蝴蝶种类,有助于高效评估生境质量。

关键词：蝴蝶图像识别细粒度分类 vision transformer 局部令牌选择全局令牌聚合

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我国猪丹毒疫情的时空特征及其影响因素

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畜牧兽医学报 2023年第6期54卷 2528-2542页

作者：王静宇樊姝琪黎成尹宁庄彬贤刘慧铭温永仙福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学统计及应用研究所福州350002 福建农林大学动物科学学院福州350002

猪丹毒是危害养殖业的一种由丹毒丝菌引起的传染病,了解我国猪丹毒的时空分布格局以及影响因素可以为今后猪丹毒的早期预警和防控措施提供参考。以我国31个省级行政区为研究区域,结合H-P滤波法、空间自相关分析和时空扫描统计对我国2010... 详细信息

猪丹毒是危害养殖业的一种由丹毒丝菌引起的传染病,了解我国猪丹毒的时空分布格局以及影响因素可以为今后猪丹毒的早期预警和防控措施提供参考。以我国31个省级行政区为研究区域,结合H-P滤波法、空间自相关分析和时空扫描统计对我国2010-2020年各省猪丹毒发病数的时空分布特征进行探讨,同时采用多尺度地理加权回归模型(multiscale geographically weighted regression,MGWR)、地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)以及经典的最小二乘法(ordinary least squares,OLS)模型探究社会和气候因素在空间层面上对猪丹毒发病数的影响程度。结果表明:时间上,疫情呈现先增后减的趋势,病例数的季节指数在6—9月大于120%,在1—4月小于90%。空间上,每年的发病数存在明显的空间正相关性(Moran’s I值为0.127~0.295)。时空扫描在2010—2014年和2015—2020年探测出的一级聚集区分别为5和4个,聚集时间为6—8月,且聚集中心有向南移动的趋势。对比多个模型结果显示,MGWR模型拟合效果最佳(R 2为0.43~0.84),风速显著影响猪丹毒病例的时期覆盖了整个研究期,气温、公路密度、生猪数量以及乡村人口比例均能在研究期内的部分年份显著地影响猪丹毒病例,并且不同地区的影响因素存在不同的波动方向和强度。研究结果表明,疫情分布在时空上存在明显的聚集性,疫情主要暴发于我国东南地区的夏季,风速、气温、公路密度、生猪数量以及乡村人口比例均会对区域猪丹毒的病例数有一定影响。

关键词：猪丹毒时空特征时空扫描影响因素多尺度地理加权回归模型

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嵌入式设备的轻量化百香果检测模型

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农业机械学报 2022年第11期53卷 262-269,322页

作者：罗志聪李鹏博宋飞宇孙奇燕丁昊凡福建农林大学机电工程学院福州350002 福建省农业信息感知技术重点实验室福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型(MbECA-v5)。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络(... 详细信息

为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型(MbECA-v5)。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络(ECANet)关注百香果整体,引入逐点卷积连接特征提取网络和特征融合网络,提高网络对百香果图像的特征提取能力和拟合能力。最后,运用跨域与域内多轮训练相结合的迁移学习策略提高网络检测精度。试验结果表明,改进后模型的精确率和召回率为95.3%和88.1%;平均精度均值为88.3%,较改进前提高0.2个百分点。模型计算量为6.6 GFLOPs,体积仅为6.41 MB,约为改进前模型的1/2,在嵌入式设备实时检测速度为10.92 f/s,约为SSD、Faster RCNN、YOLO v5s模型的14倍、39倍、1.7倍。因此,基于改进YOLO v5的轻量化模型提高了检测精度和大幅降低了计算量和模型体积,在嵌入式设备上能够高效实时地对复杂果园环境中的百香果进行检测。

关键词：百香果嵌入式设备 YOLO v5 轻量化迁移学习

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融合超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别模型

