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不同林龄水杉人工林土壤颗粒有机碳和矿物结合有机碳的变化特征

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南京林业大学学报(自然科学版) 2024年

作者：翟宁宁石珂阮宏华倪娟平方玉曹国华沈彩芹徐亚明霍建军南京林业大学生态与环境学院南方现代林业协同创新中心江苏省东台林场泗洪县林业科技推广中心

【目的】人工林具有巨大的固碳潜力，在减缓全球气候变化方面发挥着重要作用。然而，作为土壤有机碳的主要成分，颗粒有机碳（POC）和矿物结合有机碳（MAOC）在人工林发育过程中的积累与分布机制仍然不清楚。分析各碳组分对水杉人工林... 详细信息

【目的】人工林具有巨大的固碳潜力，在减缓全球气候变化方面发挥着重要作用。然而，作为土壤有机碳的主要成分，颗粒有机碳（POC）和矿物结合有机碳（MAOC）在人工林发育过程中的积累与分布机制仍然不清楚。分析各碳组分对水杉人工林不同林龄阶段土壤有机碳积累能力的相对贡献，为全球变化背景下人工林的科学经营和管理提供依据。【方法】选取位于江苏东台林场的7、16、21、26、31、36、42和46年的8个不同林龄阶段的水杉人工林为对象，每个林龄阶段设置4个重复的野外定位调查样地，分别采集[0，20）cm、[20，40）cm、[40，60）cm、[60，80）cm、[80，100）cm土壤剖面的样品。通过测定各土层的pH、铵态氮、硝态氮、总磷和有效磷等土壤理化性质及土壤有机碳组分（POC和MAOC）的含量，研究水杉人工林发育过程中土壤POC和MAOC的变化特征。【结果】研究发现，[0，20）cm土层中POC是土壤有机碳库的主要贡献者，人工林的林分发育过程促进了POC的积累；而[20，100）cm土层中有机碳以MAOC为主，但MAOC对林分发育响应不明显。随着林龄的增长，[0，20）cm土层的SOC稳定性降低，更容易被分解利用，而[20，100）cm土层的SOC稳定性更高，更有利于有机碳长久的储存。此外，相关性分析表明POC相比于MAOC对林分发育带来的环境因子的变化更敏感。【结论】随着人工林的生长发育，土壤有机碳的积累主要以POC的形式储存在表层（[0，20）cm）中，并且在过熟林时期能最大限度的积累有机碳，显然，长期的人工林发育可以有效促进表层土壤有机碳不同组分的积累和固持，因此，延长人工林的主伐年龄将更好地发挥人工林对全球气候变化的减缓作用。

关键词：颗粒有机碳矿物结合有机碳水杉人工林林分发育深层土壤

融合SCConv和注意力机制的视频异常检测方法

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控制工程 2024年

作者：刘拥民刘原张毅胡魁张炜中南林业科技大学计算机与信息工程学院中南林业科技大学智慧林业云研究中心

基于深度学习的视频异常检测方法目前多采用基于重构当前帧或预测未来帧的方法。其中基于记忆模块的未来帧预测的方法，不仅会产生额外内存开销，而且会增加计算开销。为此，提出一种融合SCConv和注意力机制的视频异常检测模型。首先，... 详细信息

基于深度学习的视频异常检测方法目前多采用基于重构当前帧或预测未来帧的方法。其中基于记忆模块的未来帧预测的方法，不仅会产生额外内存开销，而且会增加计算开销。为此，提出一种融合SCConv和注意力机制的视频异常检测模型。首先，在编码器中使用空间和通道重构的轻量化卷积模块替换原始卷积层，组成空间和通道重构卷积块，作为新的下采样块，减少参数量和计算开销的同时，对正常模式的多尺度特征进行融合，提升模型对正常模式的表征能力。然后，为使模型在重构视频帧时，专注于移动目标并捕捉正常模式的上下文依赖，在解码器的最后两个跳跃连接前添加多阶段通道注意力模块。实验结果表明，所提算法与其他算法相比，在参数量减少的同时，对异常事件的检测取得了良好的检测精度，体现了所提模型的有效性。

关键词：视频异常检测无监督学习注意力机制记忆模块

CA-MFE：CNN与注意力机制多尺度的图神经小样本图像分类网络

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控制工程 2024年

作者：刘拥民肖凤姣邓伟豪麻海志中南林业科技大学计算机与信息工程学院中南林业科技大学智慧林业云研究中心

具备优异性能和强大表征能力的图神经网络，已被广泛应用于处理小样本图像分类问题。一般图神经网络特征提取模块被设计成固定的卷积神经网络（CNN），由于卷积操作的内在属性限制了其接受域，该方法在捕获全局特征信息时存在局限性，... 详细信息

