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长白山亚高山针叶林沼泽湿地碳源/汇沿水分环境梯度变化规律

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生态学报 2024年第6期44卷 2256-2269页

作者：李美霖牟长城孙梓淇王婷王文婧东北林业大学生态研究中心哈尔滨150040

高纬度和高海拔区为气候变化敏感区,该区域湿地碳循环与气候反馈关系倍受关注。为探究在全球变暖背景下高海拔区沼泽湿地碳源/汇功能是否发生了转化,以长白山高海拔区沿水分环境梯度分布的5种沼泽类型(草丛沼泽-C、灌丛沼泽-G、落叶松... 详细信息

高纬度和高海拔区为气候变化敏感区,该区域湿地碳循环与气候反馈关系倍受关注。为探究在全球变暖背景下高海拔区沼泽湿地碳源/汇功能是否发生了转化,以长白山高海拔区沿水分环境梯度分布的5种沼泽类型(草丛沼泽-C、灌丛沼泽-G、落叶松泥炭藓沼泽-LN、落叶松藓类沼泽-LX、落叶松苔草沼泽-LT)为对象,采用静态箱-气相色谱法和相对生长方程法,同步测定各沼泽类型全年尺度上的土壤异养呼吸碳排放量(CO_(2)和CH_(4))、植被年净固碳量及相关环境因子(温度、水位和土壤有机碳等),并依据生态系统净碳收支平衡,量化各沼泽类型的碳源/汇作用,揭示其沿水分环境梯度变化规律及形成机制。结果表明:(1)5种沼泽类型土壤CO_(2)年均通量((97.68±8.64)—(291.01±18.31)mg m^(-2)h^(-1))沿水分环境梯度呈阶梯式递增规律性(环境梯度上部生境地段的落叶松苔草沼泽和落叶松藓类沼泽最高,中部生境地段的落叶松泥炭藓沼泽和灌丛沼泽居中,草丛沼泽最低);(2)CH_(4)年均通量((-0.051±0.003)—(0.087±0.001)mg m^(-2)h^(-1))在水分环境梯度经常积水生境地段的草丛沼泽和灌丛沼泽表现出CH_(4)排放源,而在偶有积水生境地段的3种针叶林沼泽却表现为CH_(4)吸收汇;(3)这些沼泽类型土壤CO_(2)排放量均受5或10 cm土壤温度所促进(C和G还分别受土壤有机碳或水位所抑制);草丛沼泽和灌丛沼泽CH_(4)排放量分别受10 cm土壤温度促进或10 cm土壤温度和水位共同促进,而3种森林沼泽CH_(4)吸收量仅受0或5 cm土壤温度所促进;(4)植被年净固碳量((1.22±0.29)—(3.14±0.36)t C hm^(-2)a^(-1))沿水分环境梯度也呈阶梯式递增规律性;(5)5种沼泽类型均表现为碳的排放源((-3.84±0.20)—(-1.12±0.45)t C hm^(-2)a^(-1)),且均表现为气候变暖效应(GWP:(4.31±1.65)—(13.96±0.72)t CO_(2)hm^(-2)a^(-1)),二者沿水分环境梯度呈阶梯式递增规律性(环境梯度上部生境地段的落叶松苔草沼泽和落叶松藓类沼泽最高,中部生境地段的落叶松泥炭藓沼泽和灌丛沼泽居中,草丛沼泽最低)。因此,在目前全球气候变暖背景下,长白山高海拔区草丛沼泽、灌丛沼泽和森林沼泽湿地均起着碳源作用且其源强依次递增,并对气候变化产生了正反馈效应,且其形成机制源于土壤碳排放过程强于植被固碳过程,为高海拔区域湿地碳源/汇管理提供了重要参考依据。

关键词：高海拔沼泽湿地温室气体排放年净固碳量碳源/汇全球增温潜势

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凉水保护区红松与主要伴生树种的空间关系

生态学报 2024年第7期44卷 3072-3085页

作者：游晨露国庆喜东北林业大学生态研究中心哈尔滨150040

空间关系是影响森林生长与群落演替的重要因素,种间关系是其重要组成部分,研究空间关系有利于了解森林群落的生长更新、功能作用与演替进程。利用移动窗口法对凉水自然保护区10.4 hm^(2)样地不同径级的红松与主要伴生树种做空间相关性研... 详细信息

