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基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法
1
作者
赵恩庭
张长春
+1 位作者
赵海涛
张军国
《林业科学》
北大核心
2025年第4期1-8,共8页
【目的】针对不同时空场景、物种差异等引发的域偏移问题,提出一种基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法,提升复杂野外环境下无标签野生动物物种识别的泛化性能,为开放环境野生动物分类研究提供有效理论依据。【方法】利用野生动...
【目的】针对不同时空场景、物种差异等引发的域偏移问题,提出一种基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法,提升复杂野外环境下无标签野生动物物种识别的泛化性能,为开放环境野生动物分类研究提供有效理论依据。【方法】利用野生动物图像的类别信息作为条件构建对抗学习网络模型,通过批光谱惩罚约束和mixup特征对齐方法减轻不同时空场景、物种差异下野生动物图像间的分布差异,建立基于对抗学习的野生动物图像域适应模型实现图像识别。【结果】在分别包含8和11种野生动物的域适应数据集上训练和评估本研究提出的方法,与联合对抗学习和特征对齐的野生动物识别基线方法相比,本研究提出方法的平均识别准确率分别提升3.3%、14.0%,精确率分别提升3.3%、20.6%,召回率分别提升3.5%、20.5%,F1值分别提升3.6%、5.1%,基于对抗学习的野生动物图像域适应模型对不同时空场景下野生动物的识别性能明显提升。【结论】野生动物图像的类别信息作为对抗学习网络条件,可提供野生动物图像的多模态结构信息,有助于本研究方法更好理解野生动物图像之间的关系,提升野生动物图像域适应学习性能。训练集和测试集图像特征对齐得越好,测试集的图像识别性能越好。本研究为野生动物图像跨域识别研究提供了新的思路和方法。
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关键词
野生动物
识别方法
对抗学习
特征对齐
域适应
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职称材料
基于染色示踪和探地雷达的辽宁老秃顶子天然次生林土壤优先流特征
2
作者
江雨琦
牛健植
+3 位作者
王迪
杨涛
戴正宇
郑佳玉
《林业科学》
北大核心
2025年第8期32-45,共14页
【目的】综合应用染色示踪和探地雷达技术,分析不同入渗水量下的土壤优先流时空变化特征,揭示雨量变化对土壤优先流发育的调控机制;同时,尝试建立探地雷达特征参数与优先流指标的关系,揭示探地雷达技术判定优先流的适用性和局限性,为土...
【目的】综合应用染色示踪和探地雷达技术,分析不同入渗水量下的土壤优先流时空变化特征,揭示雨量变化对土壤优先流发育的调控机制;同时,尝试建立探地雷达特征参数与优先流指标的关系,揭示探地雷达技术判定优先流的适用性和局限性,为土壤水文过程的无损监测提供参考。【方法】以辽宁老秃顶子国家级自然保护区的蒙古栎-色木槭-山杨天然次生林为对象,在大雨(35mm)和暴雨(60mm)2种入渗水量下进行染色示踪试验,挖取染色剖面后直观分析优先流发育特征,利用优先流指数综合评价优先流发育程度。分析探地雷达单道波形图的最大振幅(Amax)、最大振幅面积(Smax)、总振幅面积(ΣS)和最大时间间隔(Tmax)4个特征参数,结合土壤剖面染色面积比(DC),探究优先流特征随土层深度的变化。构建染色前后的Amax幅值变化三维图,探究探地雷达参数随染色时间(染色前和染色后30min、1h、24h)的变化规律及水分运移过程。【结果】1)研究区内土壤优先流以漏斗流和指流为主,具有一定的侧向流特征,水分入渗过程存在非均匀性,随土层加深DC整体呈非线性下降;随入渗水量增加,优先流综合评价指数下降(0.47→0.42),水分空间异质性降低(变异系数:0.66→0.28),分布范围扩大(DC:48.78%→74.36%);2)染色面积比与探地雷达特征参数显著相关,其中与染色后的Amax、Smax、ΣS极显著正相关(P≤0.01),与染色后的Tmax显著负相关(P≤0.05),表明探地雷达特征参数能够有效反映土壤优先流发育程度;3)染色后探地雷达Amax在土层深度10cm处达到峰值,表明此处水分变化剧烈,优先流发育程度最高;随土层深度增加,振幅逐渐降低,优先流发育程度逐渐减弱;4)入渗水量增加使得Amax在观测时段内的最大值从染色后1h加速至30min,说明入渗水量增加能够加速水分入渗,加快优先流发育。【结论】本研究揭示辽宁老秃顶子国家级自然保护区土壤优先流在不同入渗水量条件下的发育特征及其动态变化,入渗水量增加能够加速土壤优先流发育,使其在更短时间内达到高峰,但反而抑制优先流发育程度。探地雷达技术能够有效判定优先流的发生及发育程度,其相关特征参数与土壤优先流发育程度存在显著相关,可为染色示踪试验结果提供定量分析支持。
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关键词
土壤优先流
探地雷达
染色示踪
探地雷达特征参数
优先流发育
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职称材料
题名
基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法
1
作者
赵恩庭
张长春
赵海涛
张军国
机构
北京林业大学工学院
林木资源高效生产全国重点试验室
、林业装备与自动化国家林业和草原局
重点
实验室
陕西省动物研究所
出处
《林业科学》
北大核心
2025年第4期1-8,共8页
基金
北京市自然科学基金项目(6244053)
