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结合机器学习与高光谱遥感的城市内河水质反演

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福州大学学报（自然科学版） 2024年第1期52卷 29-36页

作者：曾江超黄风华李秉政高荣刚福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350108 福建省空间信息感知与智能处理重点实验室(阳光学院) 福建福州350015 空间数据挖掘与应用福建省高校工程研究中心(阳光学院) 福建福州350015

针对当前城市内河氮磷算法研究不足的问题,以福州市晋安河为研究对象、下洞江为验证对象,对总磷(TP)和总氮(TN)这两个重要河流水质指标进行研究.提出单波长连续投影算法(SPA)和双波长皮尔逊相关性分析(Pearson)进行自变量筛选,再结合机... 详细信息

针对当前城市内河氮磷算法研究不足的问题,以福州市晋安河为研究对象、下洞江为验证对象,对总磷(TP)和总氮(TN)这两个重要河流水质指标进行研究.提出单波长连续投影算法(SPA)和双波长皮尔逊相关性分析(Pearson)进行自变量筛选,再结合机器学习算法对晋安河实测光谱数据进行模型构建和水质反演可视.实验表明,TP、 TN与氨氮有很强的相关性,在构建TP、 TN水质参数反演模型时,加入氨氮的特征波长,并采用SPA+Person+RF算法构建的TP模型效果最优,其R2为0.92,ERMS为0.005 mg·L-1;采用SPA+Pesrson+SVR算法构建的TN模型效果最优,其R2为0.90,ERMS为0.082 mg·L-1.优化后的算法比传统算法提升显著.经验证,该方法同样适用下洞江水质反演,可用于城市内河水环境监测.

关键词：水质反演无人机高光谱机器学习总磷总氮城市内河

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数字型太赫兹带通滤波器的逆向设计及优化

物理学报 2024年第6期73卷 151-158页

作者：居学尉张林烽黄峰朱国锋李淑锦陈燕青王嘉勋钟舜聪陈盈王向峰福州大学机械工程及自动化学院福建省太赫兹功能器件与智能传感重点实验室福州350108 CAD/CAM福建省高校工程研究中心(莆田学院) 莆田351100 智能配电网装备福建省高校工程研究中心福州350108 福州大学物理与信息工程学院福州350108

针对高性能太赫兹功能器件的规范化设计需求,本文将智能逆向设计方法应用于太赫兹带通滤波器的设计与优化中.建立与数字空间映射的亚波长超表面等效模型,从设定器件的目标功能和约束条件出发,利用智能算法探索整个解空间中的全部可能结... 详细信息

针对高性能太赫兹功能器件的规范化设计需求,本文将智能逆向设计方法应用于太赫兹带通滤波器的设计与优化中.建立与数字空间映射的亚波长超表面等效模型,从设定器件的目标功能和约束条件出发,利用智能算法探索整个解空间中的全部可能结构,迭代寻优至最优结构图案.本文利用搭建的逆向设计框架设计了中心频率为0.51 THz、带宽为41.5 GHz、插入损耗为–0.1071 dB的太赫兹带通滤波器.与传统的人工正向设计相比,逆向设计方法可解构出窄带、低插入损耗、带外抑制强、极化稳定性强的带通滤波器.

关键词：逆向设计太赫兹超表面数字编码映射建模

基于多级注意力机制融合的电能质量扰动点分类及时间定位方法研究

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中国电机工程学报 2024年第11期44卷 4298-4310,I0010页

作者：刘宇龙崔宪阳袁丁金涛福州大学电气工程与自动化学院福建省福州市350108 智能配电网装备福建省高校工程研究中心福建省福州市350108

随着新能源渗透率的不断提高,电网所受电能质量扰动(power quality disturbances,PQD)变得更加复杂,传统方法难以准确识别扰动类型并定位扰动时间。因此,该文提出一种基于多级注意力机制融合的PQD点分类及时间定位方法。该方法以卷积神... 详细信息