空间关系是影响森林生长与群落演替的重要因素,种间关系是其重要组成部分,研究空间关系有利于了解森林群落的生长更新、功能作用与演替进程。利用移动窗口法对凉水自然保护区10.4 hm^(2)样地不同径级的红松与主要伴生树种做空间相关性研究,并进行多尺度比较,得到不同尺度下不同径级红松与主要伴生树种个体的空间关系特征。研究结果表明:(1)红松与伴生树种的相互关系复杂多样,多种相互关系并存,表现出阔叶红松林群落结构的复杂性与稳定性。大径级红松压制同径级伴生树种,二者呈极显著负相关,但其对小径级伴生树种有庇荫作用,二者呈极显著正相关。(2)红松与主要伴生树种的相互关系在不同尺度、径级上均有极显著差异。尺度越大,红松与主要伴生树种的相关系数变化速率越小;伴生树种的径级越大,红松与主要伴生树种的相关系数变化速率越大。(3)红松与伴生树种的相关性具有尺度特征,主要表现在大尺度(≥60 m)范围上,在小尺度(研究集中于不同尺度下不同径级的红松与伴生树种的种间关系,解释优势种红松与伴生树种在森林的空间关系以及群落结构特征,为东北地区阔叶红松林的森林管理提供参考意见。

关键词：红松伴生树种种间关系径级尺度

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东北天然林资源保护工程成效评估及热点区域识别

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生态学报 2024年第3期44卷 1231-1241页

作者：王佳琪邢艳秋常晓晴杨红东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨150040

东北地区天然林资源保护工程的实施,改善了生态环境,提高了生态系统服务能力,对东北地区生态系统服务也起到了积极促进作用。为了更直观的反映东北地区天保工程的实施成效,研究基于长时间序列的遥感监测数据集-土地利用数据,采用InVEST... 详细信息

东北地区天然林资源保护工程的实施,改善了生态环境,提高了生态系统服务能力,对东北地区生态系统服务也起到了积极促进作用。为了更直观的反映东北地区天保工程的实施成效,研究基于长时间序列的遥感监测数据集-土地利用数据,采用InVEST模型和RUSLE模型对1990—2020年天保工程实施前后东北地区和天保工程区生态系统服务变化进行定量评估分析并采用Getis-Ord Gi∗指数识别热点区域。结果表明:(1)东北地区1990—2020年城乡/工矿居民用地和耕地面积分别增加25.37%,12.15%,水域减少21.42%,草地减少14.02%,未利用土地和林地分别减少8.41%,5.34%。(2)1990—2020年东北地区和天保工程区土壤保持量分别增加了95.81×106 t、24.05×10^(6) t,碳储量分别减少了7.49×10^(8) tC、3.92×10^(8) tC,水源涵养量分别增加了177.51×10^(9) m^(3)、58.65×10^(9) m^(3)。(3)东北地区的极显著热点区域主要分布内蒙古地区东北部、黑龙江省北部、吉林省东部和辽宁省东部。随着天保工程的实施,极显著热点区域显著增加,且范围与天保工程高度重合。研究拟为后续东北地区林业政策和生态工程的实施提供科学的参考依据。

关键词：生态系统服务天然林资源保护工程热点分析 InVEST RUSLE

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基于混合自适应损失函数的人脸识别方法

计算机科学与探索 2024年第6期18卷 1627-1636页

作者：王海勇潘海涛南京邮电大学计算机学院智慧校园研究中心南京210003

近年来样本挖掘策略被融入人脸识别的损失函数中,显著提升了人脸识别性能,但大部分工作都集中在如何在训练阶段挖掘困难样本,没有考虑到困难样本中潜在的无法识别的样本图像,从而导致模型对低质量人脸图像的识别性能较差。针对该问题,... 详细信息

近年来样本挖掘策略被融入人脸识别的损失函数中,显著提升了人脸识别性能,但大部分工作都集中在如何在训练阶段挖掘困难样本,没有考虑到困难样本中潜在的无法识别的样本图像,从而导致模型对低质量人脸图像的识别性能较差。针对该问题,提出了一种结合样本难度自适应和图像质量自适应的混合自适应损失函数MixFace。该损失函数将基于课程式学习的损失函数CurricularFace与图像自适应损失函数AdaFace相结合,将特征范数作为图像质量指标融入损失函数中,在关注图像质量的前提下在训练前期关注简单样本,后期关注困难样本,降低网络模型对困难样本中部分低质量不可识别样本的关注。分别使用CASIA-WebFace和MS1MV2数据集训练,MixFace在高质量测试集LFW、CFP_FP、AgeDB、CALFW和CPLFW上相比Curricular-Face和AdaFace有不同程度的性能提升,同时MixFace在中等质量测试集IJB-B、IJB-C以及低质量测试集TinyFace上显示出比CurricularFace和AdaFace更好的识别性能。实验结果表明,MixFace能有效降低无法识别图像的干扰,进而提升低质量人脸识别性能,同时受益于MixFace中课程式学习的方式,对于高质量人脸识别仍然能保持较好的性能。

