基于残差网络和特征融合的小麦图像修复模型

针对基于生成对抗网络的多数图像修复算法所修复的图像纹理细节不清晰,不能充分融合神经网络提取的纹理细节信息和语义信息的问题,本文提出一种基于残差网络和特征融合的双阶段生成网络图像修复模型,通过修复训练集中被遮挡的图像,获取符合训练集整体分布的修复图像。首先,设计一种轻量型多尺度感受野残差模块,通过多个感受野不同的卷积核提取特征信息,提升粗化生成网络保留纹理信息的能力。其次构建一种双边精细修复网络结构,分别处理纹理细节信息和语义信息并进行聚合,实现图像的精细修复。最后基于GWHD数据集进行实验,验证本文算法的有效性。实验结果表明,本文模型较CE、GL、PEN-Net、CA算法,客观评价指标L1-loss降低0.56～3.79个百分点,PSNR和SSIM提升0.2～1.8 dB和0.02～0.08,并在人眼直观感受中实现了纹理结构清晰、语义特征合理的修复效果。相较于原GWHD数据集,在基于本文模型所扩充的小麦数据集中,运用YOLO v5s预测小麦麦穗的mAP提升1.41个百分点,准确率提升3.65个百分点,召回率提升0.36个百分点。     

重庆市梁滩河流域重金属健康风险评价及来源解析

分析重庆主城区内梁滩河重金属污染状况，为当地水资源保护和治理提供科学依据。于2019年12月在流域内选取29个样点进行表层河水取样，测试河水中铬（Cr）、铜（Cu）、铁（Fe）、锰（Mn）、铅（Pb）、锌（Zn）6种重金属含量，并采用健康风险评价、远距离权重法、相关性和主成分分析方法对梁滩河流域河水重金属健康风险、空间分布和污染来源进行了研究。结果显示：（1）各重金属元素的平均含量为Fe（367.20 μg/L）Mn（160.79 μg/L）Zn（36.63 μg/L）Cr（8.14 μg/L）Cu（6.10 μg/L）Pb（0.66 μg/L），其中Cr、Cu、Pb和Zn均符合《地表水环境质量标准》（GB3838-2002）Ⅲ类水质标准，Fe和Mn出现严重超标。（2）各重金属元素直接摄入或裸露皮肤吸收的危险商（HQing和HQder）和危险指数（HI）均1，说明梁滩河河水中的重金属元素未对人体健康产生危害。同时，各重金属元素HI值呈现出下游>上游的分布特征，即人类活动频繁的下游受重金属污染程度高，健康风险大。（3）相关性与主成分分析表明，Cu与Zn、Fe与Pb之间存在显著相关关系，Cr、Mn与其他重金属元素无相关。究其来源，第一主成分Cu与Zn同城镇工业生产和交通污染的输入有关；第二主成分Fe与Pb同天然地球化学过程、采矿和运输有关；第三主成分Mn来源于农业活动（包括耕植施肥、畜牧养殖）的输入。研究结果可为重庆主城区的水资源保护和治理提供科学依据。     

耕地土壤健康及其评价探讨

开展面向耕地的土壤健康评价,对保障我国粮食安全和生态文明建设具有紧迫的现实意义.针对相关研究中土壤健康概念抽象、评价尺度杂糅等普遍性问题,及欧美主流技术路线中的局限性,文章从概念解构的视角进行了探讨,提出研究框架,以期为我国耕地土壤健康评价工作提供参考.首先,通过构建基于土壤功能与胁迫的土壤健康观,从理论方面将耕地土壤...     

吐鲁番哈密瓜土壤养分及酶活性对连作年限的响应

哈密瓜(Cucumis melo var.saccharinus)连作障碍已经成为制约其产业发展的重要因素,为探明哈密瓜连作年限对土壤养分及酶活性的影响,以吐鲁番鄯善县不同连作年限哈密瓜田为研究对象,分析了不同连作年限哈密瓜农田根际土壤及非根际土壤的养分含量及酶活性特征.结果表明:1)随连作年限的递增,哈密瓜根际土壤和...