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植被混凝土不同磷石膏掺量对狗牙根根系特性及抗拔力学性能的影响

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三峡大学学报（自然科学版） 2025年第1期47卷 65-72页

作者：杨嘉槊吴彬康柔嘉许亚坤许文年三峡大学土木与建筑学院湖北宜昌443002 水泥基生态修复技术湖北省工程研究中心(三峡大学) 湖北宜昌443002 三峡大学水利与环境学院湖北宜昌443002 三峡大学生物与制药学院湖北宜昌443002

为研究植被混凝土磷石膏含量对基材理化性质、植物根系性征及整株抗拔力的影响,进行了不同磷石膏掺量(0%、3%、4.5%、6%、9%)以及不同生长期(90、120、150d)条件下,基材相关理化指标的测定、狗牙根根系监测和原位整株拉拔试验.结果表明... 详细信息

为研究植被混凝土磷石膏含量对基材理化性质、植物根系性征及整株抗拔力的影响,进行了不同磷石膏掺量(0%、3%、4.5%、6%、9%)以及不同生长期(90、120、150d)条件下,基材相关理化指标的测定、狗牙根根系监测和原位整株拉拔试验.结果表明:磷石膏对基材容重、pH值和土壤磷含量具有显著影响;狗牙根根系网状结构显著增强了抗拔力,整株抗拔力随根系性状的改善而增大,3%掺量下抗拔力120d时高出0%掺量30.25%;适量磷石膏掺入显著促进了根系生长,3%掺量下根系总根长、根体积和根系生物量增加显著,此种情况下狗牙根根系固土效果最好.

关键词：植被混凝土磷石膏根系形态抗拔力

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顾及冲突分析的模糊积分非监督变化检测

自动化学报 2021年第9期47卷 2250-2263页

作者：邵攀任东董婷三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心宜昌443002

以模糊积分(Fuzzy integral,FI)为基础,提出一种顾及冲突分析(Conflict analysis,CA)的全自动遥感变化检测方法(CA-based FI,CAFI).CAFI首先选取典型的对比算子,生成信息互补的差异图(Difference image,DI)集;其次利用模糊聚类、杰卡德... 详细信息

以模糊积分(Fuzzy integral,FI)为基础,提出一种顾及冲突分析(Conflict analysis,CA)的全自动遥感变化检测方法(CA-based FI,CAFI).CAFI首先选取典型的对比算子,生成信息互补的差异图(Difference image,DI)集;其次利用模糊聚类、杰卡德相似系数和FI对差异图进行决策级融合,得到初步融合变化检测图;然后通过模糊集理论计算像元的信息冲突程度,将初步融合检测结果自适应地划分为冲突严重区域和冲突较弱区域;最后,对冲突较弱的像元,将其初步融合结果作为最终检测结果,对易产生融合错误的冲突严重像元,利用地统计分析对其重新分类.CAFI能够集成不同信息优势的同时,很大程度地解决FI融合过程中的信息冲突问题.三组真实遥感数据的实验结果验证了CAFI的有效性和鲁棒性.

关键词：遥感非监督变化检测模糊积分冲突分析

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基于自适应半监督模糊C均值的遥感变化检测

地球信息科学学报 2022年第3期24卷 508-521页

作者：邵攀范红梅高梓昂三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002

遥感变化检测是开展对地观测应用的关键技术之一,在城市研究、灾害评估以及资源调查等领域发挥着重要的作用。本文针对基于差分影像的遥感变化检测展开研究,提出一种基于自适应半监督模糊C均值(Adaptive and Semi-Supervised Fuzzy C-me... 详细信息

