检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2021年第12期50卷 552-563页

作者：王雷光耿若筝代沁伶王军郑晨付志涛西南林业大学大数据与人工智能研究院云南昆明650224 西南林业大学森林生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650224 西南林业大学林学院云南昆明650224 西南林业大学艺术与设计学院云南昆明650224 河南大学数学与统计学院河南开封475004 昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093

为有效利用高光谱影像与LiDAR数据的互补性信息,解决单一融合策略造成的场景解译地物边界不准确和分类精度低的问题,提出了一种光谱-空间-高度特征融合、并顾及场景地物类别共生特性的条件随机场分类方法。首先,对两种数据分别提取光谱... 详细信息

为有效利用高光谱影像与LiDAR数据的互补性信息,解决单一融合策略造成的场景解译地物边界不准确和分类精度低的问题,提出了一种光谱-空间-高度特征融合、并顾及场景地物类别共生特性的条件随机场分类方法。首先,对两种数据分别提取光谱及形态学特征,对特征集采用图模型进行特征融合,将特征输入概率支持向量机分类器,得到初始分类结果。然后,基于融合特征计算反映像素间类别本质差异的局部光谱-空间-高度协同的异质性值,并统计类别间的空间共生关系。最后,在条件随机场框架内,整合初始分类结果、局部异质性信息及类别共生关系,通过目标函数的迭代求解获得最终分类结果。通过将像素间的权重定义为对应像素位置融合特征的归一化欧式距离的单调减函数,对标记不同但特征差异较大的类别间给予较小的权重,以达到地物边界空间规整化的目的。通过对标记不同但共生概率较大的类别对给予较小的权重,达到保留空间关系稳定的类别对的目的。采用城区场景的美国休斯顿地区数据集和林区场景的中国广西高峰林场两组数据集对提出方法进行了验证。实验结果表明:休斯顿和高峰林场数据集精度分别达到94.00%和92.84%,分类结果的"胡椒盐"现象明显减少,证明了该方法的有效性。

关键词：高光谱 LiDAR 条件随机场图模型特征融合局部异质性空间共生关系

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云南香格里拉地区森林优势树种决策融合分类

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遥感技术与应用 2022年第3期37卷 638-650页

作者：方攀飞王雷光徐伟恒欧光龙代沁伶李若楠西南林业大学林学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与人工智能研究院云南昆明650024 西南林业大学森林生态大数据国家林业和草原局重点实验室云南昆明650024 西南林业大学艺术与设计学院云南昆明650233

基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台,协同Sentinel-2影像、WordClim生物气候数据、SRTM地形数据、森林资源二类调查数据等数据,以随机森林(Random Forest,RF),支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和最大熵(Maximum Entropy,MaxEnt)3种机器学习算法为组件分类器,开展多源特征、多分类器决策融合的优势树种分类研究。通过3种组件分类器分别构建了两种串行集成和3种贝叶斯并行集成模型,用于确定云南香格里拉地区10种主要优势树种的空间分布。分类结果显示:3个组件分类器的总体精度均低于67.17%;3种并行集成方法总体精度相当,约为72%;两种串行集成方法精度高于78.48%,其中MaxEnt-SVM串行集成方法获得最佳精度(OA:80.66%,Kappa:0.78),与组件分类器相比精度至少提高了13.49%。研究表明:决策融合方法在优势树种分类中比组件分类器精度更高,并且有效改善了小样本树种的分类精度,可用于大范围山区优势树种分类。

关键词：优势树种机器学习决策融合 GEE

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基于多注意力机制的红外与可见光图像夜间目标检测

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红外技术 2024年第12期46卷 1371-1379页

作者：黎瑞虹付志涛张韶琛张健王雷光昆明理工大学国土资源工程学院云南昆明650093 西南林业大学森林生态大数据国家林业和草原重点实验室云南昆明650024

目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点,YOLO系列目标检测模型已广泛应用于多个领域。然而,目前关于目标检测的图像数据大多是基于单一类型传感器,难以完整地表征成像场景,且检测到的目标所包含有用信息具有局限性,尤其是在低照度、... 详细信息

目标检测一直是计算机视觉领域的研究热点,YOLO系列目标检测模型已广泛应用于多个领域。然而,目前关于目标检测的图像数据大多是基于单一类型传感器,难以完整地表征成像场景,且检测到的目标所包含有用信息具有局限性,尤其是在低照度、夜晚、雨雾等条件下,目标检测更加困难。为了更好地检测夜间目标,本文提出了一种结合CBAM注意力机制与Transformer的多注意力机制的红外与可见光图像夜间目标检测方法,通过添加Transformer来获取丰富的局部和上下文信息,通过添加CBAM注意力机制来减少误检。为了验证方法的有效性,本文选取了5种当前主流的目标检测算法在公开红外目标检测数据集上进行测试,本文方法与原始YOLO v7相比,m AP从62.6%提升至71.5%。本文还制作了一个用于夜间目标检测红外-可见光融合目标检测数据集。在该数据集上与原始YOLOv7相比,mAP从79.90%提升至94.80%,效果非常显著。

