【目的】了解湖北神农架国家级自然保护区野生红腹角雉日活动节律变化,为保护区珍稀雉类的有效管理提供科学依据。【方法】在2010-08—09、2011-03—09月的研究期和2013-08—2015-05的研究期,分别利用36和60台红外相机,在保护区的90和188个研究相机位点,监测研究红腹角雉的活动节律,共获得295张有效独立照片。【结果】1)红外相机的拍摄率在4—9月明显高于其他月份,5月拍摄率最高;2)红腹角雉雌性和雄性每日均只有1个活动高峰期,其中雌性出现在10:00—12:00;雄性出现在06:0

【目的】东北豹是分布最北、种群数量最小的豹亚种,濒危等级为"极危"。分析采用相机监测技术得到的汪清保护区内东北豹种群数量和分布情况的长期动态,为这一濒危物种的保护提供科学依据。【方法】2013年秋—2017年秋,在汪清保护区内东北豹主要分布区以每3 km×3 km网格1对的密度布设相机。采用相对丰富度指数(relative abundance indices,RAI)计算东北豹相对丰富度,以99%核密度等值线定义东北豹分布区,在Extract Compare软件中进行个体识别。在CAPTURE软件中对有效监测期的数据进行闭合种群检验、适宜模型评估和种群数量估计。以8 km为半径,在相机布设处向周边外延绘制缓冲区作为有效监测面积,评估东北豹种群密度。【结果】在9个监测季,东北豹RAI指数波动在0.34～2.12之间。2013年秋季东北豹分布区为201 km~2, 2017年秋季分布区为992 km~2。共识别东北豹个体9只,其中成年雌性和雄性各3只、幼崽2只、性别不明个体1只。在种群数量低的情况下,CAPTURE闭合种群检验效力并不强,检验结果总体偏低。M_h模型(假设拍摄率有个体差异)选择标准得分在2015春、2015秋、2016秋、2017春4个监测季最高,在其他5个监测季得分仅次于M_0(假设拍摄率一致)。卡方拟合优度检验显示,M_b(假设捕获前后拍摄率有差异)、M_t(假设不同时段拍摄率有差异)模型评估捕获率与M_0模型无显著差异。研究期间东北豹种群密度波动在0.12～0.88只·(100 km~2)~(-1),种群总捕获率整体较高,但2017年春季拍摄个体仅占种群评估数量的0.43。【结论】受地理因素和猎物丰富度变化影响,东北豹时空分布具有异质性。CAPTURE闭合种群检验对小样本检验效力不强。M_h假设是进行东北豹种群数量评估的适宜模型,"拍摄羞怯反应"会导致种群密度评估结果偏高。

【目的】野外环境通常植被繁茂、树木杂乱，且受环境、天气、光照等因素影响，红外相机易误触发拍摄，从而捕获大量废片，需要耗费大量人力进行筛选。为解决此类问题，本研究以YOLOv7模型为基础，对其进行轻量化改进，以实现对废片的自动筛选。【方法】本研究构建了北京密云雾灵山自然保护区2014—2015年期间采集到的2 172张野生动物图像数据集，并对图像中出现的动物进行位置标记。对YOLOv7网络使用不同方式进行改进：引入MicroBlock替换YOLOv7的主干网络，使用轻量化SPPCSPC结构降低模型参数量。采用SIoU损失、LNDown下采样、BiFPN提升模型检测动物的能力。使用YOLOv5-m、YOLOv5-l、Ghost-YOLOv5-l、YOLOv6、YOLOX-M、YOLOR-CSP模型，在含有1万张图像的Snapshot Serengeti相机陷阱图像子数据集上进行训练和验证，对比本文模型对野生动物图像的筛选效果。利用迁移学习训练自建野生动物数据集，测试冻结不同层数的训练效果。【结果】基于YOLOv7的改进模型推理时间降低了14.3%，每秒浮点运算次数FLOPS降低了33.5%，参数量减少了17.8%，误检测方面也优于YOLOv7模型。与其他模型进行对比，改进后的YOLOv7虽未在所有指标中均达到最优，但在检测时间与精度上达到了更好的平衡。在自建数据集中使用未冻结权重方式微调效果最优，平均精度比未使用迁移学习模型提高了12.6%。【结论】本研究为密云地区野生动物监测网络提供了更快速、准确的筛选方案。

【目的】利用自行建立的中国谷物主产区的近红外分析网络,研究小麦的品质分布监测、品种鉴别及种植省份的区域划分。【方法】应用FOSS公司的Infratec 1241型近红外分析仪构建谷物品质近红外分析网络,该网络主要由网络主机、参比实验室、网络管理中心和分布于中国粮食主产省区的网络子机构成。利用该近红外分析网络并结合GPS定位采样技术和GIS技术,对2009年的冬小麦品质分布进行监测;采用软独立建模分类法(SIMCA)对获取的近红外光谱进行分析,建立小麦品种、所在省份的识别模型。【结果】通过网络中心建立和管理模型,可以有效节约成本并具有统一的准确度和精度,该网络的一致性较好,子机与主机的相关系数高...

