基于深度学习的近地面草原鼠洞识别计数关键问题研究与应用

鼠洞密度可用于评估草原鼠害发生程度。在近地面鼠洞图片采集与识别中,图像分辨率和拍摄倾角是影响时效性和识别性能的关键因素。为此,设计了带有倾角传感器的图像采集装置,在锡林郭勒草原采集2325张鼠洞图片并进行手工标注,对比分析了3种图片输入尺寸(416 pixel×416 pixel、608 pixel×608 pixel、1024 pixel×1024 pixel)、4类拍摄倾角(21°、32°、41°、51°)、2种目标识别模型(YOLOv3和YOLOv4)对识别性能的影响。结果表明:YOLOv4模型在输入图片尺寸为416 pixel×416 pixel时能取得最优的性能。当拍摄倾角为41°时,识别性能最优;当拍摄倾角为32°时,识别性能最差。与近3年发表的鼠洞识别方法进行对比分析,验证了本文方法的性能先进性。研究结果可为草原鼠害的智能化监测提供技术支撑。

基于无人机影像与OBIA-CFS算法的荒漠草原鼠洞斑块识别

鼠洞斑块的快速确定在生态上非常重要,在技术上也具有挑战性。无人机影像与面向对象分析技术(OBIA)相结合为鼠洞斑块识别提供了新的技术手段,也为理解鼠洞斑块与植被盖度之间的空间格局提供了可能。然而OBIA的扩展特征空间提供了大量冗余信息,影响了鼠洞斑块提取的精度和效率。为此提出一种OBIA耦合特征选择的荒漠草原鼠洞斑块识别框架,研究支持向量机、随机森林、K-最近邻在鼠洞斑块识别上的性能,探讨鼠洞斑块面积与植被盖度之间的关系。结果表明:特征选择与随机森林相结合的算法总分类精度高达91.74%,Kappa系数为0.89,优于支持向量机和K-最近邻,表明特征选择在降低特征维度的同时可以提升随机森林算法的性能。基于最优特征集的支持向量机在处理无人机影像上的时间成本最低,样本的平均处理时间为11.48 s,特征选择可以有效提高影像处理的速度。本文还证明了鼠洞斑块面积与植被盖度之间满足二次函数关系。研究结果为基于无人机影像的荒漠草原鼠害监测提供了一种新的方法,也为鼠害防治和草原治理提供了理论指导。

三江源区不同鼠洞密度下高寒草甸植物群落生物量和土壤容重特性研究

近年来由于自然和人为因素的双重影响导致三江源高寒草甸存在不同程度的退化，同时鼠害频繁。本研究主要对高寒草甸在不同鼠害梯度下的生物量和土壤容重变化情况进行研究。结果显示，不同鼠洞密度与地上，地下及总生物量没有直接的线性关系。8月地上、地下及其总生物量基本高于6月，地下生物量均远远大于地上生物量；6月地下／地上生物量在11．81～27．64倍，8月地下／地上生物量为8．48-30．90倍；各样地0～10cm根系占总根系的百分率较高，6月达78．21％～83．45％，8月达79．32％～91.54％，0～10cm根系占有量8月〉6月，10-20cm基本持平，20～30cm为8月〈6月。容重与各土层为正线性关系，y=ax＋b（r=0．7595～0．9997）；根土质量比与各土层关系为y-ax^2＋bx＋c。

青海果洛地区不同鼠洞密度下高寒草甸植物生物量分布特征

为探讨不同密度下的鼠类活动对高寒草甸植物生物量的影响,本研究以高原鼠兔（Ochotona curzoniae）的有效鼠洞作为调查对象,分析了不同鼠洞密度对黄河源区青海果洛高寒草甸植物地上、地下和总生物量的影响。结果表明：随着草地鼠洞密度的增大,植物地上、地下和总生物量呈“V”字型变化趋势,先急剧下降后缓慢上升,满足y=ax2＋bx＋c关系;其中样地Ⅰ（3个/25 m×25 m）生物量最大,样地Ⅳ（54个/25 m×25 m）最小,样地Ⅴ（85个/25 m×25 m）鼠洞密度较大,而生物量并不是最小值;植物地下生物量主要分布在0-10 cm的范围内,随着鼠洞密度的增大有向表层聚集的趋势,生长旺盛期更为明显。植物群落组成中,随着鼠洞密度增大,莎草类和禾草类地上生物量均呈现下降趋势,而杂类草则趋于增加。

