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[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙伶君 汪杭军 祁亨年
本文基于获取便捷的木材体视图进行木材树种自动识别研究。首先对木材图像进行标准化预处理,然后采用分块LBP提取特征,分别使用欧式、卡方、衰减3种不同的距离进行分类,最后采用最近邻进行识别。讨论了木材图像特征分块方式对识别结果的影响,并比较了在不同距离下的识别效果。结果表明:采取不同的分块方式对最终的分类影响较大,其中沿着年轮线方向上的分块呈现下降趋势,而在垂直年轮线方向上进行适当的分块可以提高分类的识别率;采用卡方距离可以得到最好的识别率,最高可达93.3%,比欧式距离高出2.5%。
关键词：
木材识别 LBP特征分块 木材体视图
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
耿焕同 宋庆席 何宏强
随着浏览器/服务器体系结构和动态网页技术的广泛应用,对网页进行快速、准确地信息抽取的技术研究已成为一个热点。结合动态网页的生成特点和针对已有抽取方法的不足,提出了一种基于视觉分块的Web信息抽取方法。
关键词：
网络 信息抽取 视觉分块
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
王晓丽 张晓丽 周国民
为建立果树花期树种识别的有效模型,利用ASD Field Spec 3全波段便携式光谱分析仪采集了4种果树花期花的光谱数据。利用剔除异常光谱、5点移动平滑等技术对4种果树花期花的光谱反射率进行预处理,使用连续投影算法(SPA)进行有效波长选取并获得7个波长下的反射光谱,同时增加了590 nm和720 nm处2个波形差异大的光谱,与归一化植被指数(INDV)和比值植被指数(IRV)共11个特征波段作为分类建模数据,建立了偏最小二乘判别分析(PLS-DA),正交偏最小二乘判别分析(O-PL-DA)和基于误差反
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘嘉政 王雪峰 王甜
【目的】在树种图像识别时会存在类内差异、类间相似的现象,因此导致基于单一人工特征的传统识别方法难以达到理想的识别效果。针对这一问题,本文基于卷积神经网络,提出一种将图像深层特征和人工特征融合的树种图像深度学习识别方法。【方法】将6类常见树种(樟子松、山杨、白桦、落叶松、雪松和白皮松)图像作为研究对象。首先,通过裁剪、水平翻转、旋转等操作,对原始树种图像集进行数量扩增,并划分为训练集和测试集,建立本次树种识别实验的图像库;其次,将本文模型设计为3路并列网络,分别选取RGB图像、HSV图像、LBP-HOG图像,从图像像素、色彩、纹理和形状的角度出发,对上述树种图像进行识别。一方面构建适合本文实验的CNN深度学习模型,将训练集样本中RGB图像和相对应的HSV图像作为第1路和第2路CNN模型的输入,进行树种图像深层特征提取;另一方面,对训练集进行高斯滤波去噪和人工提取LBP-HOG特征来代表纹理、形状特征,作为第3路CNN模型的输入。然后,将3路模型各自得到的特征在最后一层全连接层进行汇总,作为softmax分类器的最终分类依据。最后,为检验本文方法的可行性,利用上述特征和训练集对SVM分类器、BP神经网络以及现有的深度学习LeNet-5模型、VGG-16模型进行训练,对测试集进行识别验证,来比较最终的识别效果。【结果】本文提出的多特征融合CNN模型,训练准确率为96.13%,平均验证识别准确率为91.70%。基于单路训练的CNN树种识别模型中,RGB图像作为训练输入值时,识别率最高,为75.21%,HSV特征识别率次之,LBP-HOG特征最差;多特征融合情况下,基于RGB+H通道+LBP条件下,验证识别准确率最高,达到93.50%;RGB+HSV+LBP+HOG组合识别率不增反降,识别率为89.50%。同样的特征或特征组合条件下,SVM、BP神经网络、LeNet-5模型和VGG-16模型所获得的识别率均低于本文模型的识别率。【结论】基于RGB+H通道+LBP特征融合条件下,运用3路并列CNN模型,对本文6类树种图像进行识别的识别率最高,克服了在单一特征情况下识别率低的问题,识别效果也非常理想,实现了从大量不同树种图像中自动识别出具体类别。
