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Epitaxial growth of CsPbBr_(3)/PbS single-crystal film heterostructures for photodetection 被引量:2
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作者 Yifan Wang Xuanze Li +2 位作者 Pei Liu jing xia xiangmin Meng 《Journal of Semiconductors》 EI CAS CSCD 2021年第11期11-17,共7页
Epitaxial high-crystallization film semiconductor heterostructures has been proved to be an effective method to prepare single-crystal films for different functional devices in modern microelectronics,electro-optics,a... Epitaxial high-crystallization film semiconductor heterostructures has been proved to be an effective method to prepare single-crystal films for different functional devices in modern microelectronics,electro-optics,and optoelectronics.With superior semiconducting properties,halide perovskite materials are rising as building blocks for heterostructures.Here,the conformal vapor phase epitaxy of CsPbBr3 on PbS single-crystal films is realized to form the CsPbBr3/PbS heterostructures via a two-step vapor deposition process.The structural characterization reveals that PbS substrates and the epilayer CsPbBr3 have clear relationships:CsPbBr3(110)//PbS(100),CsPbBr3[001]//PbS[001]and CsPbBr3[001]//PbS[010].The absorption and photoluminescence(PL)characteristics of CsPbBr3/PbS heterostructures show the broadband light absorption and efficient photogenerated carrier transfer.Photodetectors based on the heterostructures show superior photoresponsivity of 15 A/W,high detectivity of 2.65×10^(11) Jones,fast response speed of 96 ms and obvious rectification behavior.Our study offers a convenient method for establishing the high-quality CsPbBr3/PbS single-crystal film heterostructures and providing an effective way for their application in optoelectronic devices. 展开更多
关键词 heteroepitaxial growth CsPbBr3 PBS single-crystal film PHOTODETECTOR
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基于模拟法矿区贯通误差预计的可视化研究 被引量:1
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作者 胡荣明 庞兆峻 +2 位作者 竞霞 杨彦臻 魏青博 《煤炭技术》 CAS 2024年第3期86-90,共5页
矿山测量中的贯通误差预计工作,是利用最小二乘准则与误差传播律进行误差最大限度估算,常绘制二维平面图对贯通误差的累积过程进行表达。为探讨矿区贯通误差预计工作的新方式,尝试在模拟法贯通误差预计的基础上,通过Web三维引擎进行贯... 矿山测量中的贯通误差预计工作,是利用最小二乘准则与误差传播律进行误差最大限度估算,常绘制二维平面图对贯通误差的累积过程进行表达。为探讨矿区贯通误差预计工作的新方式,尝试在模拟法贯通误差预计的基础上,通过Web三维引擎进行贯通误差预计图的三维可视化表达。利用3D绘图协议WebGL、JavaScript以及HTML设计建模,综合实现设计坐标的随机值模拟、点位与相对误差椭圆生成、三维巷道及设计导线生成等工作,同时利用three.js库将设计信息融合进而实现人机交互。在三交一号矿井贯通工程中,针对此模型进行了可行性分析并结合Spring框架开发应用系统,结果表明:目标贯通处的误差预计大小为99.8 mm,满足贯通允许偏差,且符合并能反映出误差累积的规律和大小,通过进一步的场景渲染与系统的前后端设计,可为矿区贯通误差预计工作的开展提供Web三维服务。 展开更多
关键词 贯通误差预计 蒙特卡洛模拟法 三维可视化 矿井巷道 WEB应用
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基于红光波段日光诱导叶绿素荧光逃逸率的小麦条锈病遥感监测
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作者 竞霞 张震华 +3 位作者 叶启星 张二妮 赵佳琪 陈兵 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第17期179-187,共9页
