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基于kNDVI的云南省植被变化特征及预测研究
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作者 张琳 朱大明 +2 位作者 韩杨 姜昀呈 周鹏 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第4期30-37,44,共9页
以云南省为研究区,基于归一化差异植被指数(NDVI)构建核归一化差异植被指数(kNDVI),通过相关性分析揭示kNDVI驱动机制,并利用CA-Markov模型预测2020—2025年植被变化趋势。结果表明:kNDVI整体呈上升趋势,增长率为0.005,空间上表现为由... 以云南省为研究区,基于归一化差异植被指数(NDVI)构建核归一化差异植被指数(kNDVI),通过相关性分析揭示kNDVI驱动机制,并利用CA-Markov模型预测2020—2025年植被变化趋势。结果表明:kNDVI整体呈上升趋势,增长率为0.005,空间上表现为由东北向西南递增,且对低植被覆盖地区的变化更敏感;相关性分析显示,相对湿度对植被影响最大,温度和降水量对植被影响较小。kNDVI与人口密度、生产总值呈现较强的相关性,农业总值、牧场面积和农田面积与kNDVI呈负相关,其中牧场面积负相关性最强。未来云南省低、较低和较高植被类型覆盖区面积均减少,高植被类型区域呈增加趋势。 展开更多
关键词 归一化差异植被指数 植被变化特征 驱动机制 时空预测 云南省
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基于改进YOLOv11的焊缝缺陷高精度检测方法
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作者 王晓婷 刘婷婷 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第10期3192-3200,共9页
针对焊缝缺陷检测中存在的图像低对比度、缺陷复杂形态、缺陷多样性及正负样本比例失衡等问题,在YOLOv11网络框架的基础上,提出了一种改进的高精度焊缝缺陷检测方法。首先,通过引入鲁棒纹理差异归一化机制,提升了对焊缝图像低对比度区... 针对焊缝缺陷检测中存在的图像低对比度、缺陷复杂形态、缺陷多样性及正负样本比例失衡等问题,在YOLOv11网络框架的基础上,提出了一种改进的高精度焊缝缺陷检测方法。首先,通过引入鲁棒纹理差异归一化机制,提升了对焊缝图像低对比度区域纹理差异的感知能力,增强了对微小缺陷的检测精度;然后,采用边缘轮廓感知解码器模块对检测框边缘信息进行优化,旨在提升复杂缺陷的定位准确性;接着,利用设计的频域特征调制策略将空间域与频域的特征进行融合,强化了对焊缝细微缺陷检测的感知能力和敏感度;最后,提出了正负样本动态平衡损失函数,通过动态调整样本权重,优化了训练过程中的样本分布不平衡问题。实验结果表明,所提方法与原始YOLOv11模型相比具有更高的检测精度和更强的鲁棒性,在精度、召回率和mAP指标上分别提高了2.7、3.4和2.6个百分点,且依然保持了较高的检测速度,检测速度达到了43.7 fps,能够更好地适应复杂工业环境中的焊缝缺陷检测任务。 展开更多
关键词 YOLOv11 焊缝缺陷检测 鲁棒纹理差异归一化 边缘轮廓感知 频域特征调制
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融合高低层多特征的显著性检测算法 被引量:1
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作者 孙君顶 张毅 李海华 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期430-438,共9页
针对单一显著性特征无法全面表达图像显著性致使显著性检测精度不高等问题,本文提出了一种多特征融合的显著性检测算法。算法在高层先验知识基础上,对靠近中心的超像素设置高显著值,利用高斯分布求解中心先验;在底层特征上融合图像的边... 针对单一显著性特征无法全面表达图像显著性致使显著性检测精度不高等问题,本文提出了一种多特征融合的显著性检测算法。算法在高层先验知识基础上,对靠近中心的超像素设置高显著值,利用高斯分布求解中心先验;在底层特征上融合图像的边界稀疏、全局对比度、颜色空间分布和超级像素差异等4种显著特征,利用类间差异最大阈值对高低层特征进行线性和非线性融合,最终得到高质量的显著图。在MSRA-1000、SED、SOD 3个公开的数据集上进行实验,结果表明:本文算法融合得到的显著图边缘清晰、显著区域突出均匀,在有效抑制背景信息的同时所得显著图像视觉感知更好,与其他显著性算法相比查全率和查准率上至少提高3.4%。 展开更多