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农业工程学报 2023年第5期39卷 137-145页

作者：王文瑾游子绎邵历江李小林吴松青张珠河黄世国张飞萍福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学林学院福州350002 生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002 福州市森林病虫害防治检疫站福州350002

为解决山地地形起伏大、无人机飞行高度高导致图像中尺度小且纹理模糊的松枯死木识别困难问题,该研究提出了一种在特征层级进行超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别算法。在YOLOv5网络中添加选择性核特征纹理迁移模块生成有细节纹理的高... 详细信息

为解决山地地形起伏大、无人机飞行高度高导致图像中尺度小且纹理模糊的松枯死木识别困难问题,该研究提出了一种在特征层级进行超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别算法。在YOLOv5网络中添加选择性核特征纹理迁移模块生成有细节纹理的高清检测特征图,自适应改变感受野的机制分配权重,将更多注意力集中在纹理细节,提升了小目标和模糊目标的识别精度。同时,使用前景背景平衡损失函数抑制背景噪声干扰,增加正样本的梯度贡献,改善正负样本分布不平衡问题。试验结果表明,改进后算法在交并比(intersection over union,IoU)阈值取0.5时的平均精度均值(mean average precision,mAP50)为92.7%,mAP50~95(以步长0.05从0.5到0.95间取IoU阈值下的平均mAP)为62.1%,APsmall(小目标平均精度值)为53.2%,相比于原算法mAP50提高了3.2个百分点,mAP50~95提升了8.3个百分点,APsmall提升了15.8个百分点。不同算法对比分析表明,该方法优于Faster R-CNN、YOLOv4、YOLOX、MT-YOLOv6,QueryDet、DDYOLOv5等深度学习算法,mAP50分别提高了16.7、15.3、2.5、2.8、12.3和1.2个百分点。改进后松枯死木识别算法具有较高精度,有效缓解了小目标与纹理模糊目标识别困难问题,为后续疫木清零提供技术支持。

关键词：无人机图像识别松枯死木小目标检测超分辨率重建特征融合

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1950~2019年中国季节平均最高气温时空演变特征及其大气环流影响定量化分析

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环境科学 2023年第5期44卷 3003-3016页

作者：苏越路春燕黄雨菲苏艳琳王自立雷依凡福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建省资源环境空间信息统计研究中心福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福州350002

全球变暖和人类活动加剧引起区域气候不稳定,高温事件发生频次和持续性增强,生态环境保护和经济社会发展面临严峻威胁.采用Mann-Kendall检验法和一元线性回归法探讨1950~2019年中国季节平均最高气温(AMT)时空演变特征,并结合线性相关、... 详细信息

全球变暖和人类活动加剧引起区域气候不稳定,高温事件发生频次和持续性增强,生态环境保护和经济社会发展面临严峻威胁.采用Mann-Kendall检验法和一元线性回归法探讨1950~2019年中国季节平均最高气温(AMT)时空演变特征,并结合线性相关、偏线性相关以及小波分析揭示中国各季节AMT与大气环流间的联系.结果表明:(1)时间尺度上,各季节AMT均呈显著上升趋势,春、夏、秋和冬季AMT上升幅度分别为1.21、0.08、1.81和0.25℃,其突变时间主要集中于20世纪90年代至21世纪初.(2)空间分布上,除夏季以外,其它季节AMT平均变化率由南向北逐渐增加,但其增加程度各不相同,其中春冬季节东北和西北地区变化速率最快.(3)各季节AMT与大气环流因子间存在复杂关系,其能量强度在不同时频域上具有显著差异.其中太平洋年代际涛动与夏季AMT呈显著负相关,北大西洋涛动对夏秋冬季AMT变化产生较大程度正向驱动,北极振荡对各季节AMT均具有明显正向驱动作用,厄尔尼诺-南方涛动因年份不同对春夏季AMT的短期变化存在显著正向或负向影响.研究结果可为我国制定科学有效的气候变化应对方案提供理论依据和技术参考.