[期刊] 林业科学
[作者]
于海鹏 刘一星 刘镇波
利用木材图像的颜色、灰度、纹理等内容实现树种的相似性匹配检索,提取色调、饱和度、亮度、对比度、二阶角矩、方差和、长行程加重因子、分形维数、小波水平能量比重共9个特征参数,依据最大相似性数学原理,基于最小差值参数判别法和综合特征阈值法来检索样本。结果显示:基于图像纹理特征能够实现木材树种的检索和识别,综合特征阈值法的检索正确率与唯一性通常要好于最小差值判别法;但当被检索样本图像的纹理较弱或不呈现纹理特征时,检索结果的唯一性并不理想。综合而言,基于图像纹理特征最大相似性的木材树种检索识别较易实现,是一种值得继续发展和应用推广的木材树种识别方法。
关键词：
木材树种 检索识别 图像 纹理特征
[期刊] 林业科学
[作者]
苏彤 许杰
【目的】利用卷积神经网络模型进行图像自动识别时，为防止模型过拟合通常需要大量训练样本。本研究为提高树种识别准确率，在原有叶片图像基础上进行图像样本扩充来保证训练质量，提出一种融合生成对抗网络与卷积神经网络的树种识别方法。【方法】在Pytorch框架下，采集10种常见树种（山杨、梣叶槭、榆、刺槐、紫丁香、杜仲、火炬树、山荆子、水曲柳、红端木）叶片图像作为研究对象。首先，采用均值滤波去噪和尺寸归一化对图像进行预处理。其次，以生成对抗网络生成的图像扩充数据集，其中，以深度卷积生成对抗网络（DCGAN）模型为基础并对其进行改进，建立残差条件深度卷积生成对抗网络（RC-DCGAN）模型，将随机噪声和类别标签作为生成器的输入，以控制样本生成过程；在生成器中嵌入残差结构，使生成模型学习更多特征信息，以提高生成图像质量。然后，将原始图像和扩充图像作为卷积神经网络（CNN）的训练集，一方面，使用RC-DCGAN模型和旋转、镜像、改变对比度等传统图像扩充方法，扩充图像11 400幅；另一方面，将原始图像与生成图像、原始图像与传统扩充图像，分别输入至CNN中进行训练，并在原始图像的每个类别中随机挑选50幅对模型进行测试，以验证生成对抗网络对提升识别准确率的可行性。最后，确定适合试验要求的CNN分类模型，并与AlexNet模型、VGG-16模型、VGG-19模型、 ResNet18模型的识别效果进行对比，以检验本研究方法的可行性。【结果】RC-DCGAN模型比DCGAN模型生成的图像质量更高，贴合真实图像；利用生成对抗网络扩充图像的方法与ResNet30树种识别模型，训练准确率为99.03%，平均验证识别准确率为97.20%；而在相同树种识别模型下，传统图像扩充方法的识别率为95.50%；在相同数据集下，AlexNet模型、VGG-16模型、VGG-19模型、ResNet18模型所获得的识别率分别为86.52%、87.57%、91.43%、93.25%，均低于本研究模型的识别率。【结论】联合生成对抗网络和卷积神经网络的方法对本研究10种树种叶片图像的识别准确率最高，且克服了使用传统图像处理扩充方法使模型泛化能力下降的问题，说明利用生成对抗网络对图像扩充的方法具有可行性和有效性，可为相关研究工作提供借鉴。
[期刊] 林业科学
[作者]
袁霄 陈勇平 唐启恒 郭文静