江河源区“黑土滩”退化草地秃斑与鼠洞的分形特征

近年由于自然和人为因素的双重影响,导致三江源高寒草甸发生不同程度的退化。综合分析草地土壤斑块(鼠洞和秃斑)形成的规律,对揭示高寒草甸退化机理极为重要。于2009年7-8月对高寒草甸在不同退化梯度下的标志之一——土壤斑块(鼠洞和秃斑)特征进行了调查与分析。结果表明:重度退化区斑块多样性指数是中度退化区的5.14倍;中度退化区秃斑斑块密度为鼠洞的2.83倍,而重度退化区样线上鼠洞的个数是秃斑的2.8倍;重度退化区中、低和亚低坡是鼠害高发区,各坡段鼠洞总面积和鼠洞破碎度指数大体呈现反变关系,鼠洞形状和分形维数与退化程度相关;各坡段秃斑总面积和秃斑破碎度指数并不严格呈现反变关系;秃斑形状与退化程度相关;在同一退化程度的尺度范围秃斑图形具有统计自相似性,不同的退化程度构成了秃斑的等级结构。由于不同斑块对于放牧侵蚀的功能不同,因此,不同斑块的不同形状特征对于土壤侵蚀的意义有待进一步探索。

武汉市居民区外环境鼠洞灭鼠研究

目的了解城市居民区外环境鼠洞特性,提高鼠洞灭鼠效果。方法对鼠洞分类,用废旧报纸堵塞鼠洞,分别在1、3、7、14 d查看掘开情况。在对照区用废报纸堵洞,次日在掘开的鼠洞内投30 g溴敌隆稻谷毒饵,1周和2周后重复该过程;试验区按操作规程灭鼠。结果居民区鼠洞可按外形分为5类。1、3、7、14 d鼠洞掘开率分别为21.2%、35.5%、43.9%和51.4%。对照区和试验区灭效分别为10.0%和90.4%,RPI值为10.6。结论根据外观判断阳性鼠洞的经验不可靠,用报纸堵塞鼠洞7 d查看结果较可靠。按操作规程灭鼠更符合综合治理(IPM)原理。

城市土质地面鼠洞与地下井关联性调查

目的了解武汉马路边绿化带及老旧居民区土质地面鼠洞分布现状,检验城市地下井周边土质地面更容易有鼠洞的经验是否可靠。方法在武汉城区马路边绿化带、老旧居民区土质地面选全部落在距离井盖5 m范围内的"井盖附近样方"及所有点距离最近的地下井井盖超过5 m的"远离井盖样方",记录样方中鼠洞数量及与井盖是否"零距离"接触,分析多种因素与土质地面样方是否有鼠洞的关联性。结果 "井盖附近样方"及"远离井盖样方"鼠洞阳性率分别为7.3%和3.1%,具有显著性差异(P<0.001);鼠洞密度分别为0.052和0.018个/m2,具有显著性差异(P=0.005)。"零距离"和"非零距离"样方鼠洞阳性率分别为17.7%和3.1%,具有显著性差异(P<0.001);鼠洞密度分别为0.069和0.023个/m2,具有显著性差异(P<0.001)。马路边绿化带和老旧居民区样方鼠洞阳性率分别为2.4%和8.9%,具有显著性差异(P<0.001);鼠洞密度分别为0.030和0.040个/m2,具有显著性差异(P=0.037)。结论城市地下井盖附近土质地面更可能有鼠洞。

动力鼠洞平台板受力性能有限元分析

根据动力鼠洞三种工况选取最不利工况,对动力鼠洞平台板及其下部筋板部分,采用ANSYS有限元软件建模分析。通过鼠洞平台板竖向变形分析可知,平台板最大竖向位移为0.39mm,竖向变形约为0mm;通过动力鼠洞平台板和筋板应力分析可知,平台板的边缘中部处应力大约为80.35MPa,其值小于所使用钢材的屈服强度235MPa。