遥感变化检测是开展对地观测应用的关键技术之一,在城市研究、灾害评估以及资源调查等领域发挥着重要的作用。本文针对基于差分影像的遥感变化检测展开研究,提出一种基于自适应半监督模糊C均值(Adaptive and Semi-Supervised Fuzzy C-means,ASFCM)聚类的变化检测技术。(1)ASFCM根据“差分影像像素灰度值越大,则对应区域发生变化可能性越大”的性质,通过阈值技术自适应、自动地分析差分影像灰度直方图并将其划分为两部分:几乎可确定类别区域和不确定区域;(2)将差分影像像素灰度值、空间上下文信息和几乎可确定类别区域像素的伪类别标签信息集成到模糊聚类过程,生成差分影像的模糊隶属度函数;(3)通过最大隶属度原则生成变化检测图。ASFCM通过半监督策略利用伪类别标签信息指导聚类过程,通过空间引力模型优化的模糊因子自适应地利用差分影像的空间相关性,能够得到更加准确的模糊隶属度函数和更优的变化检测结果。3组真实遥感数据的实验结果验证了ASFCM的有效性:ASFCM在Bangladesh数据上的kappa系数为0.9188,比其它方法提高3.5%~16.4%;在Madeirinha数据上的Kappa系数为0.9379,比其他方法提高2.18%~7.13%;在黑龙江数据上的Kappa系数为0.8696,比其它方法提高2.88%~22.02%。

关键词：遥感变化检测模糊聚类算法自适应伪标签空间信息模糊因子半监督

一种面向土壤重金属含量检测的X射线荧光光谱预处理方法研究

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光谱学与光谱分析 2018年第12期38卷 3934-3940页

作者：任东沈俊任顺王纪华陆安祥三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 湖北省农田环境监测工程技术研究中心三峡大学湖北宜昌443002 北京农业质量标准与检测技术研究中心北京100097

土壤重金属的污染影响着农作物的产量和质量。传统的土壤重金属检测方法步骤繁琐、检测费用高且速度慢。利用X射线荧光光谱(XRF)分析技术检测土壤中重金属含量,具有处理简单、现场、快速、无损等优点。由于土壤背景复杂,包含大量噪声和... 详细信息

土壤重金属的污染影响着农作物的产量和质量。传统的土壤重金属检测方法步骤繁琐、检测费用高且速度慢。利用X射线荧光光谱(XRF)分析技术检测土壤中重金属含量,具有处理简单、现场、快速、无损等优点。由于土壤背景复杂,包含大量噪声和无关信息,建立XRF校正模型前,对光谱的预处理能有效的去除不相干信息,保留有用信息,对XRF预测模型的精度有重要影响。主要研究光谱预处理方法对重金属含量预测模型精度的影响。首先,采用向前间隔偏最小二乘(Fi PLS)作为校正模型,对比了无预处理、去趋势处理(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、小波去噪(WT)、SNV+DT、卷积平滑(SG)+一阶导数、卷积平滑(SG)+二阶导数等7种不同预处理条件下的土壤重金属模型的检测精度。初步结果表明,多元散射校正预处理方法效果较好,与原始光谱相比,相关系数r从原始的0. 988提高到0. 990,预测均方根误差RMSEP、相对误差平均从原来的20. 809和0. 166分别降低到19. 051和0. 121。其次,在多元散射校正预处理方法的基础上,针对多元散射校正方法以线性表达式描述非线性关系的局限性,提出了局部加权线性回归多元散射校正(LWLRMSC)和偏最小二乘多元散射校正(PLSMSC),并比较了它们的建模效果。LWLRMSC是基于加权思想,在预测一个点的值时,选择适当的核函数和权重分配策略进行预测点的线性回归,来解决简单线性回归的欠拟合状况; PLSMSC是基于PLS建模思想,考虑了自变量和因变量的最大相关性,来减少拟合误差及失真问题。结果表明,PLSMSC具有最佳的预处理效果,五种重金属Cu,Zn,As,Pb,Cr预测值和实际值的R分别为0. 989,0. 973,0. 991,0. 989和0. 986,RMSEP分别为8. 805,58. 360,7. 671,12. 549和20. 851,相比于传统的MSC方法不仅在精度方面有大幅度的提升,且具有更好的泛化性能,能消除光谱噪声,提升有效信息贡献度,为土壤重金属含量预测模型选取合适的预处理方法提供了理论支撑。

关键词： XRF 预处理土壤重金属偏最小二乘回归向前间隔偏最小二乘

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枝江、当阳两市农田土壤重金属来源解析

环境科学学报 2023年第6期43卷 398-406页

作者：李泽宇肖敏任东任顺熊彪三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心宜昌443002

为解析湖北省枝江、当阳两市农田土壤重金属来源及贡献率,采集了研究区水稻田表层土壤和成土母质、沟渠底泥、降水、大气降尘、化肥这5类投入品样品,测定了砷(As)、铬(Cr)、铅(Pb)、镉(Cd)和汞(Hg)5种元素含量.同时,对农田土壤重金属含... 详细信息

