针对泸沽湖大草海退化湿地设计的多级斑块过滤湿地系统

    公开(公告)号:CN113045138B

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202110340241.0

    申请日:2021-03-30

    Abstract: 本发明针对泸沽湖大草海的现有问题,提供一种针对泸沽湖大草海退化湿地设计的多级斑块过滤湿地系统,该系统包括:生态驳岸系统和至少两个个斑块,所述生态驳岸系统包括至少三级过滤子系统,所述斑块内设置有至少一个滤水池和至少一个渗透井。本系统划分成为多层级、多斑块的湿地系统,达到水体的滞留与净化功能,经过多层次的滞留与过滤,水中污染物会被植物吸收或经过与微生物反应产生分解作用,从而达到净化水体,恢复水生态的目的,对恢复泸沽湖草海湿地的生态环境具有显著效果。

    一种三维虚拟场景中树冠宽度测量方法

    公开(公告)号:CN112762790B

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202011550225.6

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 一种三维虚拟场景中树冠宽度测量方法,属于计算机及森林测量技术领域。通过在三维场景中构建摄像机、在三维场景中构建刻度尺、计算摄像机到树干距离、更新计算刻度尺空间坐标和给定树冠宽度计算方法,实现不同高度树冠宽度的测量。本发明的优点是:可在不直接接触树木的情况下,利用一把刻度尺,便捷地、高精度地测量不同高度的树冠宽度,为掌握树木冠形特征、测算树冠表面积和体积、定量化了解树木生长状况提供有效的技术支撑。

    一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法

    公开(公告)号:CN113705478A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111009370.8

    申请日:2021-08-31

    Abstract: 一种基于改进YOLOv5的红树林单木目标检测方法,深度学习中的目标检测、图像处理技术以及改进YOLOv5算法的幼小红树林单木识别技术,属于林业科学研究中红树林单木目标检测领域。利用开源软件Labe l Img在选取的无人机影像上依次标注目标树,构建红树林单木数据集,选择YOLOv5为基础目标检测模型,依据目标木分布密集且尺寸较小的特点对其进行优化和改进,使用有效通道注意力机制Eff i c i ent Channe l Attent i on对CSPDarknet53骨干网络进行改进,避免降维和具有跨通道交互作用的同时,增强特征表达能力,并在SPP模块引入SoftPoo l池化操作,保留更多细节特征信息,提高自动化目标检测精度。

    一种基于独立共享空间距离度量学习的无人机多视图火人烟识别方法

    公开(公告)号:CN113705337A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110799165.X

    申请日:2021-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于独立共享空间距离度量学习的无人机多视图火人烟识别方法,属于模式识别技术领域,包括以下步骤:S1、通过无人机在林区实时采集数据来获取无人机航测数据,对获取的视频进行联合平差处理,对视频进行单元拆分识别得到视频中的人物、烟雾、火焰图像,并对其特征进行识别、提取和标注;S2、将采集到的实时图像进行多视图处理,提取图像的HSV颜色特征作为图像的第一视图,然后通过LBP算法提取图像的纹理特征作为图像的第二视图;S3、将数据带入多视图识别方法进行识别,该基于独立共享空间距离度量学习的无人机多视图火人烟识别方法,容易实现,并且易于优化,很好地解决了描述的目标可能存在视图缺失导致无法保证共享特征模式的有效表达的问题。

    一种灵活切割烟雾鲁棒特征提取方法

    公开(公告)号:CN113705336A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202110799162.6

    申请日:2021-07-15

    Abstract: 本发明公开了一种灵活切割烟雾鲁棒特征提取方法,包括以下步骤:S1、制定动机和模型,利用切L2,p范数代替主成分分析中平方L2范数作为距离度量,并定义模型;S2、标出高峰区域和非高峰区域;S3、在数据集上可视化PCA和PCA‑L2,p的投影方向;当p为一个小值时,PCA‑L2,p的投影方向明显偏离于PCA的投影方向;相反,当p为一个较大值时,PCA‑L2,p能够学习到一个更好的投影。在数据集中插入野值,使在移除野值对主成分分析模型的影响后,L2,p‑范数距离度量能通过选择一个p值来获得更稳健的投影,并将p定义为一个大的值,准确率高,利用所提范数的切割特性,即使p值很大,噪声的影响也不会被放大。

    一种落叶松人工林两种土壤属性的时间序列估算方法

    公开(公告)号:CN113112081A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110432126.6

    申请日:2021-04-21

    Inventor: 邓广 庞勇 李增元

    Abstract: 本发明公开了一种落叶松人工林两种土壤属性的时间序列估算方法,包括以下步骤:确定林场级3PG模型的落叶松人工林树种参数,设置立地参数和气候数据;获取覆盖林区的每年LAImax分布图;基于3PG模型反演,进行ASWC和FR值估算;得到林场适应落叶松人工林的ASWC和FR逐年时间序列分布图。本发明所述的一种落叶松人工林两种土壤属性的时间序列估算方法,得到落叶松人工林两种土壤属性的时间序列产品,包含有关土壤属性的高时间分辨率信息,能够使模型在测量误差范围内预测落叶松人工林的年度增长,预测的生产力占测量变化的70%以上,时间和空间更精确和更具有制图一致性的土壤属性制图产品有助于落叶松林分生长量动态预测。

    一种分层树冠识别方法
    30.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112651937A

    公开(公告)日:2021-04-13

    申请号:CN202011543365.0

    申请日:2020-12-24

    Abstract: 本发明实施例提供了一种分层树冠识别方法,包括以下步骤:根据树冠高度栅格单元的个数,创建不相交集;依次遍历每个树冠顶点,从树冠高度栅格中提取树冠顶点的高度;将树冠划分为4个象限,分别为左上象限、右上象限、左下象限、右下象限,判别每个象限内树冠边界;提取树冠底部的高度;使用树冠顶点索引对树冠进行编码;依次遍历树冠顶点,对树冠外边界进行矢量化。本发明实施例提供的一种分层树冠识别方法,能够快速地识别分层树冠,同时还可用于识别普通树冠,增强了识别树冠的普适性,有效提高了树冠边界识别精度。

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