关键词：季节平均最高气温(AMT) 大气环流 Mann-Kendall检验交叉小波小波相干遥相关分析

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融合BiFPN和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法

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林业工程学报 2023年第1期8卷 126-134页

作者：余平平林耀海赖云锋程树英林培杰福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小... 详细信息

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小目标的平均精度和查全率,模型中添加了一个小目标检测层以保留更多的浅层语义信息;为避免添加了小目标检测层后特征融合过程中的信息丢失,进而导致特征相对复杂的目标误检率、漏检率升高,融合简化版的BiFPN,在特征融合结构中加入跨尺度连接线以保留更多深层的语义信息,二者结合进一步提高了模型的鲁棒性。为了深入验证该模型的有效性,采取COCO公共数据集评判指标,将原木目标分为大、中、小3种目标并分别进行测试分析。试验结果表明:改进的模型对大目标的查全率和平均精度分别为99.70%和98.79%,调和均值为0.991;中目标的查全率和平均精度分别为98.02%和97.90%,调和均值为0.975,大目标和中目标相比于原模型性能几乎不变;小目标的查全率和平均精度为97.25%和96.86%,相比于原模型分别提高了20.96%和21.13%,调和均值0.973,相比于原模型提高了0.114。改进的模型检测速度为平均每张图片11.89 ms,模型参数量为14.4 MB,仅比原模型高了0.7 MB。因此,改进后的模型具有检测精度高、鲁棒性强、轻量化等特点,为实际环境复杂多变、数量庞大的密集原木端面检测提供了一种可行的方法。

关键词：目标检测密集原木端面检测 YOLOv5s BiFPN 小目标检测层

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领导干部价值量型森林资源资产离任审计研究——基于福建省M市的实践

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林业经济 2023年第6期45卷 62-76页

作者：张瑞琛杨景涵林云舟王海艳林镇江福建农林大学经济与管理学院福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

开展领导干部价值量型森林资源资产离任审计,能有效考核领导干部任职期间对森林资源资产管理与生态环境保护的履职情况,对推进人与自然和谐共生的现代化具有重要作用。文章基于福建省M市领导干部森林资源资产离任审计的调查数据,分别核... 详细信息

开展领导干部价值量型森林资源资产离任审计,能有效考核领导干部任职期间对森林资源资产管理与生态环境保护的履职情况,对推进人与自然和谐共生的现代化具有重要作用。文章基于福建省M市领导干部森林资源资产离任审计的调查数据,分别核算林地、林木及森林生态资产的价值量并编制价值量型森林资源资产负债表,以此分析开展领导干部价值量型森林资源资产离任审计的实践成效。研究发现:(1)2014年6月至2018年12月,M市林地资产增加221.23万元,林木资源资产增加843.02万元,森林生态资产增加3709000.00万元,表明M市森林资源总量明显提高,森林财富在持续增加。(2)M市森林资源资产呈现总体向好的发展态势,其中环境质量恶化和生态系统退化程度均在下降,森林资源各项功能价值总体呈现上升趋势。(3)与以森林资源日常管理为基础工作的审计相比,领导干部价值量型森林资源资产离任审计能更全面地反映区域领导干部任期对森林资源管理的成效,特别是能较好地反映森林生态系统功能和生态环境价值的变化。文章以价值量为研究视角,丰富了领导干部森林资源资产离任审计的理论分析框架和指标体系,并为评价审计效果提供了微观证据。基于研究结论与讨论,文章提出完善离任审计评价体系与理论框架、推动编制价值量型森林资源资产负债表、促进领导干部离任审计与森林资源资产负债表高效协同等政策启示。

关键词：森林资源价值量型资产负债表离任审计

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系数调整法在森林资源生态服务价值评估中的运用

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林业科学 2022年第12期58卷 104-113页

作者：张瑞琛林镇江杨思崟王海艳福建农林大学经济管理学院福州350002 福建省南平市第一医院南平353006 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

