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The phytolith carbon sequestration in terrestrial ecosystems: the underestimated potential of bamboo forest

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Ecological Processes 2023年第4期12卷 230-241页

作者： Xuekun Cheng Huiru Lv Shuhan Liu Chong Li Pingheng Li Yufeng Zhou Yongjun Shi Guomo Zhou State Key Laboratory of Subtropical Silviculture Zhejiang A&F University Zhejiang Province Key Think Tank: Institute of Ecological Civilization Zhejiang A&F University Key Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration of Zhejiang Province Zhejiang A&F University School of Environmental and Resources Science Zhejiang A&F University

Background Terrestrial ecosystems contain significant carbon storage, vital to the global carbon cycle and climate change. Alterations in human production activities and environmental factors affect the stability of carbon storage in soil. Carbon sequestration in plant phytoliths offers a sustainable method for long-term carbon stabilization. Carbon occluded in phytoliths(Phyt OC) is a kind of carbon that can be stable and not decomposed for a long time, so it is crucial to conduct more in-depth research on *** We undertook a meta-analysis on Phyt OC across global terrestrial ecosystems, analyzing 60 articles, encapsulating 534 observations. We observed notable differences in phytolith and Phyt OC contents across various ecosystems. Bamboo forest ecosystems exhibited the highest vegetation phytolith and Phyt OC content, while soil phytolith content was most prominent in bamboo forests and Phyt OC content in croplands. Human activities, such as grassland grazing, had a lesser impact on soil Phyt OC transport than actions like cutting and tillage in croplands and forests. Our study separated bamboo ecosystems, analyzing their Phyt OC content and revealing an underestimation of their carbon sink *** Notwithstanding our findings, phytoliths' intricate environmental interactions warrant further exploration, crucial for refining ecosystem management and accurately estimating Phyt OC stocks. This deepened understanding lays the foundation for studying phytoliths and the carbon sink dynamics.

关键词： Carbon sequestration Phytoliths PhytOC Terrestrial ecosystem Soil carbon

基于自注意力机制与BiLSTM的短文本匹配模型

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武汉科技大学学报 2023年第1期46卷 75-80页

作者：胡怡然夏芳浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 浙江农林大学经济管理学院浙江杭州311300

现有短文本匹配方法更多关注于句子之间的交互方式,而较少考虑短文本自身关键特征的提取,为此本文提出一个融合自注意力机制和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的短文本匹配模型。首先利用BiLSTM和自注意力机制进行特征编码,通过残差连接缓... 详细信息

现有短文本匹配方法更多关注于句子之间的交互方式,而较少考虑短文本自身关键特征的提取,为此本文提出一个融合自注意力机制和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的短文本匹配模型。首先利用BiLSTM和自注意力机制进行特征编码,通过残差连接缓解信息丢失问题;然后利用双向注意力网络进行特征交叉,得到考虑了两个短文本之间交互影响的编码形式;最后将自注意力编码与双向注意力编码进行拼接,既能保留句子本身的重要特征,又能得到交互的特征信息。在两个公开数据集Quora和MRPC上进行对比实验,结果表明,该模型能有效改善短文本匹配性能,特别是在Quora数据集上的准确率达到87.59%,明显优于其他6种常见的同类模型。

关键词：短文本匹配双向长短期记忆网络自注意力机制双向注意力残差连接

基于Meta整合与模糊综合评价的森林康养指标体系构建

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浙江农林大学学报 2023年第5期40卷 921-929页

作者：周如意王丽杨正大金君宋宋艳冬周国模浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学林业与生物技术学院浙江杭州311300 浙江农林大学环境与资源学院浙江杭州311300 宁海县茶山林场浙江宁波315600 丽水市农林科学研究院浙江丽水323000

【目的】构建客观性和科学性更强的森林康养指标体系,为森林康养基地建设及认证提供理论指导。【方法】以现有森林康养相关指标体系评价结果作为数据源,引入Meta整合的方法进行归纳汇总,结合国内已有指标体系和已发布标准,构建综合性更... 详细信息

【目的】构建客观性和科学性更强的森林康养指标体系,为森林康养基地建设及认证提供理论指导。【方法】以现有森林康养相关指标体系评价结果作为数据源,引入Meta整合的方法进行归纳汇总,结合国内已有指标体系和已发布标准,构建综合性更强的新的指标体系,再通过模糊数学的隶属度理论和模糊关系合成原理进行评价分析。【结果】①从资源条件、环境条件、区位条件3个方面整合构建了包含32个基础指标的三级指标体系,一定程度减轻了现有指标体系由于侧重旅游资源、景观规划、地理和林业领域,而出现的分类模糊和指代重复交叉等问题;②综合评价结果显示:环境条件权重隶属度最高,为0.4975,其中人体舒适度和负氧离子含量2项指标被更多地认为对森林康养功效最有利;资源条件权重隶属度为0.3688,其中森林面积和覆盖率指标权重显著高于其他指标,可能与现阶段关于具体森林结构对康养功效影响规律研究不足有关,区位条件指标隶属度最低,为0.1337。【结论】将Meta整合的方法引入森林康养指标体系构建是可行的;综合评价结果能够呈现目前公众对森林康养指标的认可度。后续可深入研究人体舒适度、林分密度等对森林康养功效的影响以及加强基地医学实证探索。