小麦条锈病是影响小麦产量的主要病害之一,及时探测到病害信息对小麦条锈病的防控具有重要意义。红光波段日光诱导叶绿素荧光(red solar-induced chlorophyll fluorescence,RSIF)能够敏感反映植物光合生理状态,SIF逃逸率与冠层几何结构... 小麦条锈病是影响小麦产量的主要病害之一,及时探测到病害信息对小麦条锈病的防控具有重要意义。红光波段日光诱导叶绿素荧光(red solar-induced chlorophyll fluorescence,RSIF)能够敏感反映植物光合生理状态,SIF逃逸率与冠层几何结构、叶片光学特性和植被光能利用率密切相关。为实现小麦条锈病及时准确的探测,该研究基于SIF逃逸率函数计算方式,利用野外实测数据计算不同尺度SIF(冠层尺度SIFCanopy、光系统尺度SIFPS)及其逃逸率(εCP),分析了RSIF逃逸率(RεCP)监测小麦条锈病的生理基础,探讨了条锈病胁迫下RεCP的响应特性,并将其与SIF及其衍生参数(荧光产率ФF、表观SIF产量SIFy)、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、MERIS陆地叶绿素指数(MERIS terrestrial chlorophyll index,MTCI)、简单比值植被指数(simple ratio vegetation index,SR)进行比较。结果表明:RεCP与氮平衡指数(nitrogen balance index,NBI)、叶绿素(chlorophyll,Chl)、类黄酮(flavonoid,Flav)和花青素(anthocyanin,Anth)4个生理参数的相关性均达到了极显著性水平,且优于光系统尺度RSIF和远红光波段SIF(far-red solar-induced chlorophyll fluorescence,FRSIF),与叶面积指数(leaf area index,LAI)的相关性则优于冠层尺度FRSIF,RεCP能够更好地反映病害胁迫引起的作物生理和冠层结构的变化。在冠层尺度FRSIF(FRSIFCanopy)、光系统尺度FRSIF(FRSIFPS)和RSIF(RSIFPS)、红光波段表观SIF产量(RSIFy)及其荧光产率(RФF)、NDVI、MTCI、SR等特征变量中,RεCP与病情严重度(severity level,DSL)的相关性最高。低叶绿素含量(Chl≤30)和中高叶绿素含量(Chl>30)下,RεCP对小麦条锈病胁迫的响应均最为敏感,其与DSL的相关性均优于达到极显著性水平的SIF及其衍生参数和植被指数。RεCP是小麦条锈病遥感监测的适宜因子,研究结果对提高小麦条锈病的遥感监测精度具有重要意义,同时亦对其他作物胁迫的遥感监测具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 植被 指数 日光诱导叶绿素荧光 红光波段 逃逸率 光合生理 小麦条锈病
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改进Swin-Unet模型的多级融合法——应用于城市在建道路分类
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作者 胡荣明 黄旭昆 +2 位作者 竞霞 魏青博 张宵宵 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第6期21-29,共9页
针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提... 针对城市在建道路背景的复杂性以及无人机获取RGB数据源的单一性导致的道路多分类精度较低的问题,提出了一种改进Swin-Unet模型的RGB与DSM三分支多级融合方法。通过引入Swin Transformer结构的并行编码器,增强了对RGB与DSM影像特征的提取能力;在并行编码器间加入Concat分支,提升了特征信息的融合效果;引入多密集跳跃连接,实现了不同层级特征融合,提高了模型的分割精度。实验结果表明,相较于传统的RGB与DSM影像融合方法,所提出的改进Swin-Unet模型的融合方法在总体分类精度(94.86%)、召回率(94.39%)和F1分数(94.54%)等评价指标上均表现出优越性,证明了该方法能够有效应用于在建道路各阶段信息提取,为在建道路项目的施工进度监测提供方法支持。 展开更多
关键词 深度学习 多级融合方法 DSM 在建道路提取 Swin-Unet模型
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基于红光波段冠层SIF降尺度的小麦条锈病遥感监测
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作者 竞霞 赵佳琪 +2 位作者 叶启星 张震华 张源芳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期252-259,共8页
为减弱冠层几何结构等因素对传感器探测到的冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF)的影响,探讨了条锈病胁迫下红光波段荧光(Red SIF,RSIF)的响应特性,并以RSIF为自变量构建了小麦条锈病遥感监测的线性回... 为减弱冠层几何结构等因素对传感器探测到的冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence, SIF)的影响,探讨了条锈病胁迫下红光波段荧光(Red SIF,RSIF)的响应特性,并以RSIF为自变量构建了小麦条锈病遥感监测的线性回归(Simple linear regression, SLR)及非线性回归(Non-linear regression, NLR)模型。结果表明:叶片尺度RSIF在小麦条锈病遥感监测中具有较大优势,其与小麦条锈病病情严重度(Severity level, SL)间相关系数较远红光波段SIF(Far-red SIF,FRSIF)提高13.2%,以叶片尺度RSIF为自变量构建的SLR及NLR模型预测D_(SL)与实测D_(SL)之间R^(2)较FRSIF分别增加9.8%、38.9%,RMSE分别降低23.1%、36.4%。此外,降尺度处理能够提高RSIF监测小麦条锈病的精度,叶片尺度RSIF与D_(SL)之间R^(2)较冠层尺度增加126.3%,以叶片尺度RSIF为自变量构建的SLR和NLR模型预测D_(SL)与实测D_(SL)间R^(2)较冠层尺度分别提高114.3%和233.3%,RMSE分别降低16.7%、15.4%。本文提出方法可提高小麦条锈病遥感监测精度,同时对其它胁迫的遥感监测具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 小麦条锈病 遥感监测 日光诱导叶绿素荧光 红光波段 降尺度 模型精度
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融合多重多尺度特征的高分辨率遥感影像建筑物提取网络
