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基于FY-3B被动微波数据的青藏高原降尺度机器学习雪深反演

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冰川冻土 2024年第2期46卷 539-554页

作者：周舟朱灵龙张永宏阚希刘旭曹海啸王剑庚南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 无锡学院物联网工程学院江苏无锡214105 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044 无锡学院车联网实验室江苏无锡214105 南京信息工程大学大气物理学院江苏南京210044

作为中国三大积雪区之一,青藏高原的积雪变化在气候系统、水文地质以及生态环境方面发挥着关键作用。已有的被动微波积雪深度反演方法存在数据分辨率低、不确定性高等问题,不适用于青藏高原复杂的山区地形。因此,本文基于FY-3B被动微波... 详细信息

作为中国三大积雪区之一,青藏高原的积雪变化在气候系统、水文地质以及生态环境方面发挥着关键作用。已有的被动微波积雪深度反演方法存在数据分辨率低、不确定性高等问题,不适用于青藏高原复杂的山区地形。因此,本文基于FY-3B被动微波数据开发了青藏高原降尺度雪深反演模型,利用机器学习算法,将筛选后的亮温差作为参数输入,同时引入了高程、经纬度、植被覆盖度、积雪覆盖度和积雪天数等特征,最终进行了500 m分辨率的青藏高原雪深制图。结果显示,极端梯度提升XGBoost算法的决定系数(R^(2))和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.762和5.732 cm,明显优于支持向量回归和随机森林算法。从积雪天数、积雪覆盖度和植被覆盖度三个方面探讨了模型精度的变化,结果表明,在积雪天数为30~60 d时,模型表现良好,平均相对误差(mean relative error,MRE)最低为36.79%,RMSE为2.78 cm;随着积雪覆盖度的增加,模型的RMSE逐渐增大,在积雪覆盖度为0.25~0.50时,MRE和RMSE分别达到39.97%和3.12 cm;植被覆盖度对模型精度的影响较为复杂,可能与具体的土地覆盖类型相关,在0.25~0.50范围内模型表现出较高的精度,MRE和RMSE分别为32.77%和2.94 cm。

关键词：青藏高原降尺度雪深反演 FY3B-MWRI 机器学习

2002—2021年北半球中高纬度典型山脉积雪的时空变化对比分析

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冰川冻土 2024年第2期46卷 475-488页

作者：孙成杰王剑庚张永宏王雯皎朱灵龙田丰宋凯达南京信息工程大学大气物理学院中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室江苏南京210044 无锡学院物联网工程学院江苏无锡214105 南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

积雪是冰冻圈的重要组成部分,其对气候变化的响应存在明显的空间差异。阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉分别是亚洲、欧洲和北美洲最重要的山脉之一,三条山脉同处于北半球中高纬度,具有丰富的积雪资源。本文基于MODIS每日积雪产... 详细信息

积雪是冰冻圈的重要组成部分,其对气候变化的响应存在明显的空间差异。阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉分别是亚洲、欧洲和北美洲最重要的山脉之一,三条山脉同处于北半球中高纬度,具有丰富的积雪资源。本文基于MODIS每日积雪产品,获得阿尔泰山脉、阿尔卑斯山脉和喀斯喀特山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日和积雪终日四个积雪参数,对比分析了三条山脉2002—2021年积雪的时空变化,并研究了气候因子对积雪参数的影响。结果表明,三条山脉积雪参数的空间分布差异明显。阿尔泰山脉积雪覆盖率最大,积雪日数最长,积雪初日最早,积雪终日最晚,分别为38.00%、141 d、66 d、207 d;阿尔卑斯山脉的积雪覆盖率、积雪日数、积雪初日、积雪终日分别为21.68%、79 d、97 d、194 d;喀斯喀特山脉的积雪覆盖率最小,积雪日数最短,积雪初日最晚,积雪终日最早,分别为15.18%、56 d、103 d、183 d。就趋势而言,阿尔泰山脉积雪覆盖率增大,更早的积雪和更晚的融雪使积雪日数增加;阿尔卑斯山脉积雪覆盖率减小,更早的融雪使得积雪日数减少;喀斯喀特山脉积雪覆盖率增大,更晚的融雪使得积雪日数增加。各气候因子中,地表温度对三条山脉积雪的影响比降水大。对三条山脉积雪时空变化的一致性对比分析,有助于全面了解北半球中高纬度山区积雪对气候变化响应的时空差异。

关键词：积雪阿尔泰山脉阿尔卑斯山脉喀斯喀特山脉 MODIS 时空变化趋势分析

新工科背景下应用型本科高校数据科学与大数据技术专业建设研究

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信息系统工程 2024年第3期 166-169页

作者：朱灵龙曹海啸阚希张红燕无锡学院物联网工程学院无锡学院自动化学院无锡学院传媒与艺术学院

新工科背景下诞生的数据科学与大数据技术专业成为当前国内最热门的新增专业之一。应用型本科高校紧密契合地方产业发展需求,布局具有产业优势和特色的大数据专业建设内容。从专业培养目标的制定、课程体系的构建、专业实践平台的搭建... 详细信息