关键词：森林康养指标体系 Meta整合模糊综合评价

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结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测

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遥感学报 2022年第4期26卷 711-721页

作者：奚祥书夏凯杨垠晖杜晓晨冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特... 详细信息

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明:在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。

关键词：遥感单木树冠检测深度学习无人机多光谱影像降维

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中国亚热带干旱多尺度时空格局及演变趋势

水土保持研究 2022年第6期29卷 242-253页

作者：尹世燕毛方杰周国模杜华强李雪建陈琦闫梦洁浙江农林大学亚热带森林培育国家重点实验室杭州310000 浙江农林大学浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点试验杭州310000 浙江农林大学环境与资源学院杭州310000

为探讨不同时间尺度下中国亚热带区域干旱的时空特征,利用1 km气象数据计算1959—2019年亚热带区域标准化降水蒸散发指数(SPEI),并且结合干旱线性变化趋势、影响范围、强度及频率,分析了不同时间尺度(1月、3月、6月、12月)下中国亚热带... 详细信息

为探讨不同时间尺度下中国亚热带区域干旱的时空特征,利用1 km气象数据计算1959—2019年亚热带区域标准化降水蒸散发指数(SPEI),并且结合干旱线性变化趋势、影响范围、强度及频率,分析了不同时间尺度(1月、3月、6月、12月)下中国亚热带区域干旱的时空特征。结果表明:(1)干旱时期主要集中在2004—2014年,干旱化区域空间上呈现明显的东西对比,时间尺度上秋季的干旱化趋势最为显著;(2)各时间尺度的干旱影响范围都处于不断波动上升的趋势,尤其是在1995年之后,干旱影响范围上升趋势尤为明显;(3)季节和干湿季较大干旱强度零星分布在亚热带西南部及湖南、江西等省,年际较大干旱强度则主要集中在亚热带东南部;(4)秋季发生干旱的频率最高,年际发生中度及以上干旱频率最高,春季高频中度及以上干旱频率集中在四川、西藏等地,秋季和年际主要集中在四川、重庆和贵州的交界处,夏季、冬季以及干湿季则零星分布在亚热带各省份。综上,亚热带总体呈现干旱化趋势,季节、干湿季和年际尺度的干旱影响范围时间序列变化趋势较为相似,但干旱强度和干旱发生频率在空间上存在一定差异。

关键词：亚热带干旱 SPEI 多尺度时空特征

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结合RGB-DSM图像和深度学习的城市樟树树冠检测

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遥感学报 2023年第12期27卷 2762-2773页

作者：王昊夏凯杨垠晖冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

当前,结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型,但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近,在树冠密度较高的区域,仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此,本研究在RG... 详细信息

当前,结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型,但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近,在树冠密度较高的区域,仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此,本研究在RGB图像的基础上,叠加了高程信息,以提高单木树冠检测的精度。实验采用彩色图像RGB图像和数字表面模型DSM (Digital Surface Model)作为数据源,并分别利用波段组合和双源检测网络模型两种方法结合RGB和DSM进行单木树冠检测。在前一种方法中,对RGB和DSM进行波段组合,生成GBD、RGD和RBD 3类图像,并使用这3类图像分别进行网络的训练和测试。在后一种方法中,将RGB和DSM输入双源检测网络模型,并得到检测结果。本文使用FPN-Faster-R-CNN和Yolov3进行实验,相比于RGB方案(仅使用地物的颜色和纹理信息进行单木树冠检测,是对照方案),FPN-Faster-R-CNN在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了3.36%、2.45%和7.77%,在RGD方案中的平均精度下降了0.17%,Yolov3在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了0.72%、0.14%和5.71%,在RGD方案中的平均精度下降了0.98%。在两个网络下,双源检测网络方案都在各方案中取得了最佳的检测结果。并且相对于RGB方案,双源检测网络方案在平均精度上的提升幅度随着树冠密度的上升呈现出上升的趋势。对比分析实验结果可知,在基于深度学习的城市单木树冠检测任务中,妥善结合并利用地物的颜色、纹理信息和高程信息有利于提高任务性能。