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作者 庞兆峻 胡荣明 +2 位作者 竞霞 任乐宽 廖雨欣 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2024年第5期162-170,共9页
针对高分辨率遥感影像因复杂背景信息导致的建筑物边界、角点以及内部信息出现的错分、漏分问题,提出了一种融合多重多尺度目标特征的DPRS-Net深度学习网络。DPRS-Net采用Resnet50与Swin-T(Tiny)的并行编码结构以结合两种编码优势,进而... 针对高分辨率遥感影像因复杂背景信息导致的建筑物边界、角点以及内部信息出现的错分、漏分问题,提出了一种融合多重多尺度目标特征的DPRS-Net深度学习网络。DPRS-Net采用Resnet50与Swin-T(Tiny)的并行编码结构以结合两种编码优势,进而获取特征图的大范围深层信息;利用跳跃连接降低建筑物的边界特征损失;引入特征金字塔注意力模块和密集空洞空间特征金字塔池化模块,使采样过程中的建筑物细节特征损失减弱。为验证模型的优势性、分析性能提升原因,在WHU和自建Changchun3建筑物数据集上进行对比和消融实验。结果表明,DPRS-Net在两种数据集上均取得更高的精度,提取的建筑物信息更为完整,且模型各结构均能有效提升预测效果。 展开更多
关键词 深度学习 高分辨率遥感影像 建筑物提取 多尺度特征 并行编码 特征金字塔
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Prediction and scheduling of multi-energy microgrid based on BiGRU self-attention mechanism and LQPSO
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作者 Yuchen Duan Peng Li jing xia 《Global Energy Interconnection》 EI CSCD 2024年第3期347-361,共15页
To predict renewable energy sources such as solar power in microgrids more accurately,a hybrid power prediction method is presented in this paper.First,the self-attention mechanism is introduced based on a bidirection... To predict renewable energy sources such as solar power in microgrids more accurately,a hybrid power prediction method is presented in this paper.First,the self-attention mechanism is introduced based on a bidirectional gated recurrent neural network(BiGRU)to explore the time-series characteristics of solar power output and consider the influence of different time nodes on the prediction results.Subsequently,an improved quantum particle swarm optimization(QPSO)algorithm is proposed to optimize the hyperparameters of the combined prediction model.The final proposed LQPSO-BiGRU-self-attention hybrid model can predict solar power more effectively.In addition,considering the coordinated utilization of various energy sources such as electricity,hydrogen,and renewable energy,a multi-objective optimization model that considers both economic and environmental costs was constructed.A two-stage adaptive multi-objective quantum particle swarm optimization algorithm aided by a Lévy flight,named MO-LQPSO,was proposed for the comprehensive optimal scheduling of a multi-energy microgrid system.This algorithm effectively balances the global and local search capabilities and enhances the solution of complex nonlinear problems.The effectiveness and superiority of the proposed scheme are verified through comparative simulations. 展开更多
关键词 MICROGRID Bidirectional gated recurrent unit Self-attention Lévy-quantum particle swarm optimization Multi-objective optimization
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Characteristics and demographic factors of traditional Chinese medicine constitution types among elderly individuals in China:A national multistage cluster random study Author links open overlay panel
