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基于ECA注意力机制改进的EfficientNet-E模型的森林火灾识别

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华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 42-49页

作者：周浪樊坤瞿华张丁然北京林业大学经济管理学院北京100083

火灾的发生给社会带来了巨大损失,森林火灾防治任务日益迫切,而全球变暖的趋势使得这一问题更加复杂。深度学习在各行各业发挥着重要作用,大量模型也被不断地设计和提出,且模型改进的方式多种多样。文中提出了EfficientNet-E模型,它利... 详细信息

火灾的发生给社会带来了巨大损失,森林火灾防治任务日益迫切,而全球变暖的趋势使得这一问题更加复杂。深度学习在各行各业发挥着重要作用,大量模型也被不断地设计和提出,且模型改进的方式多种多样。文中提出了EfficientNet-E模型,它利用更为先进的ECA模块(高效通道注意力模块)来替换EfficientNet模型中的SE模块,通过增强注意力机制性能提升模型的性能。相较于SE模块,ECA模块更好地保留了传输中的信息,使得数据特征在传输过程中保留更充分,从而能够优化模型。为验证EfficientNet-E模型的性能,以及EfficientNet设计思想在森林火灾识别问题上相较于传统模型的优势,文中选取了经典模型中的代表——ResNet和DenseNet作为对照参考,并结合EfficientNet和EfficientNet-E进行了相关实验。实验选用3303张森林火灾、非火灾和烟雾图片。多轮试验结果显示,EfficientNet-E在识别森林火灾数据上的效果要好于常规的经典深度学习模型,且相较于原始EfficientNet的平均准确率(89.28%),EfficientNet-E的平均准确率(90.04%)有所提升,标准差更小,训练稳定性也更好,从而证实了改进后的EfficientNet-E性能更加优良。

关键词：深度学习图像识别森林火灾 EfficientNet-E 注意力机制

2016—2021年松嫩平原黑土区季节性地表形变监测与分析

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地理科学进展 2024年第6期43卷 1203-1218页

作者：古丽米热·甫拉提张学霞胡韵哲王景萍北京林业大学水土保持学院北京100083 北京林业大学水土保持国家林业和草原局重点实验室北京100083

受全球气候变暖、冻融作用、地壳运动以及人类活动的影响,地表形变对区域生产、生活和生态造成一定威胁。松嫩平原黑土区是中国重要的耕地后备资源,同时也是典型的季节性冻土区,以往的冻土地表形变监测集中在青藏高原等地区,对松嫩平原... 详细信息

受全球气候变暖、冻融作用、地壳运动以及人类活动的影响,地表形变对区域生产、生活和生态造成一定威胁。松嫩平原黑土区是中国重要的耕地后备资源,同时也是典型的季节性冻土区,以往的冻土地表形变监测集中在青藏高原等地区,对松嫩平原等高纬度地带的地表形变监测鲜有提及。论文利用68景Sentinel-1合成孔径雷达影像数据,通过D-InSAR技术获取2016年和2021年松嫩平原黑土区融化期、冻结期地表形变结果,通过空间自相关、变化矩阵和平均中心探索地表形变时空分布特征,并结合断裂带、地下水和土地利用方式分析地表形变成因,主要结果如下:(1)融化期形变量均值较冻结期高且变化幅度明显,融化期形变量平均值113 mm,范围为-63~244mm;冻结期形变量平均值23 mm,范围为-64~120 mm;2016—2021年同一季节地表形变量范围呈现收敛特征。(2)松辽盆地季节性地表形变呈现“冻胀融沉”规律,小兴安岭西部山麓地带形变微小;融化期内沉降区逐渐朝东北方向移动,抬升区由东北向西南转移;冻结期内沉降区由绥化市向西部齐齐哈尔市辐散,抬升区由西北部向中南部转移。(3)地表形变量高值区位于断裂带沿线破碎带,地表抬升与岩石富水程度空间分布重合。(4)土地利用方式影响地表形变量,空间上显著相关,其中耕地发生地表形变的情况最普遍。松嫩平原黑土区地表形变呈现季节性分异、年际波动的特征,实时监测地表形变并探究其影响因素可以为农耕管理、地下水调控以及地质灾害预防等提供现实依据。