关键词：遥感单木树冠检测深度学习城市高程彩色图像无人机

The phytolith carbon sequestration in terrestrial ecosystems: the underestimated potential of bamboo forest

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Ecological Processes 2023年 872-883页

Background Terrestrial ecosystems contain significant carbon storage, vital to the global carbon cycle and climate change. Alterations in human production activities and environmental factors affect the stability of carbon storage in soil. Carbon sequestration in plant phytoliths offers a sustainable method for long-term carbon stabilization. Carbon occluded in phytoliths(PhytOC) is a kind of carbon that can be stable and not decomposed for a long time, so it is crucial to conduct more in-depth research on *** We undertook a meta-analysis on PhytOC across global terrestrial ecosystems, analyzing 60 articles, encapsulating 534 observations. We observed notable differences in phytolith and PhytOC contents across various ecosystems. Bamboo forest ecosystems exhibited the highest vegetation phytolith and PhytOC content, while soil phytolith content was most prominent in bamboo forests and PhytOC content in croplands. Human activities, such as grassland grazing, had a lesser impact on soil PhytOC transport than actions like cutting and tillage in croplands and *** study separated bamboo ecosystems, analyzing their PhytOC content and revealing an underestimation of their carbon sink *** Notwithstanding our findings, phytoliths' intricate environmental interactions warrant further exploration, crucial for refining ecosystem management and accurately estimating PhytOC stocks. This deepened understanding lays the foundation for studying phytoliths and the carbon sink dynamics.

关键词：

RGB-DSM数据融合研究——以城市樟树检测为例

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林业工程学报 2023年第6期8卷 137-144页

作者：冯源夏凯冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院国家林草局林业感知技术与智能装备重点实验室浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300

单木检测是森林资源调查的基础工作,在森林管理与监测中发挥着重要作用。无人机RGB图像作为一种经济高效的遥感数据源,已被广泛应用于单木检测。然而,由于城市树木形状和结构的多样性以及城市森林的复杂性,基于无人机RGB图像检测城市树... 详细信息

单木检测是森林资源调查的基础工作,在森林管理与监测中发挥着重要作用。无人机RGB图像作为一种经济高效的遥感数据源,已被广泛应用于单木检测。然而,由于城市树木形状和结构的多样性以及城市森林的复杂性,基于无人机RGB图像检测城市树木效果并不理想。数字表面模型(DSM)提供地物的高程数据,融合RGB图像与DSM高程数据可有效识别城市树木,但不同融合方法对于单木检测精度的提升效果差异尚未明确。针对上述问题,本研究以城市樟树为研究对象,使用两类数据融合方法:像素级融合(IHS变换融合、Brovey变换融合和多通道组合)与特征级融合(双分支特征融合和SE-双分支特征融合),并采用Faster R-CNN模型进行单木检测实验。实验结果表明,SE-双分支特征融合的提升效果最显著,平均精度提高9.3个百分点,达91.3%。并且,在街道与绿地两类城市森林场景下,SE-双分支特征融合也表现最佳,平均精度分别达89.2%与93.9%。研究结果表明,在多树种的绿地场景下,引入高程数据可有效提高单木检测精度;在单一树种的街道场景下,高程数据提升效果有限。

关键词：数据融合单木检测深度学习高程数据无人机樟树

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横风环境下空气负氧离子测量仪设计与优化

传感器与微系统 2023年第11期42卷 96-99,104页

作者：胡斌章为曾松伟浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 杭州市临安区公路服务中心浙江杭州311300 浙江农林大学光机电工程学院浙江杭州311300

为减少环境风引起的空气流量变化所导致的负氧离子浓度测量误差,在分析双轴圆筒轴式离子收集器内空气流量变化机理和不同防风结构的负氧离子测量仪在横风环境下的内流场分布情况的基础上,利用计算流体力学(CFD)仿真软件对各结构的防风... 详细信息

为减少环境风引起的空气流量变化所导致的负氧离子浓度测量误差,在分析双轴圆筒轴式离子收集器内空气流量变化机理和不同防风结构的负氧离子测量仪在横风环境下的内流场分布情况的基础上,利用计算流体力学(CFD)仿真软件对各结构的防风效果进行研究,提出了一种基于防风台结构的负氧离子测量仪设计,并通过CFD仿真确定了防风台的底角及高差比等关键参数。仿真结果表明:防风台的底角的最佳取值角度为50°,高差比的最佳取值为2.5。与其他防风结构对比结果表明:所设计的防风式离子收集器在横风环境下可使管内风速变化率减小49.7%以上,且收集区域内流速均匀,满足调节极化电压提高离子浓度测量精度的流体状态要求。

关键词：负氧离子测量误差离子收集器防风结构

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