关键词：多注意力夜间目标检测红外与可见光图像 YOLOv7

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Worldview 3全色与短波红外影像两步式融合框架

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计算机工程与应用 2021年第11期57卷 193-201页

作者：保盈王雷光郭梦晓代沁伶郑晨西南林业大学林学院昆明650224 西南林业大学大数据与人工智能研究院昆明650224 西南林业大学国家林业与草原局森林生态大数据重点实验室昆明650224 西南林业大学艺术与设计学院昆明650224 河南大学数学与统计学院河南开封475004

Worldview 3是目前最先进的高分辨率光学卫星之一。针对Worldview 3遥感卫星数据全色波段和短波红外波段(Short-Wave Infrared,SWIR)空间分辨率差异大、波谱范围不一致所导致的融合结果块状效应以及空间分辨率增强效果有限的问题,提出... 详细信息

Worldview 3是目前最先进的高分辨率光学卫星之一。针对Worldview 3遥感卫星数据全色波段和短波红外波段(Short-Wave Infrared,SWIR)空间分辨率差异大、波谱范围不一致所导致的融合结果块状效应以及空间分辨率增强效果有限的问题,提出一种两步式影像融合框架。该框架降低全色波段空间分辨率,实现与SWIR波段的初步融合;将初步融合的结果与原始分辨率全色波段进行第二步融合。通过选择6种典型像素级融合方法两两组合,形成36种融合方案,验证框架的可用性。选取包含植被、建筑、水体等典型地物类型的Worldview 3数据集进行实验,并采用五个定量评价指标进行评价。实验结果表明:使用两步式融合框架进行融合,通过渐进式空间细节注入的方式,避免了直接融合产生的块状效应,实现了短波红外影像的空间分辨率增强;第一步融合采用高通滤波(HPF)融合法,第二步融合采用GS(Gram-Schmidt Transform)变换融合方法,引入的空间信息最多,获得的融合结果质量最好。提出的融合框架既能避免块状效应的产生,又能有效增强SWIR波段的空间分辨率,对于其他卫星的全色与短波红外波段的融合也具有一定借鉴意义。

关键词：影像融合框架 Worldview 3影像短波红外全色高通滤波融合法 GS融合法

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应用于供应链的区块链PBFT共识算法优化

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计算机系统应用 2024年第4期33卷 209-214页

作者：黄宇翔西南林业大学大数据与人工智能研究院昆明650224 西南林业大学森林生态大数据国家林业和草原局重点实验室昆明650224

目前,区块链在供应链领域中的应用越来越受到业界的广泛关注.但由于供应链中存在大量复杂性的事务,这给可信的主节点选取工作带来了挑战.因此,在机器学习分类算法与PBFT(practical Byzantine fault tolerance)共识算法的基础上,提出一... 详细信息

目前,区块链在供应链领域中的应用越来越受到业界的广泛关注.但由于供应链中存在大量复杂性的事务,这给可信的主节点选取工作带来了挑战.因此,在机器学习分类算法与PBFT(practical Byzantine fault tolerance)共识算法的基础上,提出一种应用于供应链的区块链PBFT共识算法优化方法.对构建供应链与区块链的集成框架进行分析,根据供应链中参与共识的节点属性特征,运用K-近邻(K-nearest neighbors)来优化PBFT共识算法的主节点选取规则.实验结果表明,对共识节点进行信任评估分类可以较好地解决因视图切换所引发的效率问题,从而提升区块链的吞吐量、时延、容错性等共识性能,具有一定的实用性,也给区块链在其他行业的应用提供了思路.

关键词：区块链实用拜占庭容错供应链 K-近邻信任评估

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云南香格里拉区域尺度森林类型遥感分类评价

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西南林业大学学报（自然科学） 2022年第1期42卷 124-132页

作者：李瑾王雷光郑晨徐伟恒代沁伶西南林业大学林学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与人工智能研究院云南昆明650233 西南林业大学森林生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233 河南大学数学与统计学院河南开封475004 西南林业大学艺术与设计学院云南昆明650233

基于Google Earth Engine云平台和Sentinel–2影像,通过多时相影像和地形特征的不同组合,利用随机森林算法对云南省香格里拉地区的森林类型进行3个层次上的识别和分类制图。结果表明:多时相特征结合地形信息在3个层次上分类精度最高;森... 详细信息

基于Google Earth Engine云平台和Sentinel–2影像,通过多时相影像和地形特征的不同组合,利用随机森林算法对云南省香格里拉地区的森林类型进行3个层次上的识别和分类制图。结果表明:多时相特征结合地形信息在3个层次上分类精度最高;森林和非森林类型,总体精度为98.15%,Kappa系数为0.962 4;针叶林和阔叶林,总体精度为89.74%,Kappa系数为0.792 6;8种针叶林类型,总体精度为92.87%,Kappa系数为0.918 0。地形信息有利于森林类型信息的提取,多时相的Sentinel–2数据对于大范围精确识别森林类型具有较大的潜力。