关键词 显著性检测 高层先验 底层特征 特征融合 边界稀疏 像素差异
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基于混合特征空间MRF(Markov Random Filed)模型的高分辨率遥感影像水体提取 被引量:4
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作者 李士进 王声特 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期13-19,共7页
水体信息提取是遥感图像在水资源调查与利用、水生态监测等应用中的关键技术之一.针对现有的水体指数法或影像分类法在水体边界处理效果不够精确、易产生误提取和漏提取等问题,提出一种基于混合特征空间与MRF模型图像分割算法的水体提... 水体信息提取是遥感图像在水资源调查与利用、水生态监测等应用中的关键技术之一.针对现有的水体指数法或影像分类法在水体边界处理效果不够精确、易产生误提取和漏提取等问题,提出一种基于混合特征空间与MRF模型图像分割算法的水体提取新算法.结合遥感图像颜色特征与归一化差异水体指数NDWI创建混合特征空间,将遥感图像中的像素作为MRF模型中的随机变量,构建基于混合特征的能量函数,使用迭代的图割算法(Graph Cut)最小化能量函数确定水体边界,然后根据已提取的水体主体的水体指数及颜色特征等信息对水体边界进行自适应精细化处理.对石梁河水库水体提取的实验表明,该方法能够自动对周边环境复杂的水库水体信息进行提取,并且水体边界的提取效果良好,达到较高的水体提取精度. 展开更多
关键词 水体提取 MRF模型 归一化差异水体指数(NDWI) 混合特征 图割算法(Graph Cut)
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不同氮肥处理下小麦冠层和叶片光谱特征及产量分析 被引量:8
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作者 耿石英 孙华林 +2 位作者 王小燕 熊勤学 张景霖 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3534-3540,共7页
利用遥感光谱无损、快速分析出氮肥的施用时期和施用模式,对于保护环境、产量及氮肥利用率的提高具有重要意义。利用FieldSpec 4Wide-Res Field Spectrum radiometer便携式地物光谱仪,测定了不同氮水平下小麦冠层和叶片两种模式光谱特... 利用遥感光谱无损、快速分析出氮肥的施用时期和施用模式,对于保护环境、产量及氮肥利用率的提高具有重要意义。利用FieldSpec 4Wide-Res Field Spectrum radiometer便携式地物光谱仪,测定了不同氮水平下小麦冠层和叶片两种模式光谱特征及红边参数变化规律;提出一个新指数——归一化差异最大指数(normalized difference maximum index,NDMI),并分析其与叶面积指数(leaf area index,LAI)、SPAD(soil and plant analyzer development)值、MDA(malondialdehyde)含量、旗叶氮含量和产量的相关性。结果表明,小麦叶片原始光谱在开花后26d起800~1 330nm区间的光谱反射率以N3(1/3底施+1/3冬前追肥+1/3拔节期追肥)处理为最高,N1处理(1/2底施+1/2冬前追肥)次之。主要原因是由冬前和拔节期两个时期均施三分之一氮肥,增强了叶片光合能力。小麦冠层原始光谱,在400~700nm波段,N2(1/2底施+1/2拔节期追肥)处理最低;在760~1 368nm波段区间,由于群体结构不同,在开花期至灌浆中期N1处理的光谱反射率最高,N3处理次之;N3处理的冠层光谱反射率在开花后26和33d最高。建议用400~700和760~1 368nm波段的冠层原始光谱数据,分别来辨别小麦旗叶含氮量的高低及施肥模式。叶片模式下一阶微分光谱在500~750nm区间出现两个"峰",通过峰的位置偏移程度和偏移时期来估测施氮的模式。在670~740nm区间冠层一阶微分光谱值在开花期最高,开花后10d的一阶微分光谱值最低。