基于区间值的广义多尺度决策系统及最优尺度组合选择

多尺度决策系统基于多粒度思想对数据进行不同角度、深层次的分析与处理.目前,多尺度决策系统主要处理单值形式的数据,但在许多实际问题中,决策系统中的数据往往以区间值的形式存在.因此,将经典的多尺度决策系统推广到区间值上具有一定的意义.本研究定义了广义多尺度区间值决策系统的概念;基于Jaccard相似率推广了计算多属性下对象之间的相似度,以构造θ-相容关系;讨论了保持4种分布协调性相互等价的θ取值;证明了在不协调广义多尺度区间值决策系统中,任取一个θ值获得的最优尺度组合与取关于θ的某个区间范围获得的最优尺度组合相同.     

不同尺度的农业空间信息研究

论文从点尺度、区域尺度、点尺度向区域尺度的扩展等方面探讨了农业空间信息的概况,基于3S技术和地统计学Kriging模型,论文分析了农业空间信息的特征,指出了开展不同尺度农业空间信息对农业空间信息时空演变和农业的智能决筛具有重要意义。     

基于多尺度几何特征单木点云的语义分割

针对目前地面激光扫描树木点云精确分离枝干点和树叶点成分困难的问题,提出一种基于多尺度几何特征的单木点云语义分割的方法。首先将水曲柳和樟子松样地点云数据进行单木分割,再计算多尺度点云协方差矩阵特征值,之后选择特征分类器,并根据特征值重要性选择最优特征值,最后对树木的枝干叶点云进行分割。通过比较支持向量机(SVM)、极限梯度增强(XGBoost)和随机森林(RF)3种分类器的训练时间和精度,选择XGBoost作为最终的分类器,并根据特征值重要性选择出6种最优特征。结果表明,2块样地枝干点和叶点的分割精度都>0.88,并且F1值和IOU也都在0.8以上。提出的方法能够有效分割出水曲柳和樟子松树叶点云和枝干点云,有较高的识别精度,研究结果为后续单木三维模型构建及生物量估算提供了条件。     

基于Segformer网络的地块尺度作物种植结构精细化识别与分类

防止耕地“非粮化”、稳定粮食生产是中国粮食安全的基石。为实现地块破碎化地区作物类型及种植结构精细化识别和分类,本研究以江苏省泰兴市为研究区,基于高分辨率遥感影像和多尺度融合特征显著的Segformer语义分割模型,实现地块尺度的耕地信息精细化提取;同时结合多源遥感数据构建主要植被类型归一化植被指数(NDVI)时序曲线及植被生长关键时间节点的光谱反射特征,开展地块尺度的作物种植结构分类。结果表明：基于Segformer模型的分割方法可有效识别耕地,F1系数达92.4%;基于主要植被类型多时相NDVI时序特征及植被生长关键时间节点光谱反射特征的作物种植结构分类方法能够实现地块尺度的种植结构分类,总体分类精度达82.38%。因此,本研究建立的方法可有效实现地块尺度耕地信息的精细化提取及种植结构识别和分类,为耕地保护提供技术支持。     

基于模块化多尺度算法的通信重叠社区检测

针对常规的社区检测方法未能量化社区特征这一问题,通过考察社区结构的多尺度特征,提出一种基于模块化多尺度的重叠社区检测算法。从节点、社区和网络三个尺度分别量化社区结构,并建立高度模块化的社区检测模型。首先提取节点集,扩展社区形成社区初始集,最后通过算法迭代聚类特定节点。在人工网络和现实网络中对算法进行了大量测试,几种质量评价指标以及实验结果均表明该算法计算成本低,且准确高效。     