具备优异性能和强大表征能力的图神经网络，已被广泛应用于处理小样本图像分类问题。一般图神经网络特征提取模块被设计成固定的卷积神经网络（CNN），由于卷积操作的内在属性限制了其接受域，该方法在捕获全局特征信息时存在局限性，且容易忽视图像的关键性特征信息。为了提取全面且关键的特征信息，提出了全新的CA-MFE算法：首先利用CNN中不同卷积核来获取多尺度局部特征信息，再根据注意力机制的全局特征提取能力，将通道和空间注意力机制进行并行处理，以此来提取多维度的全局特征信息。在mini-ImageNet和tiered-ImageNet数据集上对新模型的性能进行了全面的综合性能评估。相较于基准模型分类准确率分别提升了1.07%和1.33%；在5-way 5-shot任务中使用mini-ImageNet数据集，相较于GNN、TPN和Dynamic模型的分类准确率分别提升了11.41%、7.42%、5.38%。实验结果表明全新的CA-MFE模型对图神经小样本图像分类任务的有效性。

关键词：小样本图像分类图神经网络卷积神经网络注意力机制多尺度特征

气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的磨削力与表面粗糙度

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林业科学 2024年第3期60卷 131-140页

作者：刘彩梅伍希志吴雨阳李贤军中南林业科技大学材料科学与工程学院长沙410082

【目的】探究气鼓轮砂带砂光参数对磨削力的影响以及磨削力与砂光表面粗糙度的关系,为更好控制气鼓轮砂带砂光木(板)材的表面粗糙度提供理论参考。【方法】开展气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的单因素试验,运用流体腔理论建立气鼓轮砂... 详细信息

【目的】探究气鼓轮砂带砂光参数对磨削力的影响以及磨削力与砂光表面粗糙度的关系,为更好控制气鼓轮砂带砂光木(板)材的表面粗糙度提供理论参考。【方法】开展气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的单因素试验,运用流体腔理论建立气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的有限元模型,基于有限元模型和单因素试验,探究气鼓轮气压、进给量、轴平行度误差对磨削力和砂光表面粗糙度的影响,并分析磨削力与砂光表面粗糙度的关系。【结果】随着气鼓轮气压、进给量、轴平行度误差增加,试件总磨削力增大,但其引起总磨削力增大的原因不同;试件接触中心节点法向应力大小主要与气鼓轮气压有关;对应同一试件的中间区域(6~59 mm),气鼓轮气压组和进给量组试件的局部磨削力近似相等,轴平行度误差组试件的局部磨削力与位置近似线性相关;气鼓轮气压对试件磨削力和表面粗糙度影响较小,进给量可较明显改善试件表面粗糙度;试件表面粗糙度与局部磨削力的线性拟合相关系数R2为0.975,与总磨削力的线性拟合相关系数R2为0.871,表面粗糙度与局部磨削力的线性相关性更好。【结论】气鼓轮砂带砂光饰面中密度纤维板的有限元模型可以准确计算试件磨削力;分析气鼓轮磨削力与试件砂光表面粗糙度的关系时,选择试件局部磨削力比试件总磨削力和试件法向应力更好。

关键词：表面粗糙度中密度纤维板有限元模型磨削力

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林业技术推广对林业产业的影响分析

中国林业产业 2024年第3期 70-70,107页

作者：李晖马贵友平利县林业科技服务中心

大力发展林业产业,可以为林业经济的可持续提供促进作用,也有助于林农生活水平的针对性提升。而在林业产业发展中,最为关键的就是大力推广林业技术。目前,我国在推广林业技术的过程中,获取的成效十分突出,但受诸多制约因素影响,推广效... 详细信息

大力发展林业产业,可以为林业经济的可持续提供促进作用,也有助于林农生活水平的针对性提升。而在林业产业发展中,最为关键的就是大力推广林业技术。目前,我国在推广林业技术的过程中,获取的成效十分突出,但受诸多制约因素影响,推广效果未能达到预期,所以需进一步探讨如何有效、全面推广林业技术。我国经济发展中,林业产业是关键产业,其具备的突出功能之一就是促进林业经济发展,不仅如此,其还具备着多样化的生态功能,如水土保持、水源涵养等。但是,只有林业产业总体呈现出健康、稳定、持续的发展态势,才能够实现以上目标,进而推动社会的进步、发展。