海洋钻井平台动力鼠洞系统的研究

动力鼠洞系统是海洋钻井平台钻杆自动化处理系统的关键设备,与自动猫道及铁钻工等钻杆处理设备配合使用,可起到离线接/卸立根的作用。该装置采用双液缸驱动的滑轮组提升系统,满足了不同长度钻杆的起升下放要求;鼠洞上端采用扶正装置,解决了不同管径钻杆的扶正定心问题;鼠洞下端缓冲装置有效地保护了钻杆端部的螺纹。该系统特别适合海洋钻井平台钻机用于与其他钻杆处理设备配合进行接/卸立根操作,结构简单,便于操作,有效提高了劳动效率,同时降低了作业风险。

鼠洞对铁路轨枕的危害研究及治理

在考虑轨道稳定性的过程中,要考虑鼠洞对轨枕的危害性。鼠洞会使轨枕底与道碴之间存在空隙,列车运行时鼠洞会使轨枕产生附加动力。对轨枕进行了动力学计算和强度校核,当鼠洞严重时,轨枕不能满足动力学强度条件。本文就鼠洞对轨枕的危害性进行了研究,介绍了大瑶山隧道治理鼠洞的实验,该实验效果较好,提出了治理鼠洞的基本方法,本文的研究结果为改进鼠洞对轨枕的危害提供了一定的科学依据,具有一定的指导意义和应用价值。

一种基于东北草场鼠洞的数字化检测方法

传统的草场鼠害调查通常采用人工方法,调查周期长,耗费人力资源。针对东北草场的鼠害情况,设计采用无线传感器网络采集草原鼠洞图像,并提出一种新的自动化检测方法。该方法首先对采集的鼠洞彩色图像进行彩色区域分割、多模板掩膜去除噪声等处理,然后用Sobel算子提取图像边缘,二值膨胀连接不连续边缘,最后根据连通分量的连通性统计鼠洞个数。试验结果表明,此方法能有效地统计鼠洞数量,从而有效地监测鼠害的发生。

无人机遥感影像的YOLOv3鼠洞识别技术

【目的】利用无人机遥感结合机器视觉识别荒漠林大沙鼠鼠洞,以期能够自动、准确和高效地获取鼠洞分布情况,为提高科学治理鼠害效率提供支持。【方法】针对古尔班通古特沙漠南缘荒漠林大沙鼠典型鼠害区,提出一种运用机器视觉结合无人机遥感对鼠害区域鼠洞进行识别定位的方法。该方法包含利用YOLOv3网络及其轻量级解决方案YOLOv3-tiny网络2种识别大沙鼠鼠洞的方案。首先从2次拍摄的低空遥感影像中挑选合适的影像,将其裁剪为416×416像素的图像,利用目标标注工具labelling对图像中鼠洞进行标注,构建荒漠林大沙鼠鼠洞数据集。而后利用k-means聚类算法对大沙鼠鼠洞数据集目标候选框的个数和宽高比维度进行聚类分析,选出适合数据集的先验框。最后调整参数对网络进行训练,采用对大沙鼠鼠洞数据集目标检测的准确率(precision,P)、召回率(recall,R)和平均精确率(average precision,AP)作为目标检测算法的评价指标。【结果】YOLOv3网络在大沙鼠鼠洞数据集上的平均查准率为92.37%,YOLOv3-tingy的平均查准率为85.86%,YOLOv3网络比YOLOv3-tiny网络AP要高6.51%,但YOLOv3-tiny参数量仅为YOLOv3的1/13;YOLOv3网络在本文硬件环境中检测单张图像的平均时间为0.83 s,YOLOv3-tiny为0.22 s。【结论】以上结果表明无人机遥感结合YOLOv3网络与YOLOv3-tiny网络可以实现对大沙鼠鼠洞的识别定位,高效的监测大沙鼠鼠洞的分布情况,弥补了传统方法监测鼠害时的不足,提高了监测大沙鼠鼠害的实时性、灵活性。