关键词：地表形变 Sentinel-1 D-InSAR 冻土黑土区松嫩平原

庐山针阔混交林优势种水分利用来源季节变化及对降水的响应

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应用生态学报 2024年第4期35卷 886-896页

作者：雷自然王欣余新晓贾国栋北京林业大学国家林业与草原局水土保持重点实验室北京100083

阐明亚热带湿润山地林区针阔混交林优势种水分来源的季节规律,解析共生植物水文生态位分配与竞争机制,探究植物水分利用对降水的响应,可为指导植被经营管理提供理论参考。本研究以庐山山区马尾松与栓皮栎混交林为对象,基于氢氧稳定同位... 详细信息

阐明亚热带湿润山地林区针阔混交林优势种水分来源的季节规律,解析共生植物水文生态位分配与竞争机制,探究植物水分利用对降水的响应,可为指导植被经营管理提供理论参考。本研究以庐山山区马尾松与栓皮栎混交林为对象,基于氢氧稳定同位素技术,分析降水、马尾松和栓皮栎木质部水及0~100 cm土壤水的δ^(2)H和δ^(18)O特征,采用MixSIAR模型、Levins指数和PS指数分别计算各水源的相对贡献率、马尾松与栓皮栎的水文生态位宽度和生态位重叠度。结果表明:丰水期(3—7月)马尾松主要利用0~20和20~40 cm土壤水,栓皮栎主要利用20~40和40~60 cm土壤水,但在枯水期(8—9月)马尾松和栓皮栎分别转而利用40~60和60~80 cm土壤水,根系吸水深度增加。生长季早期(3—4月)和末期(9月)马尾松与栓皮栎水文生态位重叠度高,水分竞争激烈,生长季中期(5—8月)合理分配水源,水文生态位分离以满足高蒸腾需求。栓皮栎在降水事件前主要利用60~80和80~100 cm土壤水,降水后利用0~20和20~40 cm土壤水,但马尾松在降水事件前后均主要利用0~20和20~40 cm土壤水。综上,马尾松与栓皮栎的水分利用来源呈现“雨季浅,旱季深”的季节规律,能在生长旺季合理分配水源,根系吸水积极响应土壤水分动态,对极端降水的适应性强,具有较强的水源涵养能力。

关键词：水分利用来源氢氧稳定同位素混交林极端降水贝叶斯混合模型

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生成式知识迁移的SAR舰船检测

遥感学报 2024年第2期28卷 470-480页

作者：娄欣王晗卢昊张文驰北京林业大学信息学院北京100083 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图... 详细信息

为解决基于深度卷积神经网络进行SAR舰船检测网络训练过程中数据获取、数据标注等问题,本文提出一种生成式知识迁移的SAR舰船检测框架,该框架由生成式知识迁移网络和舰船检测网络两部分组成。通过知识迁移网络生成与有标注的光学遥感图像空间分布一致且包含SAR图像特征的带标注模拟图像;使用所生成的带标注模拟图像,进一步优化舰船检测网络,以提高基于深度卷积神经网络的舰船检测的泛化性能。SARShip-Detection-Datasets(SSDD)和AIR-SARShip-1.0两个公开数据集上的实验结果表明,该框架有效提高了在仅包含少量标注SAR图像样本情况下的舰船目标检测效果,可显著降低舰船在复杂背景图像中漏检和误检的概率。

关键词： SAR 目标检测深度学习图像生成迁移学习

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将乐国有林场杉木径向生长及其对气候的响应

北京林业大学学报 2024年第2期46卷 18-27页

作者：孙雅楠刘亚静孙钊罗蜜张运根孙玉军北京林业大学森林资源环境管理国家林业局重点实验室北京100083

【目的】杉木是我国南方特有的用材树种,其具有良好的绿化效果,同时也具有较高的经济价值。本文主要对不同时间尺度上杉木径向生长动态及其与气候因子的关系展开研究,为科学经营研究区杉木提供参考依据。【方法】本研究利用径向生长测... 详细信息

【目的】杉木是我国南方特有的用材树种,其具有良好的绿化效果,同时也具有较高的经济价值。本文主要对不同时间尺度上杉木径向生长动态及其与气候因子的关系展开研究,为科学经营研究区杉木提供参考依据。【方法】本研究利用径向生长测量仪对福建省将乐国有林场杉木进行了为期4年(2017年7月—2021年6月)的连续监测,对其径向生长量进行分析,确定生长季,同时进行偏相关分析及滑动相关分析探究温度、湿度、降水量等气候因子对杉木径向生长的影响。【结果】(1)杉木具有周期性的日径向改变,主要体现在3个阶段(第1个阶段是收缩、第2个阶段是恢复、第3个阶段是增长);杉木径向变化的季节动态经历了低谷期、上升期和稳定期;杉木的径向变化年际间存在差异,但径增长的时间序列和累积变化趋势基本是一致的。(2)拟合并分析杉木累积径向生长曲线可以确定福建将乐杉木的生长季为每年2—9月。(3)平均相对湿度、降水量、最低温度和平均温度是主要的影响因子,且杉木净增量与降水量具有显著正相关的关系,温度在适宜杉木径向生长的范围内越高越利于生长,但高于或低于这个范围均会起抑制作用;滑动相关分析结果表明随着生长季时间的变化,相关系数呈现先增加后减少的趋势。【结论】杉木径向生长与相对湿度、降水量、温度等气候因子有密切联系,因此研究杉木的径向变化特征和对气候因子的响应,为更好地规划目标树种的生存策略提供了重要的技术路径和参考模型。