【目的】探索价值量型森林资源资产负债表体系中森林资源生态服务价值计量方法,针对当前森林资源资产负债表编制过程中森林资源生态服务价值计量难题提出新的解决思路,为完善价值量型森林资源资产负债表的编制提供建议咨询方案。【方法... 详细信息

【目的】探索价值量型森林资源资产负债表体系中森林资源生态服务价值计量方法,针对当前森林资源资产负债表编制过程中森林资源生态服务价值计量难题提出新的解决思路,为完善价值量型森林资源资产负债表的编制提供建议咨询方案。【方法】首先,以GZS为参照,采用系数调整法分别测算涵养水源、保育土壤、固碳释氧等调整系数,结合GZS对应的森林资源生态服务价值测算CDS森林资源生态服务价值总量;然后,将系数调整法测算的价值与实际值进行比较,测算误差范围,并分析其合理性。【结果】采用系数调整法测算的CDS森林资源生态系统涵养水源价值59.97亿元,误差5.57亿元;保育土壤价值21.91亿元,误差-4.92亿元;固碳释氧价值74.77亿元,误差5.90亿元;净化大气环境价值30.74亿元,误差4.16亿元;森林资源生态服务价值总量187.39亿元,误差10.71亿元,总体误差6.10%。【结论】1)采用系数调整法评估森林资源生态服务价值能够有效克服传统计量方法成本高、时效性差的问题,引入调整系数可大大降低对指标数据搜集的要求,有效节约地方政府开展森林资源生态服务价值核算的开支;2)采用系数调整法评估森林资源生态服务价值结果与依据《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T 1721—2008)计量结果基本一致,能够在合理误差范围内反映森林资源生态服务效益的价值量,且满足编制森林资源资产负债表的要求;3)针对编制森林资源资产负债表提出的评估森林资源生态服务价值的系数调整法,在理论上还可用于其他自然资源生态服务价值评估,为探讨其他自然资源生态服务价值计量提供理论基础。

关键词：系数调整法森林资源生态服务价值实物量价值评估

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求解最小度约束最小生成树的强化粒子群优化算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：吴良成杨凯钟一文林娟福建农林大学计算机与信息学院福建农林大学智慧农林福建省高校重点实验室

为解决最小度约束最小生成树问题，提出一种结合强化学习求解的粒子群优化 (particle swarm optimization， pso) 算法。首先在搜索区域初始化过程中，利用生成树结构特征信息，设计基于短边聚类的结构生长方法，为后续搜索提供优质初... 详细信息

为解决最小度约束最小生成树问题，提出一种结合强化学习求解的粒子群优化 (particle swarm optimization， pso) 算法。首先在搜索区域初始化过程中，利用生成树结构特征信息，设计基于短边聚类的结构生长方法，为后续搜索提供优质初始解空间；在pso 算法框架内，首先利用群体协同进化和保留历史信息的特点，设计不同进化速度的学习算子，在求解空间中展开多级精细搜索；设计不同粒度的自主飞行算子，负责不同程度的扰动，提供搜索多样性。同时围绕强化学习的状态反馈机制设计针对不同进化状态的奖惩池，根据当前搜索状态反馈及时调整个体更新策略，实现均衡高效搜索。进一步针对复杂邻域设计针对不同节点关系的两类局部搜索算子，针对叶节点进化交换、插入搜索操作，构成最小粒度的局部搜索；针对非叶节点设计替换、删除操作，在保证优质局部结构的同时提供更大范围内的搜索。使用105个被广泛用于测试的实例验证及对比发现，算法在98个实例上能够达到已知最优解，在其中48个实例中超越现有已知最优解，与其他算法的比较展示了算法的先进性和强有力的竞争力。

关键词：最小度约束最小生成树强化学习粒子群优化局部搜索

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