基于弱监督的VGG深度学习网络遥感影像云检测

大多遥感影像云检测方法中,训练数据需要对影像的每个像素进行标记,标记成本非常昂贵,为了减轻深度学习遥感影像云检测中人工劳动标记数据的成本,图像块标签代替像素标签进行深度学习训练。首先,将多种下垫面的遥感影像裁剪成图像块并标记,带有标签的图像块作为数据集;然后,块状的数据集训练改进VGG深度学习网络,训练好的网络对大型遥感影像进行云检测;最后,选取多种中分辨率卫星图像分别用改进VGG与VGG网络进行了云检测对比实验。结果表明,改进VGG遥感影像云检测方法能很好地检测出碎云和厚云,整个云区的平均精度都在90%以上。使用带标签的图像块,不仅减少了人工劳动,而且有效地进行遥感影像云检测,可为弱监督深度学习的遥感影像相关研究提供参考。     

南美蟛蜞菊和蟛蜞菊化感作用的比较研究

采用培养皿滤纸法比较了南美蟛蜞菊（Wedelia trilobata (L.) Hitchc.）和蟛蜞菊（W. chinensis (Osbeck.) Merr.）水浸提液对萝卜（Daucus carota L.）和菜心（Brassica parachinensis Bailey）种子萌发和幼苗生长的化感作用. 结果表明:随着南美蟛蜞菊和蟛蜞菊水浸提液浓度的升高,萝卜和菜心的种子最大发芽率逐渐降低;相同浓度下,南美蟛蜞菊水浸提液对植物种子发芽势、发芽率和发芽指数的抑制作用小于蟛蜞菊;南美蟛蜞菊和蟛蜞菊对植物幼苗的生长影响表现为低促高抑的趋势,其中蟛蜞菊对受试植物的化感抑制作用较南美蟛蜞菊更强.