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作者 jing xia Minghua Bai +6 位作者 Huirong Song Houqin Li Dayan Zhang Mary Y.Jiang Ran Chen Feiyu He Cheng Ni 《Journal of Traditional Chinese Medical Sciences》 CAS 2024年第3期257-263,共7页
Objective:To reveal the distribution characteristics and demographic factors of traditional Chinese medicine(TCM)constitution among elderly individuals in China.Methods: Elderly individuals from seven regions in China... Objective:To reveal the distribution characteristics and demographic factors of traditional Chinese medicine(TCM)constitution among elderly individuals in China.Methods: Elderly individuals from seven regions in China were selected as samples in this study using a multistage cluster random sampling method.The basic information questionnaire and Constitution in Chinese Medicine Questionnaire(Elderly Edition)were used.Descriptive statistical analysis,chi-squared tests,and binary logistic regression analysis were used.Results: The single balanced constitution(BC)accounted for 23.9%.The results of the major TCM constitution types showed that BC(43.2%)accounted for the largest proportion and unbalanced constitutions ranged from 0.9%to 15.7%.East China region(odds ratio[OR]=2.097;95%confidence interval[CI],1.912 to 2.301),married status(OR=1.341;95%CI,1.235 to 1.457),and managers(OR=1.254;95%CI,1.044 to 1.505)were significantly associated with BC.Age>70 years was associated with qi-deficiency constitution and blood stasis constitution(BSC).Female sex was significantly associated with yang-deficiency constitution(OR=1.646;95%CI,1.52 to 1.782).Southwest region was significantly associated with phlegm-dampness constitution(OR=1.809;95%CI,1.569 to 2.086).North China region was significantly associated with inherited special constitution(OR=2.521;95%CI,1.569 to 4.05).South China region(OR=2.741;95%CI,1.997 to 1.3.763),Central China region(OR=8.889;95%CI,6.676 to 11.835),senior middle school education(OR=2.442;95%CI,1.932 to 3.088),and managers(OR=1.804;95%CI,1.21 to 2.69)were significantly associated with BSC.Conclusions: This study defined the distribution characteristics and demographic factors of TCM constitution in the elderly population.Adjusting and improving unbalanced constitutions,which are correlated with diseases,can help promote healthy aging through the scientific management of these demographic factors. 展开更多
关键词 Constitution in Chinese Medicine Questionnaire(Elderly Edition) Body constitution Multistage cluster random sampling Demographic factors Elderly individuals
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OBE理念联合BOPPPS的混合式教学在《外科护理学》教学中的应用
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作者 何桂平 王丽 +1 位作者 景霞 孙甜甜 《中国继续医学教育》 2024年第23期19-23,共5页