辐射传输模型多尺度反演植被理化参数研究进展

植被是生态系统最重要的组成成分之一,许多与植被有关的物质能量交换过程都与植被的理化参数密切相关,因此定量估算植被的理化参数含量对监测植被生长状况、森林火灾预警以及研究全球碳氮循环过程等都具有重要意义。在众多定量反演植被理化参数的方法中,基于数学、物理学以及生物学的基本理论建立起来的辐射传输模型受到越来越多的关注。辐射传输模型描述了植被与入射辐射之间的相互作用过程和特征,相对于传统的经验/半经验方法,辐射传输模型物理意义明确,具有稳定性和可移植性强的特点。在分析国内外最新相关研究的基础上,首先从植被叶片、冠层和像元3个不同的尺度阐述反演植被理化参数的辐射传输模型。叶片尺度上主要介绍PROSPECT模型和LIBERTY模型;冠层尺度上主要介绍SAIL冠层辐射传输模型以及PROSPECT与SAIL耦合的PROSAIL叶片-冠层辐射传输模型;像元尺度的植被理化参数反演目前主要采用冠层尺度的辐射传输模型。其次,分析尺度变化下植被理化参数遥感反演所面临的主要问题,如不同尺度下模型参数敏感性的变化、辐射传输模型的选取以及混合像元的影响等。最后,总结展望植被理化参数反演多模型与多种数据源相互结合的研究趋势,以及将来具有高空间分辨率的高光谱遥感卫星升空后所带来的发展前景。     

尺度与方向依赖的二化螟种群空间格局及其模拟抽样研究

为探明昆虫空间分布中可能存在的分形特征 ,在昆虫分布型经典分析方法的基础上引入尺度和方向变量 ,研究了越冬代二化螟幼虫种群空间格局及其模拟抽样精度随尺度和方向变化而变化的规律 .结果表明 ,以单株为单位 ,二化螟种群属聚集分布中的广义负二项分布 ,其分布具空间异质性 ,在同一尺度下 ,样方间变异系数和聚集程度按行、块、列依次递减 ;在相同尺度和抽样分数下 ,越冬代二化螟种群田间取样以列抽样估计精度最优 ,行抽样最差 ,块抽样居中 ,列抽样时 2× 1～ 6× 1尺度估计精度多优于 1× 1尺度     

基于套合模型的土壤有机质空间尺度效应分析

为了探索土壤有机质含量在空间分布上的特征,更好地服务于土地生产力和土壤肥力评价,以北京市平谷区西北部桃园为研究对象,通过地统计学方法分析了土壤有机质空间尺度效应.结果表明,指数模型对土壤有机质含量拟合效果最佳,各尺度上的样点数据均符合正态分布,其空间结构对空间尺度的依赖性较明显;理论半方差变异函数I值和(Z*-Z)2检验表明,L尺度下普通克里格法预测效果比套合模型法好,在M、S尺度下结果刚好相反;土壤有机质含量在空间分布上呈集中连片的趋势,有机质含量低值主要集中在研究区的西南部和中东部区域,有机质高值主要分布在北部和南部的少部分区域.因此,在采样密度较大的尺度下基于多尺度套合法针对土壤有机质空间变异进行研究,使得插值结果达到更高的可靠性,可为制定土壤肥力评价方案提供科学的指导.     

褶皱山区NDVI与地形因子的多尺度耦合关系研究

[目的]揭示我国长江上游褶皱山区植被分布与地形耦合关系.[方法]基于二维小波分析的方法,分别构建归一化植被指数NDVI和地形因子在不同尺度上的小波低频系数空间分布的特征模式,然后分析NDVI和地形因子小波低频系数的相关性,并建立多尺度下NDVI低频系数的拟合方程.[结果]①多尺度下NDVI与高程的空间分布相似度最高;②...     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

基于多尺度角点的种子破损特征检测算法

针对种子破损局部特征的检测,提出一种基于多尺度角点准确性检测的簇分类算法。该算法对多尺度破损特征角点分类并进行分类点空间位置和尺度上非最大值抑制确定破损局部结构的簇候选特征点,并以候选特征点来参与特征准确性精化的迭代计算。试验结果表明,该算法去除了常规多尺度角点算法检测破损特征存在的冗余点,有效提高了多尺度下种子破损特征定位准确度,降低了迭代计算的时间复杂度。     

面向对象的最优分割尺度下多层次森林植被分类

对福建省将乐国有林场地物进行分析,结合QuickBird高分辨率影像及其重采样低分辨率影像进行多层次分割,同时结合ESP分割尺度评价工具获取最优分割尺度参数,以实现影像地物最佳分割效果。对不同分割层次下对象光谱特征、纹理特征等进行提取,应用专家知识及统计特征选取影像对象特征和确定阈值,实现研究区域森林地物及树种的分类。对森林植被等分类总精度达到80．53％。     