关键词：多时相 Sentinel–2 区域尺度森林类型针叶林

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楚雄腮扁叶蜂在云南的风险评估与管理

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云南农业科技 2022年第3期 13-15,18页

作者：常菊美徐全元鲁莹李永和王雷光樊敏张邯瑞西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650224 西南林业大学森林生态大数据国家林业和草原局重点实验室云南昆明650224 云南省高原特色农业产业研究院云南昆明650224

楚雄腮扁叶蜂危害云南松、华山松、云南油杉及雪松等松科植物,有从滇中向滇东北、滇东南扩散蔓延的趋势,对云南省的经济和生态环境产生了一定的影响。文章运用林业有害生物综合评判方法并经过定量分析计算出楚雄腮扁叶蜂的R值为1.56,属... 详细信息

楚雄腮扁叶蜂危害云南松、华山松、云南油杉及雪松等松科植物,有从滇中向滇东北、滇东南扩散蔓延的趋势,对云南省的经济和生态环境产生了一定的影响。文章运用林业有害生物综合评判方法并经过定量分析计算出楚雄腮扁叶蜂的R值为1.56,属于中度危险有害生物,本研究可为防止楚雄腮扁叶蜂在云南进一步扩散蔓延和造成危害提供理论参考。

关键词：楚雄腮扁叶蜂危害扩散蔓延有害生物

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森林火灾扑救局地安全测报仪的研发

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林业机械与木工设备 2018年第8期46卷 4-10页

作者：赵璠舒立福周汝良李世友王秋华吕红亮张念西南林业大学大数据与智能工程学院森林生态大数据国家林业局重点实验室云南昆明650224 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所北京100091

森林火灾发展过程中,火行为极易在火环境的影响下突然变化,导致林火扑救安全事故的发生。因此,利用火险和火场危险地形作为扑救安全评估因子构建林火扑救安全评估模型,并通过集成传感器、嵌入式系统和掌上计算平台等开发技术,研发构成... 详细信息

森林火灾发展过程中,火行为极易在火环境的影响下突然变化,导致林火扑救安全事故的发生。因此,利用火险和火场危险地形作为扑救安全评估因子构建林火扑救安全评估模型,并通过集成传感器、嵌入式系统和掌上计算平台等开发技术,研发构成森林火灾扑救局地安全测报仪。该测报仪实现了对森林火灾扑救安全的综合评估,便于野外防火工作人员能实时测量和读出所在地区的扑救安全等级并依此制定相应的安全避险措施。该测报仪已在云南省昆明市空港经济区森林防火部、昆明市海口林场、曲靖市森林防火指挥部、曲靖市麒麟区森林防火指挥部、沾益县森林防火指挥部和弥勒市森林防火指挥部进行了推广应用并取得较好效果。

关键词：森林扑火火场危险地形扑救安全评估

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5种植被指数识别青藏高原季节牧场比较研究

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草原与草坪 2022年第4期42卷 1-8页

作者：方攀飞王雷光于龙苏世琪徐伟恒周华坤西南林业大学林学院云南昆明650233 曲靖师范学院文化旅游学院云南曲靖6550113 南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与人工智能研究院云南昆明650233 西南林业大学森林生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233 中国科学院西北高原生物研究所青海省寒区恢复生态学重点实验室青海西宁810001

季节牧场(冷季牧场和暖季牧场)面积是载畜量计算的重要指标,对于草畜平衡季节动态管理具有重要指导意义。本研究基于Landsat 8影像构建5种对植被扰动敏感的植被指数(NBR、CSI、NBR2、NDMI和NDVI),通过5种植被指数对青藏高原地区两类最... 详细信息

季节牧场(冷季牧场和暖季牧场)面积是载畜量计算的重要指标,对于草畜平衡季节动态管理具有重要指导意义。本研究基于Landsat 8影像构建5种对植被扰动敏感的植被指数(NBR、CSI、NBR2、NDMI和NDVI),通过5种植被指数对青藏高原地区两类最主要的高寒草地(高寒草甸和高寒草原)的季节牧场可利用面积进行识别,并通过区分度(M)和分类精度定量评价各指数识别季节牧场的能力。结果表明:1)受到放牧家畜的啃食和践踏等干扰,在暖季放牧末期,冷季牧场和暖季牧场光谱差异明显;2)5种植被指数均能很好地区分高寒草地的季节牧场,M值均高于2.38,总体精度均高于87.33%;3)基于近红外(NIR)和短波红外(SWIR2)波段构建的NBR指数对高寒草甸和高寒草原的季节牧场分类效果最好,总体精度均高于93.33%,Kappa系数均大于0.83。

关键词：季节牧场青藏高原 Landsat8 植被指数

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