目的构建成果导向教育(outcome-based education,OBE)理念联合BOPPPS的混合式教学,并探讨其在《外科护理学》教学中的应用效果。方法选取2022年3月―2023年6月齐鲁医药学院护理学院2019级及2020级助产学本科2个班级的72名学生为研究对象... 目的构建成果导向教育(outcome-based education,OBE)理念联合BOPPPS的混合式教学,并探讨其在《外科护理学》教学中的应用效果。方法选取2022年3月―2023年6月齐鲁医药学院护理学院2019级及2020级助产学本科2个班级的72名学生为研究对象,采用整群抽样法,将2020级的35名学生作为观察组,2019级的37名学生作为对照组。观察组采取OBE理念联合BOPPPS的混合式教学,对照组采用传统的教学模式。比较2组学生的课程考核成绩、自主学习能力得分、学习获得感及教学满意度。结果观察组学生的课程考核成绩为(87.65±4.82)分,高于对照组学生成绩[(84.27±7.72)分],差异有统计学意义(P<0.05)。观察组学生的自主学习能力评分的各项评分及总分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组学生的学习获得感评价评分高于对照组[(20.09±2.56)分vs.(17.43±3.23)分],差异有统计学意义(P<0.05)。2组的教学满意度比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论在《外科护理学》的教学中开展OBE理念联合BOPPPS的混合式教学,可提高学生的课程考核成绩及自主学习能力,并增强学生的学习获得感。 展开更多
关键词 成果导向教育 BOPPPS 混合式教学 外科护理学 自主学习能力 护理教育
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水稻产量遥感监测机器学习算法对比 被引量:9
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作者 竞霞 张杰 +4 位作者 王娇娇 明世康 傅友强 冯海宽 宋晓宇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1620-1627,共8页
水稻是我国的主要粮食作物,利用高光谱遥感技术在水稻未成熟之前对水稻产量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,可以准确掌握水稻的产量信息,帮助政府提前做出决策。以2019年—2020年广州市白云区钟落潭试... 水稻是我国的主要粮食作物,利用高光谱遥感技术在水稻未成熟之前对水稻产量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,可以准确掌握水稻的产量信息,帮助政府提前做出决策。以2019年—2020年广州市白云区钟落潭试验基地氮肥梯度实验为基础,分别获取水稻分化期和抽穗期冠层高光谱数据、作物群体长势参数(生物量、叶面积指数)及作物养分吸收量,利用贝叶斯岭回归(BRR)、支持向量回归(SVR)、偏最小二乘回归(PLSR)三种方法建立各生育期的产量监测模型并进行精度对比,确定水稻产量的最优估算时期和最佳估测模型。结果表明,三种方法中,BRR和SVR方法更适合产量监测,在不同时期及不同的参数组合下均有较好的表现(R^(2)>0.82,NRMSE<8.22%);基于2019年与2020年数据,采用全波段光谱信息进行产量监测时,分化期最佳监测模型为BRR模型,R^(2)为0.90,抽穗期最优监测模型为SVR模型,R^(2)为0.87;采用全波段光谱协同作物群体长势参数进行产量监测时,两时期最佳监测模型均为BRR模型,R^(2)分别达到0.90和0.92;相较于BRR模型和SVR模型,PLSR模型在不同时期和不同参数组合下,最高R^(2)仅为0.75;基于2020年数据,以三种不同的参数组合作为输入时,两时期估算结果均为BRR模型最优,且分化期建模精度高于抽穗期(R^(2)至少增加0.02,NRMSE至少降低0.61%);当输入参数组合为全波段光谱协同作物群体长势参数、作物养分吸收量时,BRR模型对产量的估算精度达到最高,R^(2)为0.94。分析认为产量的最优监测时期是分化期,最优监测模型为BRR模型。研究结果可为水稻产量的早期遥感监测提供参考。 展开更多
关键词 高光谱遥感 水稻估产 贝叶斯岭回归 支持向量回归
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基于集成学习的水稻氮素营养及籽粒蛋白含量监测 被引量:8
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作者 张杰 徐波 +5 位作者 冯海宽 竞霞 王娇娇 明世康 傅友强 宋晓宇 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1956-1964,共9页
利用高光谱遥感技术在水稻收获前对籽粒品质相关的蛋白质含量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,有助于提前掌握籽粒品质信息,明确市场定位。该研究以广东省典型优质籼稻为研究目标,基于2019年和2020年两... 利用高光谱遥感技术在水稻收获前对籽粒品质相关的蛋白质含量进行监测,一方面可以及时调整栽培管理方式,指导合理追肥,另一方面,有助于提前掌握籽粒品质信息,明确市场定位。该研究以广东省典型优质籼稻为研究目标,基于2019年和2020年两年氮肥梯度实验,以水稻分化期和抽穗期冠层尺度高光谱数据、水稻氮素参数,包括叶片氮素含量(LNC)、叶片氮素积累量(LNA)、植株氮素含量(PNC)、植株氮素积累量(PNA)及籽粒蛋白含量数据为基础,利用四种个体机器学习算法partial least square regression(PLSR)、K-nearest neighbor(KNN)、Bayesian ridge regression(BRR)、support vector regression(SVR),三种集成学习算法random forest(RF)、adaboost、bagging,针对水稻不同生育期氮素状况进行监测建模,在此基础上构建基于水稻冠层光谱信息、光谱信息结合水稻农学氮素参数的籽粒蛋白含量的监测模型,并对模型进行精度对比。研究结果表明,在水稻氮素营养监测方面,利用水稻冠层454~950 nm波段信息,采用RF及Adaboost算法,在水稻分化期、抽穗期及全生育期LNC、LNA、PNC及PNA模型R^(2)均达到0.90以上,同时也具有较低的RMSE和MAE。在水稻籽粒蛋白品质监测方面,采用全波段光谱信息进行籽粒蛋白含量监测时,RF具有最高的精确度与稳定性,两生育期的RF模型对籽粒蛋白含量的监测结果R^(2)分别为0.935和0.941,RMSE分别为0.235和0.226,MAE分别为0.189和0.152;两生育期以全波段光谱信息结合长势参数进行籽粒蛋白监测时,Adaboost模型具有最高的精确度和稳定性,其中分化期全波段光谱信息结合PNA作为输入参数,Adaboost模型R^(2)为0.960,RMSE为0.175,MAE为0.150,以抽穗期全波段光谱信息结合PNC作为输入参数,R^(2)为0.963,RMSE为0.170,MAE为0.137。研究结果表明,与PLSR,KNN,BRR和SVR几种个体学习器算法相比,集成算法RF,Adaboost和Bagging具备良好的处理多重共线性的能力,适合用于高光谱数据的分析与处理,在作物氮素营养监测及水稻品质的早期遥感监测方面具有明显优势。 展开更多