随着新能源渗透率的不断提高,电网所受电能质量扰动(power quality disturbances,PQD)变得更加复杂,传统方法难以准确识别扰动类型并定位扰动时间。因此,该文提出一种基于多级注意力机制融合的PQD点分类及时间定位方法。该方法以卷积神经网络为基础建立分类模型,在预处理和模型内部分别嵌入局部特征注意力机制(local feature attention mechanism,LFAM)和双尺度注意力机制(dual-scale attention mechanism,DSAM)。其中,LFAM根据幅值包络线追踪信号的幅值变化,以加权方式增强信号波形的局部特征;DSAM则从通道和神经元两个尺度协助模型学习各维度特征的重要性。最后,模型以多类别-多输出的形式对每个采样点进行分类,并完成扰动时间定位。为了验证所提方法的有效性,该文建立含63种PQD类型的仿真数据库对模型进行测试。在30 dB白噪声环境下,该模型平均分类准确率为99.10%,时间定位误差均为毫秒级,具有更强的泛化性能和鲁棒性。同时,基于交流电源搭建硬件平台来测试模型,其平均准确率为99.03%,进一步验证了所提方法的可靠性。

关键词：电能质量扰动点分类时间定位深度学习注意力机制融合模型

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不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法

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电工技术学报 2024年第7期39卷 2060-2071页

作者：高伟饶俊民全圣鑫郭谋发福州大学电气工程与自动化学院福州350108 智能配电网装备福建省高校工程研究中心福州350108

针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时... 详细信息

针对现有的剩余电流保护装置无法有效识别触电事故的问题,该文提出了一种不均衡小样本下多特征优化选择的生命体触电故障识别方法。首先通过变分自编码器(VAE)对实验收集到的生命体触电小样本数据进行增殖以实现正负样本均衡;然后在时域上提取能够反映波形动态变化特性的23个特征量,并利用高斯核Fisher判别分析(GKFDA)与最大信息系数(MIC)法从中选择最优表达特征组;最后,提出基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM)算法实现生命体触电行为的鉴别。实验结果表明,所提方法利用不均衡小样本触电数据集就可以训练出一个优秀的分类模型,诊断准确率可达98.75%,诊断时间仅为1.33 ms。其优良的性能结合在线增量式学习分类器设计,使得模型具备新知识学习能力,具有极好的工程应用前景。

关键词：剩余电流保护装置生命体触电故障多特征优化选择基于遗忘因子的在线顺序极限学习机(FOS-ELM) 不均衡小样本

基于多源遥感数据的福建省海岸带县域森林生态质量评价

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北京林业大学学报 2024年第5期46卷 12-25页

作者：闫谨周小成黄婷婷乐通潮王永荣吴善群福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福建省林业科学研究院福建福州350012 福建省漳平五一国有林场福建龙岩364400 福建省大田县林业局福建三明366100

【目的】森林生态质量是从生态角度反映森林质量的内涵,对森林的生态功能和生态服务、生长状况以及自我调节功能进行综合测度,以期提高森林改善生态环境、维护生态平衡的能力。【方法】利用中、高分辨率多源遥感数据,获取大范围尺度下... 详细信息

【目的】森林生态质量是从生态角度反映森林质量的内涵,对森林的生态功能和生态服务、生长状况以及自我调节功能进行综合测度,以期提高森林改善生态环境、维护生态平衡的能力。【方法】利用中、高分辨率多源遥感数据,获取大范围尺度下能表征森林生态质量的关键指标信息,在此基础上,分析福建省海岸带40个县域的森林生态质量状况。首先,基于2016年2 m分辨率多源遥感数据为主要数据源,利用双层尺度集模型选定最佳分割尺度,多分类器集成算法集,自动选择最优分类算法进行森林类型提取,并结合2020年Sentinel遥感数据及森林分类产品,更新2020年福建省海岸带森林类型精细分布图;其次,利用LandTrendr算法衍生的干扰开始时间特征推算现存森林年龄,通过GEDI冠层高度产品获取海岸带森林冠层高度分布图;在以上关键森林质量指标提取基础上,对遥感手段获取的8项森林生态质量评价指标进行主成分分析,获得福建省海岸带县域森林生态质量综合评价结果。【结果】2020年福建海岸带40个县域约50%的县域森林生态质量处于优良水平,其中仙游县、闽侯县、南安市、霞浦县、柘荣县及厦门海沧区、思明区、集美区、同安区等森林生态质量为优;森林生态质量较差的县域有惠安县、秀屿区、石狮市、福安市、平潭实验区、诏安县。【结论】结合中、高分辨率多源遥感数据,能够发挥遥感大范围监测优点,客观评价福建省海岸带40个县域的森林生态质量;研究结果表明2020年福建沿海县域森林生态质量还存在较大的提升空间,需要针对存在的问题采取相应森林管理措施提升森林生态质量。