新工科背景下诞生的数据科学与大数据技术专业成为当前国内最热门的新增专业之一。应用型本科高校紧密契合地方产业发展需求,布局具有产业优势和特色的大数据专业建设内容。从专业培养目标的制定、课程体系的构建、专业实践平台的搭建和师资队伍建设等方面进行研究和探讨,旨在丰富应用型本科高校数据科学与大数据技术专业建设的内涵。

关键词：新工科应用型本科数据科学与大数据技术专业专业建设

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基于上下文语义联合YOLOv7的分心驾驶检测算法

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国外电子测量技术 2024年第3期43卷 121-128页

作者：李富徐凯朱灵龙沈昊君王泉无锡学院物联网工程学院无锡214105 南京信息工程大学自动化学院南京210044

针对分心驾驶检测方法存在实时性差、精度低、可部署性差的问题,提出了一种基于上下文语义增强联合YOLOv7的分心驾驶检测算法。首先将模型backbone和head部分的ELAN模块替换成语义上下文增强模块(contextual transformer,CoT),提高上下... 详细信息

针对分心驾驶检测方法存在实时性差、精度低、可部署性差的问题,提出了一种基于上下文语义增强联合YOLOv7的分心驾驶检测算法。首先将模型backbone和head部分的ELAN模块替换成语义上下文增强模块(contextual transformer,CoT),提高上下文语义信息的捕获能力。其次,将语义关联增强机制(triplet attention)融入卷积块中,插入backbone和head的连接头之间以及融合MP2模块,强化目标间的关联关系以及提升目标特征提取能力。最后,将自注意力双向Transformer模块(Biformer)模块融合SPPCSPC模块,提升模型对分心驾驶中的复杂场景和遮挡目标的处理能力。改进的YOLOv7算法在分心驾驶数据集下平均精度均值(mean average precision,mAP)达到了87.3%,比原算法提高了4.3%,模型参数量减少了4.7%,每秒传输帧数达到了90 fps,具有较好的检测精度与速度。

关键词： YOLOv7 分心驾驶检测 CoT Biformer Triplet Attention

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高油酸花生新品种浙花6号的选育及栽培技术

浙江农业科学 2024年第7期65卷 1563-1566页

作者：张小利李付振厉宝仙陈小央刘波张泉锋方丽朱灵龙范飞军浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所浙江省数字旱粮重点实验室浙江杭州310021 浙江省农业技术推广中心浙江杭州310020 浙江省种子管理总站浙江杭州310020 丽水市农作物总站浙江丽水323000 浙江勿忘农种业股份有限公司浙江杭州311215

浙花6号是以花育52号为母本、小京生为父本组配杂交组合,杂交后代按系谱法结合多代定向筛选选育而成的高油酸花生新品种,具有高产稳产、早熟性突出、抗倒性强、适应性广等特点。该品种于2020—2021年参加浙江省区域试验,平均荚果产量407... 详细信息

浙花6号是以花育52号为母本、小京生为父本组配杂交组合,杂交后代按系谱法结合多代定向筛选选育而成的高油酸花生新品种,具有高产稳产、早熟性突出、抗倒性强、适应性广等特点。该品种于2020—2021年参加浙江省区域试验,平均荚果产量4074.00 kg·hm^(-2),平均籽仁产量3040.58 kg·hm^(-2),分别比对照小京生增产36.4%和47.5%。2020年经农业农村部农产品及加工品质量安全监督检验测试中心(杭州)检测其蛋白质含量22.0%,油酸含量77.9%,亚油酸含量4.74%,油亚比16.43。该品种中抗叶斑病、青枯病和锈病,于2023年通过国家非主要农作物品种登记,是目前浙江省育成的首个高油酸食用型花生新品种。浙花6号高产稳产、早熟性好、耐连作,综合性状优良,适宜在长江中下游生态区浙江地区春播及夏播种植。

关键词：花生新品种浙花6号高油酸栽培技术

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高油酸食用型黑花生新品种浙黑甜1号的选育

浙江农业科学 2024年第4期65卷 930-933页

作者：李付振张小利陈小央刘波厉宝仙何爱珍张泉锋方丽朱灵龙浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所浙江省数字旱粮重点实验室浙江杭州310021 浙江省种子管理总站浙江杭州310020 丽水市农作物总站浙江丽水323000 浙江省农业技术推广中心浙江杭州310020 淳安县农业农村发展服务中心浙江淳安311108 浙江勿忘农种业股份有限公司浙江杭州311215

浙黑甜1号是浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所以花育51号为母本、云南四粒黑为父本进行有性杂交,经过多年多代选育出的高油酸食用型黑花生新品种。该品种具有高产稳产、早熟性好、抗病性强、黑色种皮、口感微甜等突出特性。2020... 详细信息