关键词：林业技术林业产业我国经济发展制约因素林业经济发展促进作用水源涵养推广效果

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新时代师德师风的建构逻辑

伦理学研究 2024年第1期 28-35页

作者：廖小平中南林业科技大学伦理学与道德建设研究中心

师德师风及其建设,应避免停留于现象描述和空洞叙事,应从其底层逻辑上进行哲学思考,以探知师德师风的本质及其建设规律。师德师风建设既是一个多元主体共同参与、各司其职、协同共治的主体性活动,也是一个需要政治、德治和法治三足鼎立... 详细信息

师德师风及其建设,应避免停留于现象描述和空洞叙事,应从其底层逻辑上进行哲学思考,以探知师德师风的本质及其建设规律。师德师风建设既是一个多元主体共同参与、各司其职、协同共治的主体性活动,也是一个需要政治、德治和法治三足鼎立支撑和三位一体融合的客观性活动,还是一个建构师生命运共同体的师生和谐互动活动。

关键词：师德师风主体性政治德治法治师生命运共同体

基于改进U-Net的轻量级眼底病变分割算法设计

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电子测量技术 2024年第3期47卷 127-134页

作者：刘拥民张毅欧阳凌轩石婷婷中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心长沙410004

精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性。为此,在原U-Net网络中加入改进的Ghost卷积模块与多尺... 详细信息

精准的糖尿病视网膜病变的分割是实现视网膜病变自动诊断的前提条件和关键步骤,然而现有大部分的分割模型存在着参数量大、模型训练效果不理想、甚至是无法正常处理数据集等局限性。为此,在原U-Net网络中加入改进的Ghost卷积模块与多尺度特征融合模块,提出一种改进U-Net眼底病变分割图像的算法。该模型能以少量的参数量、较低的计算复杂度获得良好的分割结果。利用GhostModel替换原始卷积,设计出Ghost卷积与Ghost下采样卷积模块,在保证准确度的同时降低参数量;设计出一种轻量级的Half-UNet多尺度特征融合模块来获取多尺度信息,针对不同尺度病变目标,引入CBAM注意力机制以改善其适应性,从而更好的提取细小的病变信息。改进后的模型在e_optha与IDRiD两个公开数据集上的mIoU分别为61.42%、61.84%,F1-Score分别为70.59%、69.41%。模型参数量、FLOPs分别仅为5.48M、35.46GMac,较U-Net、Att-UNet等模型更加精简,分割精度更高。

关键词：糖尿病视网膜病变图像分割 Ghost卷积 U-Net

基于注意力机制的轻量化YOLO v5s蓝莓检测算法

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河南农业科学 2024年第3期53卷 151-157页

作者：刘拥民张炜麻海志刘原张毅中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 中南林业科技大学智慧林业云研究中心湖南长沙410004

为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA... 详细信息

为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA(Multi‐head self‐attention,多头自注意力)替换了SPPF(Spatial pyramid pooling‐fast,快速空间金字塔池化)前面的C3模块,使模型学习到更全面的特征表示,增强模型对蓝莓图像中复杂空间关系和上下文信息的理解能力。最后,在C3模块中加入了S-PSA(Sequential polarized self‐attention,顺序极化自注意力),以便模型能够更好地捕捉特征图中相邻区域之间的上下文依赖关系。结果表明,改进后的YOLO v5s算法对成熟、半成熟和未成熟蓝莓的检测精度分别提升1.2、4.4、2.6百分点,平均精度提升2.7百分点,模型参数量减少76.0%。与当前主流轻量化目标检测模型相比,改进后的模型性能更加优越,能为自然环境下蓝莓采摘机器人视觉系统提供一种有效的方案。

关键词：蓝莓检测 YOLO v5s 轻量级网络注意力机制多头自注意力

宣汉县打造“国储林+ 森林康养+ 乡村振兴”融合发展示范区

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绿色天府 2024年第6期 56-57页

作者：魏坤(文/图) 张廷元(文/图) 达州市林业科技研究推广中心宣汉县林业局

达州市宣汉县位于四川东北部、大巴山南麓,森林资源丰富,森林覆盖率达62.14%,生态环境宜居宜养。由于林业产业发展滞后,森林资源价值转化进展慢、成效差,形成了“大资源、小产业、低效益”的问题,制约着城乡融合发展和全面乡村振兴。为... 详细信息

达州市宣汉县位于四川东北部、大巴山南麓,森林资源丰富,森林覆盖率达62.14%,生态环境宜居宜养。由于林业产业发展滞后,森林资源价值转化进展慢、成效差,形成了“大资源、小产业、低效益”的问题,制约着城乡融合发展和全面乡村振兴。为推进四川省生态产品价值实现工作,宣汉县2021年被列入全省14个生态产品价值实现机制首批试点县。

关键词：乡村振兴大巴山南麓林业产业发展森林康养森林资源四川东北部森林覆盖率示范区