关键词：遥感森林类型林龄冠层高度森林生态质量福建海岸带

基于UNet-ResNet14^(*)半监督学习的无人机影像森林树种分类

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农业工程学报 2024年第1期40卷 217-226页

作者：陈龙伟周小成李传昕林华章王永荣崔永红福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州350108 福建省大田桃源国有林场三明366199 福建省漳平五一国有林场龙岩364400 福建省林业调查规划院福州350003

无人机遥感在森林树种精细和高效分类制图中具有巨大的潜力。为了快速准确获取森林的优势树种分布信息,该研究探讨了半监督学习方法在树种分类方面的有效性。以福建省福州市、龙岩市和三明市的4个试验区为例,构建精简的ResNet18为主干的... 详细信息

无人机遥感在森林树种精细和高效分类制图中具有巨大的潜力。为了快速准确获取森林的优势树种分布信息,该研究探讨了半监督学习方法在树种分类方面的有效性。以福建省福州市、龙岩市和三明市的4个试验区为例,构建精简的ResNet18为主干的UNet树种分类模型(UNet-ResNet14^(*)),使用交叉熵和Dice系数的联合损失函数来优化模型参数,对比分析Self-training和Mean Teacher两种不同的半监督学习方法在无人机影像森林树种分类模型的泛化能力。结果表明,以ResNet14^(*)作为主干的分类模型与其他模型相比精度更高且预测速度更快,当联合损失函数权重值为0.5的情况下模型预测效果最好,总体精度达到了91.15%。经过Self-training的模型在木荷、马尾松、杉木3个样本充足的类别中精度均有所提升,总精度为91.08%,比原始模型略低,但在独立验证区的精度为88.50%,比原始模型高;Mean Teacher方法的总精度为88.56%,在独立验证区的精度为73.56%。因此,研究认为可以采用Self-trainin半监督方法结合UNet-ResNet14^(*)的方案快速得到试验区的树种组成信息。

关键词：无人机遥感森林树种分类可见光 UNet ResNet 半监督学习

基于Swin Transformer与卷积神经网络的高分遥感影像分类

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激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 245-256页

作者：何小英徐伟铭潘凯祥王娟李紫微福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350108 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350002 福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心福建福州350002

针对现有基于深度学习的遥感智能解译方法直接获取全局信息具有挑战性,造成地物边缘模糊、相似类间分类精度低等问题,提出基于Swin Transformer和卷积神经网络的高分遥感图像语义分割模型(SRAU-Net)。SRAU-Net以Swin Transformer编码器... 详细信息

针对现有基于深度学习的遥感智能解译方法直接获取全局信息具有挑战性,造成地物边缘模糊、相似类间分类精度低等问题,提出基于Swin Transformer和卷积神经网络的高分遥感图像语义分割模型(SRAU-Net)。SRAU-Net以Swin Transformer编码器-解码器框架为基础,采用U-Net形状,提出了以下改进:构造基于Swin Transformer和基于卷积神经网络的双分支编码器,用不同尺度空间细节特征补充具有全局信息的上下文特征,以获得更高的地物分类精度和更清晰的地物边缘;设计特征融合模块,作为双分支编码器的桥梁从通道和空间维度对全局和局部特征进行有效融合,提升对小目标地物的分割精度;添加特征增强模块,利用注意力机制自适应融合来自编码器和解码器的特征,进一步有效聚合空间和语义特征,提升模型对特征的提取效果。结果表明,SRAU-Net能够更好地提取地物的边缘信息,总体分类精度较原始模型提升了2.57百分点,提高了对小尺度地物的分类精度,有效区分如树木和低矮植被等类间相似的遥感地物,总体精度和F1分数分别为92.60%和86.90%,总体效果优于对比模型。

