基于景观特征评估的乡村绿道选线及优化研究

引入景观特征评估方法用以指导乡村绿道建设,探讨适用于乡村绿道建设前的场地景观特征评估过程,并提出评估结果在乡村绿道网络选线与乡村绿道景观优化两方面的应用路径.同时,选取杭嘉湖平原腹地崇福镇为研究样本,实例分析基于景观特征评估的乡村绿道选线及优化方法,以期从区域空间角度为解决中国乡村绿道建设同质化问题提供借鉴.     

近30年呼伦贝尔沙地植被变化时空特征分析

利用1989-2019年4期TM/OLI遥感数据,采用归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型相结合的方法,系统分析了呼伦贝尔沙地南部沙带植被变化的时空差异特征,结果如下:(1)沙地植被中高覆盖度和高覆盖度共占总面积的65.76％,主要分布于研究区北部和东部的沙带边缘以及外围的沙质平原上;中覆盖度面积占19.42％,主...     

不同放牧方式对典型草原草场植被变化的影响——以中蒙边境两侧对应嘎查为例

中蒙典型草原既是气候变化的敏感区又是生态系统的脆弱区,放牧是其主要的生产方式,而植被作为生态系统的关键指标,在不同放牧方式下有其独特的演替规律.因而探讨不同放牧方式下的草场植被变化,对草地植被恢复及生态畜牧业可持续发展有重要的科学意义.在基于遥感数据和地面样方调查数据基础上,利用像元二分模型和统计分析方法,分别对草场植...     

基于ORB特征的图像误匹配剔除算法研究

针对随机抽样一致算法在误匹配剔除时存在稳定性不足、效率较低等问题,提出一种粗剔除与精剔除相结合的误匹配消除算法.该算法首先利用最小距离法对特征点进行筛选获得初始匹配点集;然后通过计算特征点的相关性实现精剔除;最后将该算法应用于ORB-SLAM2系统进行验证.试验结果表明,该算法可有效剔除误匹配特征点,获得匹配精度更高的...     

安徽省高A级旅游景区分布特征及影响因素

以安徽省203家高A级旅游景区为研究对象,利用ArcGIS10.3,运用平均最近邻、地理集中指数、基尼系数及核密度估计法等指标和方法,对安徽省高A级旅游景区空间分布特征及影响因素进行分析;研究结果表明:(1)安徽省高A级旅游景区最邻近比率R=0.65,空间分布上呈典型的聚集型状态;(2)高A级旅游景区地理集中指数G=6...     

超声波探伤中快速制作DAC曲线方法

DAC曲线即距离-波幅曲线,是JB/T4730—2005承压设备无损检测标准中必须制作的一组曲线,其用途是为了判定缺陷的大小,给验收标准提供依据.经过多年的超声波探伤实验,总结出利用超声波探伤仪和试块在坐标纸上快速准确制作DAC曲线的方法,为实际探伤提供可靠依据.     

河北省棉花生育期连阴雨气候变化特征分析

利用河北省65个气象观测站自1954年(或建站)至2000年的气象资料,分析了河北省棉花四个生育期的连阴雨气候变化特征.结果表明:河北省棉区大部棉花播种出苗期、蕾期、花铃期和吐絮期连阴雨分别为1～2年一遇、1～3年一遇、1～2年一遇和2～6年一遇.不同时期重连阴雨所占比率分别为25%、65%、49%和45%.近50年来,除播种出苗期连阴雨历年出现次数具有增多趋势外,其它各个时期的连阴雨、重连阴雨以及播种出苗期重连阴雨均具有减少趋势,但各时期减少幅度有所不同.     

d-界距离正则图中一类格的特征多项式

设Г是一个直径d≥3的d-界距离正则图,x∈V(Г),P(x)是Г中包含x的所有强闭包子图的集合,并且P(x,i)是P(x)中所有直径为i的强闭包子图的集合.设￡(x,i)是P(x,i)中元素的交生成的集合.按反包含关系规定￡(x,i)的偏序,￡(x,i)记为￡R(x,i).利用M(o)bius反演公式计算了￡R((x,i)上的特征多项式X(PR(x),t).     

胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断

针对目前网络模型从X光片提取的特征过于单一,并且监督学习网络太过依赖疾病诊断标签,得到的X光片特征不利于冠状病毒诊断。提出一种胸部X光片多特征融合的冠状病毒诊断框架Covid-19Net。使用EfficientNet网络作为提取X光片特征的主干网络,采用教师—学生对比学习网络优化X光片特征,利用X光片肺分割生成的肺掩膜图像特征和X光片中提取关键点特征,聚合X光片提取的多种特征进行冠状病毒诊断。实验结果表明,Covid-19Net方法可以提高冠状病毒诊断性能。     

基于深度学习的轻量级道路障碍检测算法

道路障碍检测是智慧交通和无人驾驶的重要组成部分。针对道路障碍检算法的参数量过大、占用内存过多、难以在内存和算力有限的设备中使用等问题,本文提出一种轻量级的道路障碍检测算法。在YOLO v4的基础上,使用MobilenetV3作为模型的主干网络,减少模型参数,提高检测速度;改进模型中的PAN结构,将主干网络中更浅层的特征图提取融合,改善小目标检测不佳的问题;在特征融合部分加入ECA注意力机制提升网络整体精度;提出一个新的DBR模块,使网络整体相比之前更加轻便。使用改进后的模型在自制数据集中进行检测,与Mobilenetv3-YOLO v4相比,精度提升5.24%,参数量降低35.5%,F达43.8,满足实时应用的技术要求,表明模型可以嵌入到小型移动设备,达到良好的实时效果。