【目的】开展木结构古建筑常用树种木材微损检测曲线量化研究，探讨基于曲线比对的木材树种鉴定方法，以实现古建筑木构件用材树种现场识别。【方法】以古建筑木构件常用落叶松、杉木、松木、杨木等树种木材为研究对象，利用阻抗仪获取相关树种木材的阻抗仪检测曲线，通过曲线整体均值、曲线占比和曲线走势量化分析，给出微损探测获取木构件树种信息的方法和识别思路。【结果】以多基准的木材微损检测曲线数据库为基础，通过待识别曲线的比对分析，可实现木结构古建筑常用落叶松、杉木、松木、杨木等木材树种的初步鉴定，后续应在微损参数设计、基础数据库扩容以及比对算法完善方面加以改进。基于微损检测曲线进行木材树种比对，若木材密度相差较大，可分析曲线高低直接区分；若木材密度接近但曲线峰谷变化差异大，可根据曲线占比和曲线走势区分；若木材密度和曲线占比均接近，需综合古建筑历史记录、木材取材信息以及其他特征加以确定。实际应用中，结合传统取样鉴定结果并将取样构件的微损检测曲线增列至数据库，可提高识别精度。【结论】古建筑木构件用材树种现场识别是针对文物建筑特点的一种适宜性保护鉴定技术，该技术基于限定范围内木材微损检测曲线的相似度比对确定树种结果，可作为传统鉴定手段的有效补充。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
魏晶昱 毛学刚 方本煜 包晓建 许振宇
为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性，本研究以ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ高空间分辨率（全色０．６１ ｍ）和Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ（３０ ｍ）遥感影像为基础数据，在分类的过程中采用２种分割方案（有Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ遥感影像辅助的ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ遥感影像分割和无Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ遥感影像辅助的ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ遥感影像分割）进行多尺度分割，对２种分割方案进行比较。基于ＱｕｉｃｋＢｉｒｄ遥感影像和Ｌａｎｄｓａｔ ８ ＯＬｉ遥感影像提取光谱、纹理、空间３方面６８种分类特征，应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类，采用相同的分类系统、．．．
[期刊] 林业科学研究
[作者]
陈益泰 王军 束云山 何贵平 王树凤 李云松 晁得旺
从美国引进4种紫树属树种在长江中下游平原地区试种,重点对水紫树、沼地紫树与国产蓝果树的形态特征、生长特性、适应性和耐涝性等进行比较研究。3～4 a引种结果表明:水紫树和沼地紫树生长良好,未出现冻害、病虫害和其它不适应表征。水紫树幼年高生长和耐涝性超过沼地紫树和蓝果树。水紫树和沼地紫树对水分需求高,适宜在平原水网地区防护林建设中推广应用。种子播种前须经层积沙藏,选择低湿地育苗造林,在培育管理过程中保持土壤的湿润环境,切忌干旱,是保障成活率和促进快速生长的关键。
关键词：
紫树 引种 生长 适应性 培育技术
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
程杜新 傅魁
随着网络论坛用户的不断增长,论坛帖子数量急剧增加,论坛结构不断变化,研究适用于整个Web论坛信息采集解析的定向、自动、准确的采集方法是网络爬虫领域研究的难点。由论坛领域建模、论坛模板解析、论坛板块采集及论坛帖子采集四大模块构成的基于Nutch开源技术的采集系统,将分块解析理论应用于论坛模板解析中,较大提高了采集效率。39健康网数据爬取实例验证了该项技术的可行性。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陶江玥 刘丽娟 庞勇 李登秋 冯云云 王雪 丁友丽 彭琼 肖文惠
训练样本的选取是影响监督分类精度的直接原因之一,数据空间分辨率越高,训练样本要求越准确,而人机交互训练样本选取推广力有限。利用机载高光谱(AISA)和激光雷达(LiDAR)主被动遥感数据,探讨基于高分辨率影像的训练样本自动提取技术以及适合树种识别的遥感变量。根据树木的结构和高度差异,开展树高分层掩膜试验,并计算光谱间夹角,在每个高度层中自动化优选树种的高纯度训练样本。计算植被指数、主成分分析等特征变量,基于支持向量机分类器对研究区进行树种精细分类。实验表明:通过对阔叶林、马尾松Pinus massonia
