林窗尺度对侧柏人工林土壤微生物生物量碳氮的短期影响

为了明晰林窗尺度对侧柏人工林土壤微生物生物量碳氮的短期影响,以徐州市50年生侧柏人工林为研究对象,探讨了开设林窗2a后3种林窗尺度(半径分别为4m,S林窗;8m,M林窗;12m,L林窗)和位置(林窗内、林缘和林窗外部)对土壤微生物生物量碳氮(MBC,Microbial Biomass Carbon;MBN,Microbial Biomass Nitrogen)的影响。结果表明:(1)与对照样地相比,L林窗显著提高了春季(207.1mg/kg)和夏季(169.5mg/kg)林窗外部的土壤MBN含量;M林窗显著提高了春季林窗内部(2959.3mg/kg)和林缘(3008.8mg/kg)位置土壤MBC含量和林缘位置(207.7mg/kg)土壤MBN含量,且显著提高了夏季林窗内部(144.4mg/kg)土壤MBN含量;S林窗显著降低了春季林窗外部和林缘位置土壤MBC(分别为2159.2mg/kg和1955.1mg/kg)和MBN(分别为153.1mg/kg和131.3mg/kg)含量。(2)土壤MBC含量与土壤全碳和土壤可溶性有机碳(DOC)含量呈极显著(P<0.01)正相关,与土壤温度呈极显著负相关(在3—27℃之间);土壤MBN含量与土壤含水量和DOC含量呈极显著正相关,与土壤全碳呈显著正相关;土壤MBC和MBN含量与凋落物量没有显著相关关系。本研究中,相对于S和L林窗,M林窗对土壤微生物生物量的提高作用较为明显,可促进侧柏人工林土壤碳氮循环过程,在徐州侧柏人工林中开设M林窗有利于提高土壤肥力和林木生长。

基于多尺度梯度及深度神经网络的汉字识别

介绍了一种基于多尺度滑动窗的方法提取文字的梯度直方图特征,并结合深度神经网络对印刷体汉字进行识别.针对梯度直方图的空间关系,使用可伸缩的滑动窗对图像进行分割,在不同尺度上获取文字的特征信息,有效融合汉字的全局特征和局部分块特征.实验采用5层的深度神经网络模型对国标一级3 755个印刷体汉字进行分类,并应用Dropout技术防止训练过拟合,提高神经网络的泛化能力.实验准确率达到98.292%,有较好的识别性能,验证了本文多尺度梯度特征及深度神经网络模型在文字识别上的有效性.

自适应多分辨数据滤波器及其在我国气候诊断中的应用

本文以小波分析的多分辨分析理论为基础，建立了一个自适应的多分辨数据滤波器。该滤波器不仅具有传统方法所不具有的局部化、多层次、多分辨的优点，而且对于突变点的判断也象Ｍ－Ｋ方法一样的精确。此外，该滤波器还具有可以同时判别多个突变点而不改变原时间序列的大尺度结构的优点。本文的应用表明：中国近百年来的气温变化主要经历了三个持续近３０年的冷暖交替，它们分别是１９１９年以前的偏冷期；１９２０年至１９５４年的偏暖期和１９５５年至１９８６年的偏冷期。对应于这种较大时间尺度的气候演变，中国的气温变化表现出了十分明显的突变特性，其冷暖交替的突变点分别发生在１９２０年、１９５５年和１９８７年。对应于较小时间尺度的气候演变来说，中国近百年来的气温变化则增加了更多冷暖交替的层次结构和突变点。云南近百年来的气温变化与中国的气温变化是基本一致的，但与北半球和全球的气温变化并不完全一致，其中最主要的差异是北半球和全球的气温变化在１９５５年至１９７８年是一个极弱的偏冷期，１９７９年发生明显增暖的突变，而云南和中国的气温变化在１９５５年至１９８６年则是一个极强的偏冷期。

脑皮层视觉认知量化模型及其在目标检测定位中的应用

MIT大学的Rieseshuber和Poggio提出了脑颞叶皮层视觉认知系统的标准量化模型(QMVC),这种前馈式层级模型很好地仿效了脑皮层视觉从简单认知元到复杂认知元的识别机理.本文由QMVC模型提取出一组新的特征矢量,这组特征矢量具有对目标变换的不变性.基于QMVC模型的特征矢量建立了新的目标识别系统结构,新目标识别系统对各类目标具有不错的识别率和ROC特性.最后本文引入了尺度窗技术,将新特征应用于复杂场景中的目标检测和定位,实验结果说明本文的新目标检测方法是有效的.