改进YOLOv5s的无人机鼠洞目标检测

[目的]针对自然场景下无人机拍摄的图像中鼠洞目标占比小,与地物高度融合且容易受阴影等各类因素影响,导致误识别率高的情况,需要对目标检测算法进行改进,以提高鼠洞定位精度。[方法]以YOLOv5s为基础算法进行优化改进,在Backbone主干网络的C3模块融合轻量ECA注意力机制模块,从通道方面更好关注特征信息,降低漏检率;在特征金字塔FPN中引入转置卷积学习最佳上采样方法,恢复卷积运算中丢失的有用信息;用SIoU替换CIoU损失函数来有效减少冗余框,同时加快预测框的收敛和回归。其次,做消融实验来验证3种改进策略的有效性并对比模型改进前后在不同场景下的识别情况。[结果]改进的YOLOv5s比原始模型的P、R和mAP分别提高了3.3%、3.7%和3.5%,FPS达到了56.7,且在特殊场景下无漏检、错检的情况,可以保证鼠洞检测的准确性和实时性。对比其它算法在平均检测精度、体积和速度上都较有优势。[结论]本文改进的算法能满足在复杂场景下的鼠洞检测,实现精确定位,为鼠害监测提供鼠洞检测方面的支撑。

三江源典型区鼠洞无人机遥感识别研究

草原鼠洞的识别定位可以为鼠害的监测、预测和防治等提供科学参考,因此,如何快速且准确地识别草地鼠洞成为亟需解决的问题。选取玛多县典型区作为研究区,利用可见光波段无人机影像,研究并建立了面向对象的模板匹配法和支持向量机法的草地鼠洞自动识别方法。模板匹配法是在多尺度分割的影像中选取不同种类的鼠洞对象并生成匹配模板,接着进行目标检测并产生初始结果,最后构建光谱、几何和纹理特征库对检测结果进行筛选。支持向量机法首先采集鼠洞训练样本并优化分类特征空间,然后采用支持向量机分类器监督分类得到鼠洞识别结果。对2种方法的识别结果进行精度评价与分析表明:2种方法的总体精度均较高,适用于三江源区草原鼠洞的精准识别。基于面向对象的模板匹配法比支持向量机法的总体识别精度整体高1%,错分误差低3%,识别效果较好。

大沙鼠鼠洞分布格局的初步研究

大沙鼠鼠洞以洞系为单位，其空间分布格局有明显季节差异。其单个洞群内的洞口呈聚集分布。用相邻方格子法检验１０个等级样方面积和不同季节鼠洞分布格局，发现不同季节和样方面积鼠洞分布型有明显差别。用Ｍ／ｍ法对大沙鼠洞系表现面积的估计各个季节不同。大沙鼠对洞口利用具有季节差异。

鼠洞犁在农田内涝治理中的试验应用

简要介绍了黑龙江省农田水利建设中应用的鼠洞犁的工作原理。通过在北安地区低洼易涝地块的试验证明，鼠洞犁在内涝治理中作用显著。

犁底鼠洞的排涝效果

研究表明:犁底鼠洞有明显的排涝增产的效果,且有施工简便,投资少的优点。是三江平原地区排除“哑叭涝”,的一种较好方法。

浮法玻璃熔窑鼠洞热补方法探讨

文章阐述了一种新型的浮法玻璃熔窑洞孔热修方法:选择热补材质、设计洞孔结构和施工方式三者相结合的技术方法,称为"鼠洞热补方法"。该方法操作方便、成本低、热修后不需重复修补,使用寿命长,质量可靠。

掌握鼠洞分布提高灭鼠效果

1984年春以来,我省选择不同生态条件的18个地、县进行鼠害重点普查,分布广、危害较大的农田优势鼠种主要有大仓鼠(Cricetulus triton )、黑线仓鼠(C.barabensis)和黑线姬鼠(Apodemus agri-us) 等。以上鼠种皆营洞穴生活,洞口或附近常有松动盗扒的土堆易发现。