[期刊] 林业科学
[作者]
何拓 刘守佳 陆杨 张永刚 焦立超 殷亚方
【目的】构建基于卷积神经网络的木材识别系统,实现木材树种在多场景条件下的自动精准识别,为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。【方法】采集15种黄檀属和11种紫檀属木材标本横切面构造特征图像,建立图像数据集Rosewood-26;构建AlexNet、VGG16、DenseNet-121和ResNet-50共4种卷积神经网络模型,基于ImageNet图像数据集对模型进行迁移学习,采用Rosewood-26图像数据集训练、测试和比较模型,优选识别性能较好的卷积神经网络模型,并进行木材树种分类;在此基础上,构建包含15种黄檀属和11种紫檀属树种的木材自动识别系统iWood,利用市场木材样品对系统进行应用测试和评价。【结果】在构建的4种卷积神经网络模型中,ResNet-50模型表现出最高的识别精度(98.33%)、最少的权重数量和较低的模型复杂性,适用于木材树种准确快速识别;ResNet-50模型对9种黄檀属和3种紫檀属木材的识别精度达100%,并可成功鉴别构造特征极其相似的檀香紫檀和染料紫檀;基于ResNet-50模型构建的木材自动识别系统iWood,在"属"和"种"水平的识别精度分别为91.8%和77.3%。【结论】基于卷积神经网络的木材识别系统iWood适用于海关执法、木材贸易和质量监督检验等多场景下的木材自动精准识别,能够为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
田晓瑞 舒立福 乔启宇 贺庆棠 李红
该文对南方的木荷、火力楠、杨梅等 48个树种的燃烧性能及其组成成分进行了测定 ,并分析了各树种的生物学和生态学特性 ,利用层次分析的方法对研究的树种防火能力进行了排序 .结果表明 ,木荷、油茶、马蹄荷、旱冬瓜、杨梅、细柄阿丁枫等 6个树种的防火能力最强 ,米老排、火力楠、米饭花、阿丁枫、珊瑚、甜槠、棕榈、椤木石楠、台湾相思、交让木、毛竹、青冈栎、女贞的防火能力较强
关键词：
生物防火 防火树种 防火林带
[期刊] 林业科学
[作者]
朱积余 韦增健 丘小军
长期以来,油杉属树种,只开发利用而未人工造林,资源濒于枯竭。国内仅少数植物园引种作观察或观赏,国外也仅英、美、意等国零星引种于公园庭院,尚无系统的作为用材树种造林的研究。广西林业科学研究所从1957年开始油杉人工引种驯化试验,在完成广西油杉属物种资源调查和采种育苗试验基础上,对油杉属中的4个主要树种进行造林试验,至1989年止,已推广造林700ha,并总结了一整套人工造林的技术措施。一、试验内容自1978年以来,先后在全区设试验点8个,试验林80多公顷,进行了造林地选择、物种比较、密度、混交造林、抚育等试验,各试点的试验内容有所不同。1989年5月至9月对各点的试验林及推广林进行了全面...
关键词：
油杉属 造林技术
[期刊] 林业科学
[作者]
田晓瑞 舒立福 张小罗 戴兴安
选择具有不同抗火能力的亚热带树种来研究树叶和树枝的微观组织结构与燃烧性的关系 ,分别测定木荷、茶树、油茶、苦槠、女贞、石楠、日本珊瑚树、枇杷、杉木和马尾松等 10个树种叶片、叶脉和树枝的组织比 ,并利用锥形量热仪测定样品的阻火性。结果发现 ,树叶构造对燃烧性有影响 ,阔叶树种的树叶结构有利于水分的传输与蒸散 ,叶脉中木质部比重越大 ,越有利于水分的传输 ;海绵组织 栅栏组织与火发生指数之间存在显著的回归关系 ,茶树、木荷的海绵组织 栅栏组织比值高 ,抗火能力强。树枝的燃烧性与其结构密切相关 ,特别是树枝的抗火性与其导管所占比例正相关 ,木荷、日本珊瑚树的导管比重大 ,传输水分的能力强 ,抗...
关键词：
树种 微观结构 燃烧性
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