关键词：杉木径向生长生长季气候因子

基于Mask R-CNN和迁移学习的无人机遥感影像杉木单木树冠提取

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北京林业大学学报 2024年第3期46卷 153-166页

作者：谢运鸿孙钊丁志丹罗蜜李芸孙玉军北京林业大学森林资源和环境管理国家林业和草原局重点实验室北京100083

【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络... 详细信息

【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络在ResNet50残差网络和ResNet101残差网络二者间选取最优。其次,引入迁移学习与Mask RCNN一起训练,联合迁移学习的导向作用降低训练时间,提高训练精度。【结果】Mask R-CNN模型的总体精度为93.59%,用户精度为65.46%,F1分数为76.05%,平均精度均值为0.31;载入迁移学习后的Mask R-CNN模型在同等训练条件下比原模型的用户精度提升29.53%,F1分数提升19.63%,平均精度均值提升0.21;分别以ResNet50和ResNet101为特征提取网络的Mask R-CNN模型中,ResNet50+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.94%、95.57%、96.17%、0.54,ResNet101+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.20%、94.41%、95.19%、0.49;其中载入迁移学习的ResNet50+Mask R-CNN模型在预测东西冠幅、南北冠幅、树冠面积与样方郁闭度的预测决定系数分别为0.87、0.84、0.93和0.83。【结论】本研究提出的基于Mask R-CNN和迁移学习的方法得到了较为精准的树冠参数结果,为无人机遥感影像评估树木资源提供了一种快速高效的解决方案。

关键词：无人机遥感影像深度学习 Mask R-CNN 迁移学习树冠提取

基于层级和全局特征结合的蛋白质序列EC编号预测

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遗传 2024年

作者：杨帆韩巧玲赵文迪赵玥北京林业大学工学院林业装备与自动化国家林业局重点实验室城乡生态环境北京实验室北京林业大学智慧林业研究中心

酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法，并未充分利用蛋白质序列信息，在识别精度上仍有所不足。针对上述问题，本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(ECnumb... 详细信息

酶功能的识别对理解生命活动的机制、推进生命科学的发展有重要作用。然而现有的酶EC编号预测方法，并未充分利用蛋白质序列信息，在识别精度上仍有所不足。针对上述问题，本研究提出一种基于层级特征和全局特征的EC编号预测网络(ECnumberpredictionnetworkusinghierarchicalfeaturesandglobalfeatures,ECPN-HFGF)。该方法首先通过残差网络提取蛋白质序列通用特征，并通过层级特征提取模块和全局特征提取模块进一步提取蛋白质序列的层级特征和全局特征，之后结合两种特征信息的预测结果，采用多任务学习框架，实现酶EC编号的精确预测。计算实验结果表明，ECPN-HFGF方法在蛋白质序列EC编号预测任务上性能最佳，宏观F1值和微观F1值分别达到95.5%和99.0%。ECPN-HFGF方法能有效结合蛋白质序列的层级特征和全局特征，快速准确预测蛋白质序列EC编号，比当前常用方法预测精确度更高，能够为酶学研究和酶工程应用的发展提供一种高效的思路和方法。

关键词：酶功能预测蛋白质序列深度学习层级多标签分类全局特征

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过表达胡杨PePKS5提高拟南芥耐盐性

北京林业大学学报 2024年第2期46卷 62-74页

作者：温馨殷可欣马思圆张小萌赵楠周晓阳赵瑞陈少良北京林业大学生物科学与技术学院林木、花卉遗传育种教育部重点实验室北京100083 北京林业大学实验室与设备管理处北京100083

【目的】盐胁迫是影响植物生长发育的不利环境因子。蛋白激酶PKS5作为植物盐超敏感信号转导途径的重要组分,在植物响应盐胁迫过程中具有重要调节功能。本文旨在生理水平和分子水平上,探究胡杨PePKS5基因在植物耐受盐胁迫过程中的调节作... 详细信息