关键词 高光谱遥感 水稻品质 机器学习 集成算法 ADABOOST Random forest
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南海中北部表层沉积硅藻的高分辨空间分布及其与现代环境因子的关系 被引量:3
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作者 李顺 吴聪 +7 位作者 陈炽新 荆夏 李学杰 蔡观强 钟和贤 张江勇 李波 张金鹏 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期241-254,共14页
本文通过对南海中北部1266个站位19种硅藻的生物地理分布格局及其对环境因子偏好的研究,查清了南海中北部沉积硅藻高分辨的空间展布特征,并探讨了硅藻分布与海洋环境因子的关系。南海北部陆架和西部陆架表层沉积硅藻以广温的半咸水潮间... 本文通过对南海中北部1266个站位19种硅藻的生物地理分布格局及其对环境因子偏好的研究,查清了南海中北部沉积硅藻高分辨的空间展布特征,并探讨了硅藻分布与海洋环境因子的关系。南海北部陆架和西部陆架表层沉积硅藻以广温的半咸水潮间带种或沿岸种和咸水半咸水浅海种为主,珠江口以东的粤东北部陆架Paralia sulcata呈集中分布,粤西北部陆架多样性最佳,Cyclotella stylorum相对富集,西部陆架则以Cyclotella striata占显著优势。北部陆坡和西部陆坡以热带浮游远洋种为主,其中Azpeitia nodulifera和Nitzschia marina分别在琼东南陆坡、西部陆坡和东北部陆坡占优势地位,Chaetoceros messanensis、Fragilariopsis doliolus集中分布于北部陆坡。深海盆以热带浮游远洋种为主,A.nodulifera最具优势,其次为N.marina,Thalassionema nitzschioides和Thalassiosira eccentrica在吕宋海峡入口、深海盆东部和东南部礼乐岛坡集中分布。硅藻种和环境因子的Pearson相关性分析和冗余分析表明,热带远洋种与表层海水温度显著正相关,广温广布种与温度和盐度呈一定正相关,多数沿岸种和浅海种与盐度显著负相关。硅藻组合与海洋流系控制下的环境因子关系密切。可分为6个硅藻组合,其中陆架区3个组合主要受到盐度和营养盐(NO3,PO4,SiO4)浓度的影响,陆坡区2个组合主要受表层海水温度、盐度和营养盐(PO4)浓度的影响,而深海盆硅藻组合主要受温度的影响。对比前人研究,本文提高了对南海沉积硅藻空间分布认识的分辨率,充实了研究相对薄弱的西部陆架和深海盆的最新资料,佐证并修正了前人基于少量数据而得出的硅藻组合分区认识,消弭了前人观点的分歧。生物因素和沉积过程会使沉积硅藻对环境因子变化的响应关系更为复杂。 展开更多
关键词 南海中北部 硅藻 环境因子 表层沉积物
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在线固相萃取净化-高效液相色谱法测定人血浆中的霉酚酸 被引量:5
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作者 许泽君 景霞 +2 位作者 孙芳 吉超 杨新磊 《分析测试学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期162-166,共5页
建立了在线固相萃取净化-高效液相色谱法联用(Online SPE-HPLC)测定人血浆中霉酚酸浓度的分析方法。联用系统以Capcell PAK MF Ph-1为净化柱,Poroshell 120?EC-C18为分析柱,血浆样品经甲醇沉淀蛋白后,直接进样分析。结果表明,霉酚酸在0.... 建立了在线固相萃取净化-高效液相色谱法联用(Online SPE-HPLC)测定人血浆中霉酚酸浓度的分析方法。联用系统以Capcell PAK MF Ph-1为净化柱,Poroshell 120?EC-C18为分析柱,血浆样品经甲醇沉淀蛋白后,直接进样分析。结果表明,霉酚酸在0.20~50.00μg/mL范围内线性关系良好,相关系数(r)为0.9998,检出限和定量下限分别为0.07、0.20μg/mL。在0.39、25.00、50.00μg/mL 3个质量浓度下的平均回收率为96.2%~105%,日内和日间相对标准偏差(RSD)分别为2.6%~3.1%和2.9%~3.3%。该法操作简便、快速,可用于人血浆中霉酚酸浓度的分析。 展开更多
关键词 霉酚酸 血浆 在线固相萃取-高效液相色谱法(Online SPE-HPLC)
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YOLOv7在探地雷达B-Scan图像解译中的应用 被引量:5
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作者 胡荣明 李鑫 +2 位作者 竞霞 武建强 魏青博 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第8期29-33,共5页
探地雷达技术已被广泛应用于隧道衬砌病害检测方面,针对探地雷达B-Scan图像解译,近年来涌现出了许多深度学习算法,但YOLOv7算法在该领域尚未被应用。本文首先通过FDTD正演模拟了隧道衬砌的空洞和渗漏水病害,并实地采集隧道内12条测线数... 探地雷达技术已被广泛应用于隧道衬砌病害检测方面,针对探地雷达B-Scan图像解译,近年来涌现出了许多深度学习算法,但YOLOv7算法在该领域尚未被应用。本文首先通过FDTD正演模拟了隧道衬砌的空洞和渗漏水病害,并实地采集隧道内12条测线数据分析其病害分布情况,以此构成隧道衬砌病害数据集;然后基于YOLOv7算法,利用两类病害的不同图像特征,实现对隧道衬砌病害的自动解译。研究结果表明,利用YOLOv7目标检测算法,对整体病害的识别准确率、召回率分别达到97.87%、90.61%。当IoU取0.5时,对空洞病害和渗漏水病害的识别准确率分别为97.2%和96.4%;最后随机选取100张图像进行测试,测试结果的准确率达94%。最终的试验识别结果能很好地应用在生产项目中。 展开更多
关键词 YOLOv7 隧道衬砌病害 探地雷达 深度学习 FDTD正演模拟
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利用随机森林法协同SIF和反射率光谱监测小麦条锈病 被引量:19