关键词：人脸识别课程式学习图像质量自适应损失

基于改进YOLOv5s的轻量化交通标志识别检测算法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：刘菲钟延芬邱佳伟南昌航空大学土木建筑学院江西省智慧建筑工程研究中心南昌航空大学智慧建造研究中心

为应对常见交通标志检测方法在光照条件不佳、捕获远距离小目标或在复杂背景的情况下造成检测精度不足及模型计算效率问题，本研究提出了一种改进的YOLOv5s算法，命名为BMGE-YOLOv5s。该方法将YOLOv5s的原始骨干网络替换为BoTNet(Bottle... 详细信息

为应对常见交通标志检测方法在光照条件不佳、捕获远距离小目标或在复杂背景的情况下造成检测精度不足及模型计算效率问题，本研究提出了一种改进的YOLOv5s算法，命名为BMGE-YOLOv5s。该方法将YOLOv5s的原始骨干网络替换为BoTNet(Bottleneck Transformer Network)网络；设计轻量化网络C3GBneckv2，通过引入Ghostv2Bottleneck和高效的通道注意力机制，显著增强了模型对交通标志的特征提取能力并降低参数量；为进一步提高边界框定位精度，采用MPDIoU损失函数进行优化。实验结果表明改进后的网络模型的平均精度均值为93.1%，在同一数据集下相较基准模型提升了3.3%，浮点运算数（FLOPs）比原始算法减少了9.375%，参数量减少了25.98%并且检测速度（Frames Per Second, FPS）提高了67.4%。所提算法有效平衡了鲁棒性和实时性，相比传统方法具有明显的性能优势。

关键词： YOLOv5s 交通标志识别与检测深度学习注意力机制轻量化 MPDIoU

纤维素酶辅助水解油茶饼粕提取糖萜素及其产品验证和活性测定

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林产化学与工业 2024年第2期44卷 64-70页

作者：张乐平邱月洁韩春蕊蒋建新北京林业大学林业生物质材料与能源教育部工程研究中心国家林业和草原局木本香料(华东)工程研究中心北京100083

通过纤维素酶辅助法水解油茶饼粕提取糖萜素,以糖萜素得率作为考察目标,通过正交试验,探究纤维素酶用量、提取时间、料液比、提取温度、pH值对糖萜素得率的影响。正交试验结果表明:在料液比为1∶15(g∶mL),纤维素酶用量为4%、酶解pH值为... 详细信息

通过纤维素酶辅助法水解油茶饼粕提取糖萜素,以糖萜素得率作为考察目标,通过正交试验,探究纤维素酶用量、提取时间、料液比、提取温度、pH值对糖萜素得率的影响。正交试验结果表明:在料液比为1∶15(g∶mL),纤维素酶用量为4%、酶解pH值为5.0、提取温度为50℃、提取时间为120 min的最优条件下,糖萜素的得率为18.39%,经红外光谱(FT-IR)和高效液相色谱(HPLC)检测发现提取物符合糖萜素的基本结构特征。参照GB/T 25247—2010国家标准方法,对糖萜素进行了鉴别及成分测定,总糖和总皂苷质量分数均大于30%,蛋白质质量分数大于7%。糖萜素具有较好的DPPH自由基(DPPH·)清除能力,质量浓度为1 g/L时,对DPPH·的清除率达到90.28%;且在质量浓度小于5 mg/L时没有溶血活性,有作为饲料添加剂使用的潜在可能。

关键词：油茶饼粕纤维素酶糖萜素抗氧化活性

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

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可编辑的根系建模与生长模拟方法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 73-80页

作者：杨猛肖成北京林业大学信息学院北京100083 国家林业草原林业智能信息处理工程技术研究中心北京100083

针对植物根系种类繁多,形态呈现出高度多样性问题,提出一种可编辑的建模方法来模拟根系生长.首先拓展了传统的L系统,以一种具有语义特征的规则描述根系结构与拓扑关系;然后加入根茎半径与单根长度的连续方程,生成符合自然规律的生长;再... 详细信息

针对植物根系种类繁多,形态呈现出高度多样性问题,提出一种可编辑的建模方法来模拟根系生长.首先拓展了传统的L系统,以一种具有语义特征的规则描述根系结构与拓扑关系;然后加入根茎半径与单根长度的连续方程,生成符合自然规律的生长;再通过指导向量控制根系的全局形态;最后提供多种编辑根茎局部形状的手段,如根茎骨架、曲面造型、不规则表面等,生成具有自然观感的根茎模型.对自然界中的6种植物进行仿真实验,包括直根系、须根系、储藏根系和板根4种不同类型,结果表明,根系的模拟结果与真实图片的平均相似度达到79.16%,所提方法具有构建多种类型根系的建模能力,可以通过设置形状指导曲线或者调节部分参数,构建出具有特殊形态的真实感根系模型.

关键词：根系建模生长模拟可编辑模型指导生长