为解析湖北省枝江、当阳两市农田土壤重金属来源及贡献率,采集了研究区水稻田表层土壤和成土母质、沟渠底泥、降水、大气降尘、化肥这5类投入品样品,测定了砷(As)、铬(Cr)、铅(Pb)、镉(Cd)和汞(Hg)5种元素含量.同时,对农田土壤重金属含量进行主成分分析、空间分析,并利用UNMIX、PMF模型对比验证使源解析结果在源分配上更为可靠,再结合对投入品的描述性统计分析,从源与汇两个角度对比分析并选择更符合研究区实际情况的源解析结果,定量解析农田土壤重金属的来源.结果表明:As、Cd和Pb含量均值分别为土壤背景值的1.14、1.51和1.12倍,Hg和Cr含量最大值分别为背景值的17.63和1.35倍.除Hg存在少部分最大值高于风险筛选值外,土壤中As、Cr、Cd、Pb含量均低于风险筛选值.5种重金属均表现为中等强度变异,其空间分布图也表明存在空间变异性.UNMIX和PMF模型的解析结果在源分配上基本一致,结合对投入品的描述性统计分析,确定PMF模型的解析结果更符合研究区实际情况.PMF的解析结果表明:Hg主要来源于农药施用和废弃物混合源,该源的相对贡献率为14.68%;Pb和Cr主要来源于大气降尘和成土母质综合源,该源的相对贡献率为29.38%;Cd主要来源于工业排放源,该源的相对贡献率为28.18%;As主要来源于化肥施用源,该源的相对贡献率为27.76%.工农业生产是造成研究区农田土壤重金属污染的主要原因.实验结果可为枝江、当阳两市开展土壤重金属污染防治及修复提供理论依据.

关键词：土壤重金属污染 UNMIX模型 PMF模型投入品源解析

层级特征交互与增强感受野双分支遥感图像去雾网络

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遥感学报 2023年第12期27卷 2831-2846页

作者：孙航方帅领但志平任东余梅孙水发三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心宜昌443002 三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室宜昌443002

近年来,深度学习的去雾方法在图像去雾领域取得了显著的成绩。然而,大多数基于U型网络的去雾方法将编码层特征直接传递到对应解码层,缺乏浅层和深层特征之间的信息交互。此外,基于非U型网络的去雾方法存在感受野受限问题,无法有效的利... 详细信息

近年来,深度学习的去雾方法在图像去雾领域取得了显著的成绩。然而,大多数基于U型网络的去雾方法将编码层特征直接传递到对应解码层,缺乏浅层和深层特征之间的信息交互。此外,基于非U型网络的去雾方法存在感受野受限问题,无法有效的利用上下文信息。从而导致这些方法在场景尺度变化较大的遥感图像去雾中无法取得理想效果。为此,本文提出了一种层级特征交互与增强感受野的双分支遥感图像去雾网络,该方法包含层级特征交互子网和多尺度信息提取子网。其中,层级特征交互子网利用层级特征交互融合模块,逐层的在浅层特征中引入语义信息,深层特征中引入空间细节信息,从而增强编码层中不同层级特征之间的信息交互。多尺度信息提取子网利用多尺度残差空洞卷积模块,融合不同感受野的特征,从而获取对于遥感图像去雾至关重要的上下文信息。在两个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的去雾方法相比现有的9种优秀的去雾算法,取得了最好的客观评价指标和视觉效果。

关键词：深度学习遥感图像去雾层级特征交互感受野双分支

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运用多视图几何原理重建鱼类游泳三维轨迹

水产学报 2017年第10期41卷 1631-1637页

作者：田超黄志勇熊彪占静石小涛林晨宇三峡大学计算机与信息学院三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心三峡大学湖北宜昌三峡库区生态环境教育部工程研究中心

鱼类行为学数据是水质污染监测的主要依据,也是鱼类自身健康状况的反应,提取鱼类行为学数据对水质监测研究至关重要。为了获取鱼类行为学数据,实验提出了一种运用多视图几何原理研究鱼类轨迹跟踪重建的方法,实验中用3个摄像头分别从正... 详细信息