浙黑甜1号是浙江省农业科学院作物与核技术利用研究所以花育51号为母本、云南四粒黑为父本进行有性杂交,经过多年多代选育出的高油酸食用型黑花生新品种。该品种具有高产稳产、早熟性好、抗病性强、黑色种皮、口感微甜等突出特性。2020—2021年连续2 a参加浙江省区域试验,荚果平均产量为3 892.95 kg·hm^(-2),籽仁平均产量为2 817.30 kg·hm^(-2),分别比对照小京生增产30.37%和36.27%。浙黑甜1号蛋白质含量27.1%,粗脂肪含量45.8%,油酸含量76.9%,油亚比(O/L)12.05,抗叶斑病、青枯病,中抗锈病。该品种于2023年12月通过国家非主要农作物品种登记,适宜在长江中下游生态区浙江春播及夏播种植。

关键词：黑花生新品种浙黑甜1号高油酸

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改进U-Net的风云四号卫星降水估计算法研究

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计算机工程与应用 2023年第11期59卷 285-293页

作者：黄杰张永宏马光义朱灵龙田伟南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

针对强对流天气条件下利用卫星图像进行降水量估计时精度不高、时空分辨率低的问题,提出了一种改进U-Net的降水量估计算法。将U-Net模型的编码器通过残差模块与解码器相结合,使得模型参数可以共享,避免深层网络模型梯度消失的情况。在... 详细信息

针对强对流天气条件下利用卫星图像进行降水量估计时精度不高、时空分辨率低的问题,提出了一种改进U-Net的降水量估计算法。将U-Net模型的编码器通过残差模块与解码器相结合,使得模型参数可以共享,避免深层网络模型梯度消失的情况。在此结构基础上引入了空间金字塔模块进行多尺度特征提取,保留更多的图像特征,加强对细小降水云团信息的特征提取能力;引入了注意力机制模块,提取重要降水特征信息。实验结果表明,该算法在命中率、虚警率、相关系数分别为0.84、0.48、0.59;均方根误差、平均绝对误差分别为1.354 mm/h、0.432 mm/h。与PERSIANN-CNN、U-Net算法相比,有效地提升了降水量估计精度。与其他降水产品对比,能更好地识别出降水区。该算法可以实现近实时的降水估计,能够有效地提升降水估计精度,对低时间分辨率的降水估计研究具有一定的价值。

关键词：降水量估计风云四号卫星卷积神经网络语义分割

基于EfficientNet的轻量化行人检测算法

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国外电子测量技术 2023年第6期42卷 1-9页

作者：陈娟李燕阚希朱灵龙张丽娟南京信息工程大学自动化学院南京210044 无锡学院物联网工程学院无锡214105

针对当前行人检测过程中存在速度慢、精确率不高以及高复杂度运算的问题,提出一种兼顾轻量化与检测精确率的卷积神经网络算法(ECG-YOLO)。该算法采用EfficientNetv2与坐标注意力(coordinate attention,CA)模块重新设计主干网络,提升网... 详细信息

针对当前行人检测过程中存在速度慢、精确率不高以及高复杂度运算的问题,提出一种兼顾轻量化与检测精确率的卷积神经网络算法(ECG-YOLO)。该算法采用EfficientNetv2与坐标注意力(coordinate attention,CA)模块重新设计主干网络,提升网络的检测速度及精度。设计参数量和计算量更小的GhostConv模块以降低特征通道融合过程中的计算量。加入自适应Gamma校正算法减少复杂场景下光照等因素的影响。改进后的算法在NVIDIA TX2开发板上测试,检测精度达91%以上,较原算法提高了1.7%,参数量和计算量分别为原算法的40.8%和36.3%,具有较好的检测精度与实时性。

关键词：目标检测 YOLOv5 轻量化网络注意力机制

2000—2020年北疆地区积雪时空变化趋势及影响要素

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科技导报 2023年第3期41卷 72-80页

作者：张永宏宋凯达王剑庚朱灵龙田丰南京信息工程大学自动化学院南京210044 南京信息工程大学大气物理学院南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

基于北疆地区29个气象站点2000—2020年积雪数据集,分析了北疆地区20个水文年的积雪天数、年最大雪深、年均雪深、降雪次数、雪物候和气象要素变化,并对其影响要素进行了分析。结果表明,北疆地区近20年来冬季的积雪天数呈显著上升趋势,... 详细信息

基于北疆地区29个气象站点2000—2020年积雪数据集,分析了北疆地区20个水文年的积雪天数、年最大雪深、年均雪深、降雪次数、雪物候和气象要素变化,并对其影响要素进行了分析。结果表明,北疆地区近20年来冬季的积雪天数呈显著上升趋势,超过58%的气象站点降雪次数下降趋势显著,这与最低气温和降水量的显著增加密切相关。有72%的站点表现出了温度升高的趋势,近20年北疆地区降水量出现显著增加。雪物候方面,积雪持续天数呈现弱下降趋势,初雪日的出现时间明显推迟,增幅为0.17 d/a。终雪日的推迟并不显著。地理和气象因素与积雪密切相关,尤其是气温和降水量的变化会导致积雪深度发生显著变化,海拔对雪物候的影响程度比气象因素更加明显。

关键词：新疆北部积雪地面观测时空变化结构方程模型