【目的】盐胁迫是影响植物生长发育的不利环境因子。蛋白激酶PKS5作为植物盐超敏感信号转导途径的重要组分,在植物响应盐胁迫过程中具有重要调节功能。本文旨在生理水平和分子水平上,探究胡杨PePKS5基因在植物耐受盐胁迫过程中的调节作用。【方法】克隆胡杨PePKS5基因,并在拟南芥中过表达,获得T3代转基因拟南芥纯合体。观察盐胁迫下转基因拟南芥株系的耐盐表型,测定其过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)和超氧化物歧化酶活性及盐胁迫响应基因的表达量。利用非损伤微测技术测定转基因拟南芥株系根尖Na^(+)、K^(+)动态离子流,利用激光共聚焦显微镜观测转基因拟南芥株系根尖Na^(+)和H_(2)O_(2)含量。测定盐处理后转基因拟南芥土培幼苗的叶绿素荧光参数、光合参数等生理指标,揭示PePKS5基因在盐胁迫下对拟南芥的生理调节作用。构建亚细胞定位载体,通过瞬时转化烟草,对PePKS5蛋白进行亚细胞定位观测。【结果】(1)PePKS5基因的CDS序列编码417个氨基酸,PePKS5氨基酸序列与毛白杨PtPKS5相似度最高,并且亲缘关系最近。(2)PePKS5定位于细胞质和细胞核中。(3)NaCl处理6 h后,胡杨叶片PePKS5基因表达量上调,72 h后逐渐恢复至正常水平。(4)盐胁迫下过表达PePKS5基因的拟南芥株系(PePKS5-OE10和PePKS5-OE15)的生存率和根长均明显高于野生型(WT)和转空载体(VC)株系。(5)与WT和VC株系相比,PePKS5-OE10和PePKS5-OE15株系的POD和CAT活性增强,APX1和CAT2基因的表达量均升高。(6)盐胁迫下PePKS5-OE10和PePKS5-OE15株系的Na^(+)外排和K^(+)的内流明显高于WT和VC株系,并且在根尖中积累的Na^(+)浓度和H_(2)O_(2)浓度明显低于WT和VC株系。(7)盐胁迫下PePKS5-OE10和PePKS5-OE15株系的叶绿素相对含量、PSⅡ最大光量子效率、实际光合量子产量和相对电子传递速率均高于WT和VC株系。(8)盐胁迫下PePKS5-OE10和PePKS5-OE15的净光合速率高于WT和VC株系,而胞间CO_(2)浓度、气孔导度和蒸腾速率均低于WT和VC株系。【结论】过表达胡杨PePKS5基因能够增强拟南芥对Na^(+)的外排能力,维持植物活性氧的平衡状态,以及保持相对稳定的光合作用能力,从而提高拟南芥的耐盐能力。

关键词：胡杨蛋白激酶盐胁迫 PKS5 离子平衡活性氧

基于PSPNet深度学习网络景观要素语义分割的春季森林景观质量评价

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西北林学院学报 2024年第3期39卷 231-238页

作者：刘帅健邓华锋北京林业大学林学院北京100083 北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室北京100083

基于BIB-LCJ审美评判测量法对25个春季森林景观样本进行美景度评定,结合PSPNet深度学习网络对春季森林景观图像进行语义分割,建立美景度与景观要素的多元线性回归模型。结果表明:1)PSPNet对于天空与植被的识别精度分别为87.9%与86.7%,... 详细信息

基于BIB-LCJ审美评判测量法对25个春季森林景观样本进行美景度评定,结合PSPNet深度学习网络对春季森林景观图像进行语义分割,建立美景度与景观要素的多元线性回归模型。结果表明:1)PSPNet对于天空与植被的识别精度分别为87.9%与86.7%,属于可用范围。2)与美景度相关的7个春季森林景观要素中,“植物层次”“花朵色彩丰富度”和“色彩统一程度”可提升春季景观美景度,而“枯枝可见率”“灌草层比例”“土壤裸露程度”和“视觉干扰物比例”对美景度则有负面影响。研究结果为春季森林景观的营建和质量提升提供了指导。此外,基于计算机视觉的深度学习PSPNet模型提供的语义分割技术,有效解决了景观图像组成量化这一客观的景观要素分解方法的应用技术瓶颈。

关键词：语义分割美景度景观要素分解森林景观质量评价深度学习