视觉坐标测量中特征点成像中心的计算

介绍了视觉坐标测量系统中特征点成像中心的计算方法。利用变尺度窗一阶微分期望法精确确定质心计算参加点数。通过线性插值增加质心算法的计算点数 ,最终实现成像中心的计算。实验验证了所提算法的正确性。

基于图像处理的公交车内人群异常情况检测

为有效地监控公交车这一特定环境中人群的异常行为,提出一种公交车内人群异常情况检测的方法。对视频图像确立感兴趣区域,进行预处理;通过改进Vi Be算法提取运动目标,引入多尺度滑窗算法确定识别区域;结合连续多帧识别区域进行改进卷积神经网络算法的异常行为识别,通过识别结果判断公交车内人群是否异常。与传统方法的比较结果表明,该算法的检测正确率较高,可达93.5%,误检率较低,仅为1.6%,在实际应用中具有较高的参考价值。

加权多尺度复合窗指纹方向场建立及分级平滑

为了有效重建低质量指纹图像的脊线信息及真实的奇异点位置,提出了一种加权多尺度复合窗的指纹方向场（orientation field,OF）建立及其分级平滑算法.方法包括加权多尺度复合窗的指纹OF建立和后续的分级平滑两步.a.建立一系列不同尺度复合窗下的OF信息;通过平方梯度一致性指标确定各个尺度在整个系列中的权重;通过权重将一系列OF信息整合得到一个较为准确的粗OF.b.将粗OF量化为两种方向模式,消去孤立的方向模式得到滤波掩膜,根据滤波掩膜对OF进行二方向模式滤波;将得到的OF量化为三种方向模式,消去孤立块得到掩膜,根据掩膜对OF进行三方向模式滤波;最后得到准确且平滑的OF.对提出算法和同类算法进行实验比较,实验结果表明：提出算法能有效重建低质量指纹图像的OF,修复错误的脊线结构并保证真实的奇异点位置不偏移.

复合变异系数与梯度加权方向滤波的睫毛检测

针对目前睫毛检测中漏检以及检测精度与时间难以兼顾等问题,提出了复合变异系数与梯度加权方向滤波的睫毛检测算法.首先设计变异系数判别准则确定睫毛遮挡区域,再以最小类内变异系数法完成睫毛根部检测,然后结合多尺度复合窗及梯度向量加权投影判断睫毛尾部方向,最后利用动态方向滤波器完成低对比度且方向多样的睫毛尾部检测.在CASIA-IrisV1和CASIA-IrisV3-Interval公开数据库上,与传统基于Gabor滤波和区域灰度方差检测算法、基于眼睑轮廓和局部灰度极小值检测算法以及基于形态学运算的检测算法进行对比实验,结果表明所提算法的主观准确率(检测结果与人工标记结果重合度)、检测时间(算法复杂度分析)、睫毛漏检率(false eyelash-detection rate,FER)和睫毛误检率(false non-eyelash-detection rate,FNER)等评价指标均优于其他对比算法,并且具有较强的鲁棒性.

地震检测波的分形神经网络模式识别

基于分形理论提出了尺度窗分配维的概念,与单一分形维相比,尺度窗分配维集合能更好地对自然界中的无规分形进行全面、细致的描述,形成其分形特征向量.将分形特征向量作为输入矢量,通过标准样本集的学习,建立基于分形分析的复杂非线性系统RBF神经网络辨识模型.以地震检测波为分析对象,尝试将该模型应用于混凝土地下连续墙的区域物性预测,实例证明它的可行性.该方法将分形理论与神经网络的优势联合,提出了一条非线性系统检测识别的新技术路线,在无损检测等多个领域具有应用价值.

林窗尺度对侧柏人工林土壤磷组分的影响

磷是森林生态系统的限制性养分元素。当前,林窗尺度对磷组分的影响研究关注较少,特别是不同尺度林窗中不同位置磷组分含量的变化特征尚不清楚。本文以徐州市赵疃林场开设林窗4年后的50年生侧柏(Platycladus orientalis)人工林为对象,研究了对照及小、中、大3种林窗(半径R分别为4、8和12 m)下不同位置(林窗中心D_(1)、林缘D_(2)、林下D_(3)、D_(4))土壤磷组分的变化特征。结果表明:(1)不同林窗尺度对全磷、NaHCO_(3)-Po、NaOH-Pi、NaOH-Po、HCl-Pi、Residual-P含量的影响表现为:中林窗>小、大林窗;对NaHCO_(3)-Pi含量的影响表现为中、大林窗>小林窗;对H_(2)O-Pi含量的影响表现为:小林窗>大林窗>中林窗;土壤NaHCO_(3)-Po含量在林窗不同位置间存在显著差异(P<0.05),在小、中林窗不同位置呈现“低-高-低”的单峰趋势。(2)与对照相比,林窗形成4年后土壤pH值下降,水分增加;土壤全氮和有机碳含量在小林窗中增加,在中、大林窗中降低;不同林窗尺度对微生物生物量磷和碱性磷酸酶活性的影响表现为:中林窗>大林窗、小林窗。(3)土壤含水量、有机碳、微生物生物量磷及碱性磷酸酶活性是影响土壤磷组分的重要因子。综上,中林窗有利于提高土壤磷素的有效性,本研究可为侧柏人工林林窗合理尺度的确定提供科学依据,为改善土壤缺磷状况、提高林分生产力和生态系统稳定性提供理论基础。