国家自然科学基金项目(32371874,32401569)。
文摘
【目的】针对不同时空场景、物种差异等引发的域偏移问题,提出一种基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法,提升复杂野外环境下无标签野生动物物种识别的泛化性能,为开放环境野生动物分类研究提供有效理论依据。【方法】利用野生动物图像的类别信息作为条件构建对抗学习网络模型,通过批光谱惩罚约束和mixup特征对齐方法减轻不同时空场景、物种差异下野生动物图像间的分布差异,建立基于对抗学习的野生动物图像域适应模型实现图像识别。【结果】在分别包含8和11种野生动物的域适应数据集上训练和评估本研究提出的方法,与联合对抗学习和特征对齐的野生动物识别基线方法相比,本研究提出方法的平均识别准确率分别提升3.3%、14.0%,精确率分别提升3.3%、20.6%,召回率分别提升3.5%、20.5%,F1值分别提升3.6%、5.1%,基于对抗学习的野生动物图像域适应模型对不同时空场景下野生动物的识别性能明显提升。【结论】野生动物图像的类别信息作为对抗学习网络条件,可提供野生动物图像的多模态结构信息,有助于本研究方法更好理解野生动物图像之间的关系,提升野生动物图像域适应学习性能。训练集和测试集图像特征对齐得越好,测试集的图像识别性能越好。本研究为野生动物图像跨域识别研究提供了新的思路和方法。
关键词
野生动物
识别方法
对抗学习
特征对齐
域适应
Keywords
wildlife
recognition method
adversarial learning
feature alignment
domain adaptation
分类号
S718.6 [农业科学—林学]
S862 [农业科学—野生动物驯养]
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职称材料
题名
基于染色示踪和探地雷达的辽宁老秃顶子天然次生林土壤优先流特征
2
作者
江雨琦
牛健植
王迪
杨涛
戴正宇
郑佳玉
机构
北京林业大学水土保持学院
林木资源高效生产全国重点试验室
水土保持与荒漠化防治国家林业和草原局
重点
试验室
林业生态工程教育部工程研究中心(北京林业大学)
沈阳农业大学水利学院
出处
《林业科学》
北大核心
2025年第8期32-45,共14页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFF1300804)
国家自然科学基金项目(41877154)。
文摘
【目的】综合应用染色示踪和探地雷达技术,分析不同入渗水量下的土壤优先流时空变化特征,揭示雨量变化对土壤优先流发育的调控机制;同时,尝试建立探地雷达特征参数与优先流指标的关系,揭示探地雷达技术判定优先流的适用性和局限性,为土壤水文过程的无损监测提供参考。【方法】以辽宁老秃顶子国家级自然保护区的蒙古栎-色木槭-山杨天然次生林为对象,在大雨(35mm)和暴雨(60mm)2种入渗水量下进行染色示踪试验,挖取染色剖面后直观分析优先流发育特征,利用优先流指数综合评价优先流发育程度。分析探地雷达单道波形图的最大振幅(Amax)、最大振幅面积(Smax)、总振幅面积(ΣS)和最大时间间隔(Tmax)4个特征参数,结合土壤剖面染色面积比(DC),探究优先流特征随土层深度的变化。构建染色前后的Amax幅值变化三维图,探究探地雷达参数随染色时间(染色前和染色后30min、1h、24h)的变化规律及水分运移过程。【结果】1)研究区内土壤优先流以漏斗流和指流为主,具有一定的侧向流特征,水分入渗过程存在非均匀性,随土层加深DC整体呈非线性下降;随入渗水量增加,优先流综合评价指数下降(0.47→0.42),水分空间异质性降低(变异系数:0.66→0.28),分布范围扩大(DC:48.78%→74.36%);2)染色面积比与探地雷达特征参数显著相关,其中与染色后的Amax、Smax、ΣS极显著正相关(P≤0.01),与染色后的Tmax显著负相关(P≤0.05),表明探地雷达特征参数能够有效反映土壤优先流发育程度;3)染色后探地雷达Amax在土层深度10cm处达到峰值,表明此处水分变化剧烈,优先流发育程度最高;随土层深度增加,振幅逐渐降低,优先流发育程度逐渐减弱;4)入渗水量增加使得Amax在观测时段内的最大值从染色后1h加速至30min,说明入渗水量增加能够加速水分入渗,加快优先流发育。【结论】本研究揭示辽宁老秃顶子国家级自然保护区土壤优先流在不同入渗水量条件下的发育特征及其动态变化,入渗水量增加能够加速土壤优先流发育,使其在更短时间内达到高峰,但反而抑制优先流发育程度。探地雷达技术能够有效判定优先流的发生及发育程度,其相关特征参数与土壤优先流发育程度存在显著相关,可为染色示踪试验结果提供定量分析支持。
关键词
土壤优先流
探地雷达
染色示踪
探地雷达特征参数
优先流发育
Keywords
soil preferential flow
ground penetrating radar(GPR)
dye tracing
GPR characteristic parameters
preferential flow development
分类号
S714.7 [农业科学—林学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法
赵恩庭
张长春
赵海涛
张军国
《林业科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于染色示踪和探地雷达的辽宁老秃顶子天然次生林土壤优先流特征
江雨琦
牛健植
王迪
杨涛
戴正宇
郑佳玉
《林业科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
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