基于多尺度特征融合和密集连接网络的疏果期黄花梨植株图像分割

由于自然环境下果蔬植株的果实、枝干和叶片等目标尺度不一、边缘不规则,因此造成其准确分割较为困难.针对该问题,提出1种多尺度特征融合和密集连接网络(Multi-scale feature fusion and dense connection net-works,MDNet)以实现黄花梨疏果期植株图像的准确分割.在研究中借鉴了编码-解码网络,其中编码网络采用DenseNet对多层特征进行复用和融合,以改善信息传递方式;解码网络使用转置卷积进行上采样,结合跳层连接融合浅层细节信息与深层语义信息;在编码、解码之间加入空洞空间金字塔池化(Atrous spatial pyramid pooling,AS-PP)用于提取不同感受野的特征图以融合多尺度特征,聚合上下文信息.结果表明,ASPP有效提高了模型的分割精度,MDNet在测试集上的平均局域重合度(MIoU)为77.97％,分别较SegNet、Deeplabv2和DNet提高了8.10个、5.77个和2.17个百分点,果实、枝干和叶片的像素准确率分别为93.57％、90.31％和95.43％,实现了黄花梨植株果实、枝干和叶片等目标的准确分割.在翠冠梨植株图像的独立测试中,MIoU为70.93％,表明该模型具有较强的泛化能力,对自然环境下果蔬植株图像的分割有一定的参考价值.     

文冠果花性状多尺度分析

针对文冠果新品种鉴定确立DUS性状指标体系与判别方法的需要,以白花、红花两种遗传类型的花性状为研究对象,选择两个地区作对比,从多尺度分析了9个花朵性状、9个花序性状的差异性和相关关系。性状差异性分析结果表明,花序性状比花朵性状稳定,白花花朵性状比红花花朵性状稳定;花性状的遗传变异大于在尺度上的变异;花性状的变异程度随着尺度的增大而降低,即由大到小的排序为单花尺度、花序尺度、植株尺度、区域尺度。性状相关性分析结果表明,白花性状间相关性大于红花的;花朵尺度性状间相关性大于花序尺度的;北京花朵尺度性状间相关性大于辽宁的,辽宁花序尺度性状间相关性大于北京的。首次建立了花冠面积与花瓣长、花瓣宽的二元指数估计模型;建立了花序质量与花序基径、花序长的一元指数估计模型,花序质量与花序基径、花序长和花序宽的三元指数估计模型,给出的模型可用于性状评价、选优、可塑性研究等,为文冠果种质资源鉴别、分类和多目标选育优良品系与品种鉴定提供依据。     

基于SSD多模态多尺度特征融合的行人检测算法

针对行人检测算法在复杂光照场景以及多尺度情况下检测效果较差的问题,提出了一种基于SSD多模态多尺度特征融合的行人检测算法CMMSNet.该算法使用ResNet作为SSD算法的主干特征提取网络,分别提取可见光图像和红外图像两种模态的特征,在多尺度的特征层上使用注意力机制对两种模态的特征进行加权融合,使用多尺度特征融合层进...     

水体叶绿素遥感反演中的多尺度分析

水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题,选择合适的空间分辨率影像能够准确地表征水域污染的空间分布状况.充分利用水体空间尺度信息,研究水色遥感的尺度问题,有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力.以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例,以Matlab为平台,采用基于离散小波多尺度变换分析方法,生成多光谱尺度和空间尺度影像,然后利用水体污染物的定量遥感反演方法,获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度,并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证.通过结果比较,确定100 m分辨率的HSI高光谱数据为较优分析空间尺度.     

西北太平洋柔鱼资源丰度的空间尺度分析

对2011年西北太平洋柔鱼Ommastrephes bartramii渔获统计数据,进行了12个不同尺度的划分,采用地统计学方法分别计算了各尺度下柔鱼资源丰度的空间分布格局的特点.结果表明:块金值和基台值在不同尺度下的变化趋势基本一致,但其他参数表现有所差异;中小尺度下半变异函数拟合模型主要为指数模型和球状模型,变程呈线性分布,空间自相关性相对较强;而大尺度下半变异函数拟合模型均为高斯模型,变程呈现上下波动趋势,空间自相关性相对较弱.结合西北太平洋柔鱼群体自身的种群结构特征以及海洋环境进行分析,结果表明,小尺度下空间结构差异主要反映了柔鱼群体自身的种群结构特征,中尺度下主要反映了海洋环境对柔鱼群体结构产生的影响,而大尺度下变量的随机性和变化幅度较大,体现的空间自相关性较弱,可能受海洋环境的影响过大而不适于柔鱼种群空间分布格局的研究.     