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作者 竞霞 白宗璠 +1 位作者 高媛 刘良云 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第13期154-161,共8页
小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-inducedchlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率光谱则受作物生化参数的影响较大,为了提高小麦条锈病的遥感... 小麦受到条锈病菌侵染后,作物的光合能力及色素含量等均会发生变化,日光诱导叶绿素荧光(solar-inducedchlorophyll fluorescence,SIF)对作物光合生理的变化比较敏感,而反射率光谱则受作物生化参数的影响较大,为了提高小麦条锈病的遥感探测精度,该文利用随机森林(random forest,RF)等机器学习算法开展了协同冠层 SIF 和反射率微分光谱指数的小麦条锈病病情严重度的遥感探测研究。首先利用 3FLD(three bands fraunhofer line discrimination)算法提取了冠层SIF 数据,然后结合对小麦条锈病病情严重度敏感的 11 种反射率微分光谱指数分别基于 RF 和后向传播(back propagation,BP)神经网络算法构建了反射率微分光谱指数与冠层 SIF 协同的小麦条锈病病情严重度预测模型。研究结果表明:RF 算法构建的小麦条锈病病情严重度预测模型优于 BP 神经网络算法,3 个样本组中 RF 模型病情指数(disease index,DI)估测值与实测值间的决定系数 R2平均为 0.92,比 BP神经网络模型(R2的平均值为 0.83)提高了 11%,均方根误差(root meansquare error,RMSE)平均为 0.08,比同组 BP 神经网络模型(RMSE 的平均值为 0.12)减少了 33%,RF 算法更适合于小麦条锈病病情严重度的遥感探测。在反射率微分光谱指数中加入冠层 SIF 数据后,RF 模型和 BP 神经网络模型精度均有所改善,其中 RF 模型估测值与实测值间的平均 R2提高了 4%,平均 RMSE 减少了 22%,BP 神经网络模型估测值与实测值间的平均 R2提高了 14%,平均 RMSE 减少了 28%,综合利用冠层 SIF 和反射率微分光谱指数能够改善小麦条锈病病情严重度的遥感探测精度。研究结果可为进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测提供新的思路。 展开更多
关键词 遥感 监测 小麦 条锈病 随机森林 日光诱导叶绿素荧光 微分光谱指数
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融合改进小波去噪与T-Taylor的井下定位算法 被引量:3
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作者 胡荣明 苏瑞鹏 +2 位作者 竞霞 米晓梅 郑将乐 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第2期46-51,共6页
针对超宽带井下定位方法中,信号易受到非视距(NLOS)误差的影响,导致定位算法的精确度与环境适应性较差的问题,本文提出了一种融合改进小波去噪和T-Taylor算法的井下定位算法。对原始测距值进行降噪处理,抑制NLOS误差对定位的影响;同时... 针对超宽带井下定位方法中,信号易受到非视距(NLOS)误差的影响,导致定位算法的精确度与环境适应性较差的问题,本文提出了一种融合改进小波去噪和T-Taylor算法的井下定位算法。对原始测距值进行降噪处理,抑制NLOS误差对定位的影响;同时引入三球交会算法,将其作为Taylor算法的初始算法,确保Taylor算法收敛的同时,增强定位算法在井下复杂环境的定位精度与环境适应性;通过蒙特卡罗仿真试验进行验证。结果表明,融合算法能够在一定程度上降低测距误差,增强算法对于复杂环境的适应性,提高定位精度,在NLOS环境下较C-Taylor算法有更高的定位精度与抗噪声性能。经实地定位试验验证,融合算法平均定位精度相比于C-Taylor算法有一定程度的提升,提高了37.3%。 展开更多
关键词 超宽带 井下定位 NLOS 改进小波去噪 T-Taylor算法 精度分析
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基于反射光谱和叶绿素荧光数据的作物病害遥感监测研究进展 被引量:17
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作者 竞霞 邹琴 +1 位作者 白宗璠 黄文江 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2067-2079,共13页
作物病害是影响粮食产量和质量的生物灾害,病害的侵染消耗了作物营养和水分,扰乱了其正常的生命过程,引起了作物内部生理生化和外部表观形态的改变。冠层反射光谱能够较好地探测作物群体结构信息,叶绿素荧光能敏感反映作物光合生理上的... 作物病害是影响粮食产量和质量的生物灾害,病害的侵染消耗了作物营养和水分,扰乱了其正常的生命过程,引起了作物内部生理生化和外部表观形态的改变。冠层反射光谱能够较好地探测作物群体结构信息,叶绿素荧光能敏感反映作物光合生理上的变化,二者均能够实现作物病害的遥感探测。本文从作物病害遥感探测的方法和尺度两个方面综述了基于反射率光谱的作物病害遥感监测现状,概括了主动荧光、被动荧光以及协同日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱在作物病害遥感监测中的研究进展,分析了反射率光谱和叶绿素荧光数据在作物病害遥感探测方面的优缺点,探讨了不同数据源、不同监测方法在作物病害遥感探测中可能存在的问题,并在此基础上展望了作物病害遥感监测的未来发展,旨在为后续利用反射率光谱和叶绿素荧光数据探测作物病害提供重要的参考依据。 展开更多
关键词 反射率 叶绿素荧光 作物病害 遥感监测
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基于分数阶微分光谱指数的小麦条锈病遥感监测模型构建 被引量:12
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作者 竞霞 张腾 +2 位作者 邹琴 闫菊梅 董莹莹 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第17期142-151,共10页