林窗尺度对侧柏人工林植物多样性的短期影响

【目的】明晰林窗尺度对侧柏人工林植物多样性的短期影响。【方法】在江苏徐州九里山阳坡面调查开设2a后的3种尺度林窗(半径4 m林窗,编号S;8 m林窗,编号M;12 m林窗,编号L)中的植物多样性。【结果】(1)与对照样地(林窗附近样地)相比,不同尺度林窗内植物种类均有所增加。其中:灌木层植物在L、M、S林窗中分别增加了4种、7种、2种,草本层植物分别增加了4种、1种、3种,更新树种增加了2种、1种、1种。(2)除S林窗的灌木层外,林窗中的Margalef指数均显著大于对照样地(P<0.05),灌木层Margalef指数的最大值出现在M林窗,草本层中最大值出现在L林窗;L林窗和M林窗中灌木层的Shannon-Weiner指数显著高于对照样地(P<0.05);L林窗草本层的Pielou均匀度指数显著高于对照样地(P<0.05),并随林窗尺度增大基本呈现降低趋势。【结论】与S和L林窗相比,M林窗(半径8 m)对徐州侧柏人工林植物多样性和更新树种的增加有更大的促进作用。

基于RVE单元的石砌体有效模量计算方法

石砌体结构的力学性能研究已经取得一定的成果,但很少有研究考虑构造的随机性对石砌体结构性能产生的影响。该文基于代表性体积单元(RVE单元),针对几何构造具有一定随机性的石砌体,提出了一种有效模量计算方法,并与文献的试验和数值模拟结果对比,证明了所得有效模量的准确性。分别根据该方法和有限尺度测试窗法,对比分析了藏式古建石砌体的有效模量,并探讨了RVE单元尺寸大小对有效模量的影响。最后提出了一个基于所得有效模量建立砌体整体式模型的建模方法,并与传统分离式建模和基于有限尺度窗口法的整体式建模进行对比分析。研究结果表明:该方法与有限尺度测试窗法所得有效模量的数值大小和变化趋势相近,但该方法弥补了有限尺度测试窗法不能获得泊松比的缺陷;RVE单元尺寸的增大,使得其组元分布逐渐向完整结构的组元分布接近,导致大部分的Voigt、Reuss有效模量分量呈现先快后慢的收敛趋势;单元尺寸变化对厚度方向的轴向模量几乎没有影响,对其他面外的模量分量影响较小,对面内的模量分量影响较大;基于该方法所建整体式模型,可以在节约计算成本的同时,较为精确复制分离式模型的宏观变形。

横断山地区气候-植被区划

横断山地区是中国今后生态保护、清洁能源生产、川藏和滇藏铁路等重大基础设施工程建设的重要布局区.这里高山峡谷纵横,气候和植被分布区域性与垂直地带性显著,孕灾环境复杂,亟待开展横断山地区气候-植被区划,以便有效服务于农业生产与生态建设、山地灾害风险防范和重大工程建设等国家需求.为此,本文基于横断山地区最新划界成果,采用横断山地区及其周边122个气象站点1990~2019年气温、降水量、气压、日照时数、风速、相对湿度等地面观测数据和高精度土地覆被类型遥感反演数据,制定了适用于横断山地区高山峡谷复杂大地貌格局、气象站点稀少、气候和植被分异显著等综合自然地理特征的气候-植被区划方案,并将横断山地区划分为5个温度带、20个干湿区、55个植被小区.该气候-植被区划方案分别以日平均气温稳定通过10℃日数、年干燥度指数、主要植被类型作为划分温度带、干湿区、植被小区的主要指标,且以≥10℃积温、最冷月气温、最暖月气温等为辅助指标.与之前区划方案相比,本方案遴选并优化了适用于横断山地区复杂地形的薄盘光滑样条气候空间插值模型;结合地理探测器,科学厘定了存在争议的气候带(区)间区划指标阈值;提出逐步降尺度窗格划分法,以确定分区界线并降低了传统区划方法对主观性和经验性的过度依赖.此外,该方案充分考虑了横断山地区下垫面复杂、气候-植被分布类型急变的典型区域特征,并基于气候-植被区划指标空间分布特征,将高原温带和中亚热带间的气候急变带单独划分为山地亚热带.该区划方案将为横断山地区农业生产、生态保护、重大工程建设、防灾减灾救灾等社会经济活动提供有效的理论指导和科技支撑,并为下垫面复杂、区域差异显著、地面观测匮乏的全球高山峡谷区的气候-植被区划及其应用提供典型范例.