Land surface temperature retrieval for arid regions based on Landsat-8 TIRS data:a case study in Shihezi,Northwest China

Scientific interest in geophysical information about land surface temperature （LST） is ever increasing, as such information provides a base for a large number of applications, including environmental and agricultural monitoring. Therefore, the research of LST retrieval has become a hot topic. Recent availability of Landsat-8 satel- lite imagery provides a new data source for LST retrieval. Hence, exploring an adaptive method with reliable ac- curacy seems to be essential. In this study, basing on features of Landsat-8 TIRS thermal infrared channels, we re-calculated parameters in the atmospheric transmittance empirical models of the existing split-window algorithm, and estimated the ground emissivity with the help of the land cover classification map of the study area. Further- more, a split-window algorithm was rebuilt by virtual of the estimation model of the updated atmospheric transmit- tance and the ground emissivity, and then a remote sensing retrieval for the LST of Shihezi city in Xinjiang Uygur autonomous region of Northwest China was conducted on the basis of this modified algorithm. Finally, precision validation of the new model was implemented by using the MODIS LST products. The results showed that the LST retrieval from Landsat-8 TIRS data based on our algorithm has a higher credibility, and the retrieved LST is more consistent with the MODIS LST products. This indicated that the modified algorithm is suitable for retrieving LST with competitive accuracy. With higher resolutions, Landsat-8 TIRS data may provide more accurate observation for LST retrieval.     

PBL教学法在高校食品专业文献检索课程中的应用研究

分析高校食品专业本科生文献检索课程教学中引进PBL教学模式的必要性及其教学特点,探讨该课程PBL教学模式的基本思路,提出PBL教学法在食品专业文献信息检索课程中应用的优点及在教学中应注意的问题。     

基于卷积神经网络的小麦产量预估方法

小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

食用菌品牌形象的视觉艺术价值

从视觉艺术的角度研究食用菌品牌形象的设计。通过讨论品牌名称、标志物和文字等食用菌品牌视觉要素,提出了食用菌品牌形象的视觉艺术价值设计原则。食用菌品牌形象的视觉艺术价值体现在品牌设计的多个方面,创新的视觉艺术能让食用菌品牌形象真正体现艺术的价值。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础，是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源，采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理，在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果，并剔除非树冠信息；再以树冠信息种子对象为基础，使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围；最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界，完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明，由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异，进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%，可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

基于图像处理的疏透度测定及结构关系研究

为快速、准确地测定防风林林带疏透度，建立林带疏透度与林带结构因子间的关系模型，为防风林建设及调整提供合理化意见。使用图像处理技术对获取的防风林林带照片进行自动识别，通过Otsu算法自动将树木实体区域和孔隙区域分割，从而测定林带疏透度。并采用相关性分析和逐步线性回归法建立疏透度与林带结构因子间的关系模型。结果表明，采用Otsu算法测定林带疏透度的方法与图像处理软件(Photoshop)测定结果无明显差异，该方法操作简单、效率高，能够快速、准确测定防风林林带疏透度。防风林疏透度与林带行数、棵数、枝下比例、株行距、密度存在显著性相关关系，构建疏透度与林带行数、密度间的关系模型:β=-0.060 1N-0.065 8ρ+0.810 9(R²=0.961 3,P=0.000 29)。根据建立的防风林林带疏透度与林带结构因子间的关系模型，可对防风林的建设提供科学合理化的指导，使其发挥更好的防护效应。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题，提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism，MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module，MSFF Module）；其次在DenseNet基础上，结合浅层网络主要提取纹理、细节特征，深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法，通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构，使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能；同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明，MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升，其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点，召回率分别提高了6.31和5.00个百分点，F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点，平均识别准确率可达95.92%，具有较高的识别准确率及广泛的适用性，能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求，可为植物叶片缺素识别提供参考。     

盐阳离子类型对红壤裂缝开闭规律的影响

为了探究灌溉水中盐离子浓度及类型对土壤裂缝变化过程的影响,为南方灌溉用水安全提供数据理论支持,采用蒸馏水配置15,10,5和2.5 g/L等4个质量浓度梯度的NaCl,KCl,CaCl₂和MgCl₂等4种类型溶液,分别浸泡南方亚热带地区的典型红壤,并且采用恒温蒸发模拟干燥过程和喷湿法模拟增湿过程,结合数字图像技术提取土壤表层开裂闭合过程中裂缝主要几何参数,分析盐阳离子类型对红壤裂缝发育过程特征的影响.结果表明:红壤干燥过程中,裂缝在土壤质量含水率由30%降至10%时增长最快;在质量含水率低于10%后达到最大值并保持稳定不变.红壤的裂缝面积密度与4种盐阳离子浓度呈极显著正相关关系,裂缝长度密度与K⁺及Mg²⁺呈极显著负相关,与Ca²⁺呈显著负相关关系.4种盐阳离子对红壤开裂面积促进程度深浅顺序为Na⁺,K⁺,Ca²⁺,Mg²⁺;4种不同离子浓度的处理中,NaCl质量浓度为10 g/L,而KCl,CaCl₂和MgCl₂质量浓度为15 g/L的溶液对红壤开裂促进效果最好,其裂缝面积相比于蒸馏水处理分别增大了155.0%,160.1%,109.4%和39.2%.红壤的开裂含水率低于闭合含水率,4种盐阳离子浸泡后会使红壤的开裂含水率和闭合含水率均升高.     

中日两国地区旅游形象设计比较研究及其对我国的启示

指出了地区旅游形象设计不仅仅有助于宣传当地旅游形象,而且有助于扩大本地的知名度,增进人们对本地的好感。为此,很多国家和地区都非常重视旅游形象的设计。从中国和日本的情况来看,由于传统文化思想、审美能力、设计人员的阅历和艺术创造观等诸多方面的差异,使得两国在旅游形象主题词、形象Logo和宣传口号的设计方面出现了不同的特色。针对两国已经公布的地区旅游形象设计进行了深入地剖析与阐述。通过比较研究,有助于两方取长补短,提高旅游形象设计水平,从而更好地开展宣传和扩大相关地区的知名度。