在开花期至开花后10d N1处理的一阶微分光谱值高于N3处理;灌浆中期至开花后33dN3处理的一阶微分光谱值高于N1处理。可以通过一阶微分最大值来推测小麦所处的生育期和施肥的方式及施肥时期。在开花期至灌浆中期,冠层反射率一阶导数最大值(FD-Max)N1处理最高,N3处理次之;在开花后26~33d,N3处理的群体结构较其他处理密,导致其一阶导数最大值一直最高。四个处理叶片一阶导数最大值变化趋势不如冠层显著。四个处理的反射率一阶导数最大值对应的红边位置(REPFD-Max)中,N1和N3冠层REPFD-Max在灌浆中期后偏移显著;在开花后26~33d,N3处理的群体上层结构密,叶片宽且厚,冬前追施氮肥影响REPFD-Max偏移程度。基于NDVI基础上,筛选出一个新指数——归一化差异最大指数。冠层归一化差异最大指数(CNDMI)与农化参数的相关系数高于叶片归一化差异最大指数(LNDMI),且CNDMI与产量的相关性比LNDMI显著。冠层归一化差异最大指数与旗叶氮含量、SPAD值和MDA含量有着显著的相关性,相关系数r分别为0.812 88,0.928 21和-0.722 17。综上所述,借助光谱数据和红边参数可以推测小麦含氮量的高低,所处的生育期和施氮肥的模式,进而为田间施肥管理及施肥诊断提供依据。CNDMI与小麦产量有着更好的相关性,符合我国资源卫星的光谱波段范围,具有可实际操作性。 展开更多
关键词 小麦 氮肥处理 光谱特征 归一化差异最大指数 产量
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基于代价敏感深度决策树的公交车环境人脸检测 被引量:4
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作者 娄康 薛彦兵 +3 位作者 张桦 徐光平 高赞 王志岗 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第11期3152-3156,3187,共6页
针对公交车环境下的人脸检测具有光照变化、模糊、遮挡、低分辨率和姿势变化等问题,提出了基于代价敏感深度决策树的人脸检测算法。首先,基于归一化的像素差异(NPD)特征构建单个深度二次树(DQT);接着,根据当前决策树的分类结果,利用代... 针对公交车环境下的人脸检测具有光照变化、模糊、遮挡、低分辨率和姿势变化等问题,提出了基于代价敏感深度决策树的人脸检测算法。首先,基于归一化的像素差异(NPD)特征构建单个深度二次树(DQT);接着,根据当前决策树的分类结果,利用代价敏感Gentle Adaboost方法对样本权重进行更新,依次训练出多棵深度决策树;最后,将所有决策树通过Soft-Cascade级联得到最终的检测算法。在人脸检测数据集(FDDB)和公交车视频上的实验结果表明,所提算法与现有的深度决策树算法相比,在检测率和检测速度上均有提升。 展开更多
关键词 归一化的像素差异特征 代价敏感 深度二次树 GENTLE ADABOOST方法 Soft-Cascade
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基于多损失约束与注意力块的图像修复方法 被引量:1
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作者 曹真 杨云 +1 位作者 齐勇 李程辉 《陕西科技大学学报》 CAS 2020年第3期158-165,共8页
为解决基于深度卷积生成对抗网络的语义图像修复模型存在的重建结果内容、风格、细节特征还原不准确问题以及模型训练不稳定问题,提出一种结合残差块和注意力块的Multi-Loss GAN模型.同时,在图像生成阶段,向模型引入谱归一化和Wasserst... 为解决基于深度卷积生成对抗网络的语义图像修复模型存在的重建结果内容、风格、细节特征还原不准确问题以及模型训练不稳定问题,提出一种结合残差块和注意力块的Multi-Loss GAN模型.同时,在图像生成阶段,向模型引入谱归一化和Wasserstein距离以稳定模型训练;在图像修复阶段,向模型增设差异网络和Vgg19特征提取网络分别提供差异、内容、风格损失协助模型寻找最优编码以提升最终的修复效果.最后在CelebA数据集上进行大量仿真实验.结果显示,Multi-Loss GAN较于DCGAN方法和GLCIC方法在PSNR和SSIM上分别提升0.6~2.0 db,0.01~0.05. 展开更多
关键词 注意力块 差异网络 Vgg19特征提取网络 归一化 Wasserstein距离
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