江汉平原耕地土壤氮素空间尺度套合与变异规律研究

 【目的】为克服尺度效应对氮素空间变异规律认识的影响，更加充分的利用多尺度空间信息。【方法】利用地统计学方法，以江汉平原后湖农场流塘分场为样区进行多尺度嵌套取样，探讨了全氮在不同采样尺度上的结构差异，提出了多尺度套合模型，研究了区域氮素的空间分布现状。【结果】各尺度上样点数据均符合正态分布，且以球状模型拟合效果最佳；全氮在不同尺度上都存在空间变异性，但其特征参数不同，尺度差异明显；采用多尺度套合模型进行kriging估值，可以有效提高拟合精度，且不局限于套合尺度的距离范围（本研究为100 m和50 m），部分区域内估计误差仅为普通克立格方法误差的1/2，精度提高的程度与套合尺度的设置有关。【结论】应用多尺度套合法研究土壤养分的空间变异，可有效提高拟合结果的可靠性和变量描述的准确性，可为精准农业方案的制定与实施提供科学依据。     

重庆市不同尺度土地城镇化格局特征及其成因

采用重庆市2009年、2014年土地利用数据,以功能区、区(县)、乡(镇)3级行政区为研究单元,从土地城镇化水平及变异指数、全局空间自相关、局部空间自相关、方差分解等方面分析了3级尺度土地城镇化水平的格局特征.结果表明:土地城镇化格局特征具有明显的尺度依赖性,表现为大尺度空间格局稳定性强、变化幅度小、变化类型少,小尺度空间格局变化显著、变化幅度大、变化类型多的特点;尺度较小的行政单元土地城镇化格局受到上级行政单元土地城镇化总体格局的限制,并表现出局部的点状、带状分布特点;区(县)级尺度对土地城镇化水平的不均衡度贡献份额最大,功能区级尺度次之,乡(镇)级尺度最小;不同尺度,土地城镇化格局成因差异有统计学意义,区(县)土地城镇化格局受经济发展、产业集聚、人口集聚等多因素综合影响,乡(镇)土地城镇化格局受地形条件、区位条件等自然条件的影响更大.     

基于PROSPECT和4-scale模型的光化学植被指数尺度转换

  目的  光化学植被指数（PRI）对于准确估计植被光能利用率（LUE）有着重要的作用。但在不同的尺度（叶片、冠层、景观尺度）上,PRI与LUE二者之间的关系及其影响因素不同。传感器获得的光谱为像元及冠层光谱,叶片尺度的PRI-LUE关系模型无法直接用于冠层尺度的数据,因此需要对冠层尺度的PRI指数进行尺度转换。  方法  首先通过叶片尺度的PROSPECT模型,模拟不同生化参数下叶片的反射率与透射率,进而计算叶片尺度PRI指数与简单比值PRI指数（记为SR-PRI）。其次,将获得的叶片尺度反射率、透射率作为参数输入到4-scale模型中,获取不同叶面积指数（ LAI）下冠层尺度的反射率,计算得出冠层尺度的PRI、SR-PRI。建立不同LAI下PRI、SR-PRI的冠层?叶片尺度转换函数,并对不同尺度上影响PRI、SR-PRI的因子进行敏感性分析。  结果  PRI、SR-PRI在进行冠层与叶片尺度转化过程中,都表现出很明显的线性关系,并且拟合效果（R2）呈现出随LAI的增大而增大的趋势。对比相同LAI水平下的PRI、SR-PRI的拟合结果发现,SR-PRI的拟合效果普遍要优于PRI。  结论  4-scale模型用来进行PRI与SR-PRI在冠层、叶片间的尺度转换是可行的,通过建立不同LAI下的尺度转换函数,可以实现将冠层尺度的PRI、SR-PRI转化到叶片尺度。