为提高小麦条锈病的遥感监测精度,该研究利用分数阶微分能够突出光谱的细微信息以及描述光谱数据间微小差异的优势,在对条锈病胁迫下小麦冠层光谱数据进行分数阶微分处理的基础上,构建了两波段和三波段分数阶微分光谱指数,并将其应用于... 为提高小麦条锈病的遥感监测精度,该研究利用分数阶微分能够突出光谱的细微信息以及描述光谱数据间微小差异的优势,在对条锈病胁迫下小麦冠层光谱数据进行分数阶微分处理的基础上,构建了两波段和三波段分数阶微分光谱指数,并将其应用于小麦条锈病的遥感探测。研究结果表明,1.2阶次微分光谱与小麦条锈病冠层病情严重度的相关性最高,较原始反射率光谱、一阶微分光谱和二阶微分光谱分别提高了20.9%、3.9%和20.5%;基于分数阶微分光谱指数的最优分数阶次及其对应波长构建的三波段分数阶微分光谱指数对小麦条锈病的探测能力优于两波段分数阶微分光谱指数,其中分数阶微分光化学指数与冠层病情严重度的相关系数达到0.875;以分数阶微分光谱指数为自变量构建的高斯过程回归(Gaussian Process Regression,GPR)模型对小麦条锈病冠层病情严重度的预测精度优于反射率光谱指数,其训练数据集及验证数据集病情指数(Disease Index,DI)预测值和实测值间的决定系数较反射率光谱指数分别提高了3.8%和19.1%。研究结果可为进一步实现作物健康状况大面积高精度遥感监测提供参考。 展开更多
关键词 遥感 模型:分数阶微分 光谱指数 高斯过程回归 小麦条锈病
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基于SIF-PLS模型的冬小麦条锈病早期光谱探测 被引量:11
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作者 竞霞 吕小艳 +1 位作者 张超 白宗璠 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期191-197,共7页
为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质,研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3-band Fraunhofer line discrimination,3FLD)和... 为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质,研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3-band Fraunhofer line discrimination,3FLD)和反射率荧光指数2种方法提取了冠层SIF数据,计算了对小麦条锈病敏感的光谱指数(Spectral index,SI),通过相关性分析优选了遥感探测小麦条锈病早期的特征参量,利用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法构建冬小麦条锈病早期光谱探测模型。研究结果表明:O2-A波段的荧光强度(SIF-A)以及反射率荧光指数ρ440/ρ690、ρ675ρ690/ρ2683、ρ690/ρ655、ρ690/ρ600、DλP/D744、D705/D722均与小麦条锈病早期病情指数(Disease index,DI)达到了极显著相关,相关系数分别为-0.793、-0.523、-0.539、-0.497、0.541、0.446、0.490,可作为冬小麦条锈病早期光谱探测的荧光特征参量;基于3组SIF数据构建的PLS-SIF检验模型的决定系数分别为0.801、0.772、0.807,均方根误差分别为3.3%、3.1%、3.2%,较反射率光谱指数构建的SI-PLS模型决定系数至少提高了27%,均方根误差至少减少了24%。因此,冠层SIF数据更适于冬小麦条锈病的早期探测。本研究结果对及时进行冬小麦条锈病防控具有重要应用价值,可为利用卫星荧光遥感数据对小麦条锈病早期大面积、无损探测提供参考依据。 展开更多
关键词 冬小麦 条锈病 早期探测 日光诱导叶绿素荧光 偏最小二乘算法 光谱指数
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融合GA与SVR算法的小麦条锈病特征优选与模型构建 被引量:7
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作者 竞霞 张腾 +1 位作者 白宗璠 黄文江 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期253-263,共11页
为提高小麦条锈病遥感监测精度,综合利用反射率光谱在作物生化参数探测方面的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断方面的优势,构建了冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)协同反射率光谱吸收参量的初始特征... 为提高小麦条锈病遥感监测精度,综合利用反射率光谱在作物生化参数探测方面的优势和叶绿素荧光在光合生理诊断方面的优势,构建了冠层日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)协同反射率光谱吸收参量的初始特征集合,并基于融合遗传算法(Genetic algorithm,GA)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)算法对初始特征集合与SVR参数进行联合优选,确定遥感监测小麦条锈病严重度的敏感因子,建立基于GA-SVR算法的小麦条锈病遥感监测模型,并将其与相关系数(Correlation coefficient,CC)分析法提取特征参量构建的CC-SVR模型精度进行对比。小区试验数据验证结果表明,融合GA和SVR算法优选特征参量构建的GA-SVR模型精度优于CC-SVR模型,3个样本组中GA-SVR模型预测病情指数(Disease index,DI)与实测DI间的决定系数R2比CC-SVR模型至少提高了2.7%,平均提高了17.8%,均方根误差(Root mean square error,RMSE)至少减少了10.1%,平均减少了32.1%。大田调查数据进一步验证了利用GA-SVR算法对小麦条锈病遥感监测的敏感因子进行优选及模型构建能够提高小麦条锈病遥感监测精度,研究结果为实现大面积高精度遥感监测作物健康状况提供了思路。 展开更多
关键词 小麦 条锈病 日光诱导叶绿素荧光 吸收特征 特征优选 遗传-支持向量回归
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