关键词：高分辨率遥感影像卷积神经网络 Swin Transformer 特征融合语义分割

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三维场景树荫模拟与量化——以城市街道为例

地球信息科学学报 2024年第11期 2493-2505页

作者：苏宏霖唐丽玉陈季委高继淼袁跃辉福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福州大学地理空间信息技术国家地方联合工程研究中心数字中国研究院(福建)

树荫是城市区域夏季降温的重要资源之一，对树荫资源的量化可为城市极端高温天气的风险预警提供帮助。现有估算树荫资源的方法中，实测法耗费时间且成效较低，影像识别法难以精确反映树荫的时空变化，本文提出一种基于三维场景的树荫模... 详细信息

树荫是城市区域夏季降温的重要资源之一，对树荫资源的量化可为城市极端高温天气的风险预警提供帮助。现有估算树荫资源的方法中，实测法耗费时间且成效较低，影像识别法难以精确反映树荫的时空变化，本文提出一种基于三维场景的树荫模拟与量化方法。通过三维重建技术模拟城市街道场景，区分并标识地理实体模型的类型；根据太阳几何位置参数信息，构建与实地场景同步的光照环境；根据光线直线传播和阴影形成原理，利用射线求交算法判断太阳光线与场景三维模型的遮挡情况，生成树荫并与其他地物阴影进行区分；量化树荫面积、树荫覆盖时长等数据，并在三维场景中进行可视化效果呈现。通过与无人机拍摄的阴影对比验证，相对误差区间为3.35%～13.27%，平均相对误差为9.29%，该方法在树荫资源估算方面有应用潜力。同时，以城市街道场景为例，模拟量化了不同空间朝向、不同树种、不同樟树生命周期的街道树荫资源情况并进行相应分析。该方法可以模拟任意时刻现实的和虚拟的（未来的或规划的）情景的阴影资源的时空分布情况，且可以进行分类统计，为城市规划管理提供参考，为城市树木降温效应分析提供基础数据。

关键词：虚拟地理环境城市绿地树荫三维模拟遮荫效应

基于广义相加模型的东南沿海叶绿素a浓度的多重影响与季节差异

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遥感技术与应用 2024年第1期39卷 134-148页

作者：张婧薇陈佐旗苏华福州大学卫星空间信息技术综合应用国家地方联合工程研究中心、空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建福州350108 福州大学数字中国研究院(福建) 福建福州350108

叶绿素a浓度可以评估海水富营养化状况,对沿海叶绿素a浓度影响因素的研究在海洋环境保护方面具有重要意义。而现有研究多关注自然因素对沿海叶绿素a浓度的影响,忽视了人为因素的作用。因此实验以夜间灯光遥感数据表征人类活动强度,根据... 详细信息

叶绿素a浓度可以评估海水富营养化状况,对沿海叶绿素a浓度影响因素的研究在海洋环境保护方面具有重要意义。而现有研究多关注自然因素对沿海叶绿素a浓度的影响,忽视了人为因素的作用。因此实验以夜间灯光遥感数据表征人类活动强度,根据夜间灯光亮度和沿海叶绿素a浓度间的关系将东南沿海的城市分为3个类型,并同时结合海表温度、风速、太阳辐射、降水等自然因素,通过广义相加模型(GAM)分析不同季节下3类城市中人为和自然等多重因素对沿海叶绿素a浓度的影响。结果表明:在北海、汕头等类型Ⅰ城市中自然因素主导叶绿素a浓度的变化,春季的主导因素为风速,夏、秋、冬季为海表温度;而人类活动对叶绿素a浓度的影响较小且没有显著的影响关系。珠海、东莞等类型Ⅱ城市的叶绿素a浓度受自然因素主导,春、秋、冬季的主导因素为风速,夏季为海表温度;而人类活动在夏、秋季对沿海叶绿素a浓度有较大的促进作用。深圳、香港地区等类型Ⅲ城市中人为因素主导叶绿素a浓度的变化,春、夏、秋季人类活动对叶绿素a浓度的影响最大且为负相关,冬季海表温度对叶绿素a浓度的影响最大。

关键词：叶绿素a 人类活动自然因素广义相加模型(GAM) 东南沿海