鱼类行为学数据是水质污染监测的主要依据,也是鱼类自身健康状况的反应,提取鱼类行为学数据对水质监测研究至关重要。为了获取鱼类行为学数据,实验提出了一种运用多视图几何原理研究鱼类轨迹跟踪重建的方法,实验中用3个摄像头分别从正面、侧面、俯视面3个方向监控水箱中鱼的游动,通过前景跟踪法在3个摄像头中分别得到一条二维轨迹,再利用多视图几何融合,计算出鱼类在水箱中游动的三维轨迹,从而可以重建鱼类的游动轨迹。实验重建了单条鱼在水箱中游动的三维轨迹,计算出了鱼类的位置信息和实时速度。研究表明,重建轨迹与鱼的真实轨迹虽然存在0.88;.88 s的延迟,但结果吻合度较高。

关键词：鱼类视频跟踪前景跟踪法多视图几何技术三维轨迹重建

基于SSA-BiGRU-Attention模型的变压器油中溶解气体含量预测

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高电压技术 2022年第8期48卷 2972-2981页

作者：刘展程王爽唐波三峡大学电气与新能源学院宜昌443002 三峡大学湖北省输电线路工程技术研究中心宜昌443002

油中溶解气体含量的准确预测对变压器安全稳定运行具有重要意义。为克服传统预测方法仅考虑油中溶解气体含量单一一类变量以及依靠经验为模型选参的局限性,提出一种考虑多因素的变压器油中溶解气体含量自适应预测方法。首先收集变压器... 详细信息

油中溶解气体含量的准确预测对变压器安全稳定运行具有重要意义。为克服传统预测方法仅考虑油中溶解气体含量单一一类变量以及依靠经验为模型选参的局限性,提出一种考虑多因素的变压器油中溶解气体含量自适应预测方法。首先收集变压器在正常和异常运行情况下油中溶解气体的在线监测数据、温度数据(环境、变压器顶层油)、环境风速数据,并通过注意力机制(attention mechanism)计算各数据变量具体权重后作为预测模型的输入;然后通过麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)对双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,Bi GRU)预测模型中批处理、学习率、隐藏层层数和层神经元数4个重要参数进行智能迭代优化,得到最优参数值,在此基础上,构建SSA-Bi GRU-Attention优化模型,实现对油中溶解气体含量的预测。研究结果显示,利用该文提出的模型对正常运行条件下油中溶解气体含量进行预测,预测精度可达到98.3%;对达到注意值的油中溶解气体含量进行预测,能较好地预测气体数据的峰值和拐点,预测精度可达到86.6%。该文提出的变压器油中气体含量预测方法可为变压器状态评估和故障预警提供重要的技术支持。

关键词：油中溶解气体含量注意力机制麻雀搜索算法双向门控循环单元变压器状态预测

三峡库区消落带植被NPP估算——基于机器学习优化CASA模型

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生态学报 2024年第6期44卷 2464-2478页

作者：靳专胥焘黄应平肖敏张家璇周爽爽席颖熊彪湖北省农田环境监测工程技术研究中心(三峡大学) 宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡库区生态环境教育部工程研究中心(三峡大学) 宜昌443002 三峡大学水利与环境学院宜昌443002

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算... 详细信息

三峡库区蓄水后,其生态效应受到广泛关注。消落带植被固碳量作为衡量库区生态系统健康状态的重要指标,对库区碳循环与生态净化具有重要意义。针对消落带不同高程植被接受光照的时间有所差异,且受河流水位变化影响,传统的CASA模型在计算消落带植被固碳量时,存在对植物的光能利用率计算不够精确等问题。以三峡库区香溪河陡坡消落带为研究区域,提出了一种耦合RBFNN模型(Radial Basis Function Neural Network)与CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach)的新方法(RBF-CASA)。基于RBFNN建立环境影响因子模型,借助高程数据及植被指数等特征计算适合消落带区域的环境影响因子。结合CASA模型中温度和水分胁迫因子,提高植被在像元尺度上的净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)的估算精度,并对反演结果进行验证。模型验证结果显示:RBF-CASA模型估算值与观测值的决定系数(Coefficient of determination,R^(2))为0.730(P研究结果可为库区碳循环、生态净化及生态修复等决策提供科学依据。

关键词：基于过程的遥感模型(CASA) 机器学习植被净初级生产力(NPP) 无人机环境影响因子模型