利用红外相机对神农架自然保护区的野生动物分布范围和活动规律进行调查。于2010年8—9月和2011年3—9月,在95个位点放置红外相机,每台相机在每个位点放置时间为1~2个月。共获得野生动物照片9 665张,其中有效照片536张;有效照片中兽类占82%,鸟类占18%,经鉴定,兽类有19种,鸟类有9种。在海拔2 219~2 597 m的区域和寒温性针阔混交林中拍摄的动物种数和拍摄率均最高,说明这些区域的野生动物数量和种类最多。同种动物在不同的植被型下拍摄率不同,说明该种动物对各植被型的偏好程度不同。对6种最常见兽类和2种雉类的研究表明:在寒温性和温性针阔混交林中拍摄率最高的是斑羚、红腹角雉,在温...

2006年3—5月,在金佛山自然保护区,采用焦点猴群观察法和连续记录法,通过瞬时扫描行为取样,对野生黑叶猴的个体行为进行了研究.观察结果:黑叶猴的行为可划分为觅食、休息、移动、饮水、晒太阳、舔食石壁、社会行为、出洞和入洞9大类.在黑叶猴日活动节律中,休息存在1个明显的高峰期(10:30—14:00);觅食有2个高峰期,分别是7:30—9:30和17:00—18:30;移动也有明显的高峰期,分别是6:30—8:00、14:00—15:30和18:00—19:30;其他行为(包括理毛、玩耍和拥坐等社会活动,以及饮水、舔食石壁等稀有行为)只有1个明显的高峰期(12:00—14:00).在黑叶猴1d(...

【目的】针对红外相机拍摄的野生动物图像数据量大、无效图像占比多、图像背景复杂等问题，提出一种可对图像进行自动、高准确率识别的模型，为生物多样性研究和野生动物保护工作提供更高效的支持。【方法】收集整理近4年来北京园林绿化生态系统监测网络各站点红外相机拍摄的约5 TB图像数据，对其手工标注并进行数据增强后自建10类共4 234张图像数据集。基于ConvNeXt卷积神经网络，结合北京地区野生动物图像数据集特点，设计BSGG-ConvNeXt模型，使用BlurPool、SENet、全局响应归一化层（GRN）、GCNet提升模型识别能力，并在自建数据集上探究训练策略对ConvNeXt网络识别准确率的影响，通过与其他经典模型比较，明确BSGG-ConvNeXt模型的优势。利用公开的红外野生动物Snapshot Serengeti(SS)数据集和Caltech Camera Traps(CCT)数据集，验证模型的泛化能力。【结果】以ConvNeXt的ConvNeXt-T网络尺寸模型为例，其在自建数据集中的准确率为74.13%，乘加累积操作数（MACs）为4.47×109。应用不同改进方案发现，使用BlurPool后准确率提升2.2%,MACs降至1.07×109；使用SENet后准确率提升3.2%；使用GRN并删掉缩放层后准确率升至87.18%，参数数量增至27.88×106；使用GCNet后在不增大计算量的情况下准确率升至75.44%，但参数数量增至28.25×106。将上述改进方案结合得到的BSGGConvNeXt应用于ConvNeXt-T模型获得BSGG-ConvNeXt-T模型，参数数量虽有少量增多，但MACs降为1.07×109，模型准确率升至83.63%，高于原模型。使用预训练权重后的BSGG-ConvNeXt-T模型准确率可达94.07%，高于ResNet-50(76.39%)、 ResNeXt-50(87.60%)、 MobileViT(90.00%)、 DenseNet(87.66%)、 RegNet(69.90%)、 ConvNeXtv2(91.93%)、SwinTransformer的（86.23%）和MobileOne(71.53%)，将BSGG-ConvNeXt模型应用于4种不同网络尺寸的ConvNeXt模型后，在自建数据集中的表现均优于未改进模型。BSGG-ConvNeXt模型在SS数据集中的识别准确率达50.28%，在CCT数据集中的识别准确率达56.15%，均高于原模型的准确率。【结论】BSGG-ConvNeXt模型识别红外相机拍摄的野生动物图像准确率更高，在自建、公开的野生动物红外图像数据集上均有较好表现，且具有一定泛化能力。

开发基于线阵CCD植物活体微根系图像监测分析系统,消除面阵CCD图像桶形畸变,实现微根系生长无损原形监测。环形微根系扫描结合纵向深度位移,系统实现微根管内微根系全景图像扫描。通过基于分形理论的计算机微根系图像处理系统完成所采集图像的分析,系统可自动完成基于像敏单元的定量化获取微根系生长关键特性值及其生长动态特性计算。本系统可应用于农林行业苗木培养、作物生长模型研究等领域。

[目的/意义]为校园舆情信息管理员、校园舆情监管办公室、相关领导等提供舆情信息服务及决策参考。[方法/过程]在Jade平台下分析、设计了基于多Agent的高校网络舆情监测与分析系统。详细阐述了信息采集Agent、信息预处理Agent、舆情分析Agent、舆情简报生成Agent的工作机制。构建了由物理层、语法层和语义层组成的多Agent间的通信模型。为了提高Agent的舆情分析能力与分析结果的可视化展示能力,通过Rserve接口对Jade平台与R语言进行集成,使得Jade Agent可以灵活调用R语言丰富的

地下钱庄的"对敲"模式掩盖了境内人民币交易与境外外币交割行为之间的内在联系,给发现和打击地下钱庄违法行为带来了很大困难。本文以大数据聚类技术为工具,以地下钱庄内外轧差涉及的资金跨境支付为立足点,提出了"地下钱庄跨境支付交易社区理论",按照"动机—行为—特征分析框架"对地下钱庄的交易行为特征进行分析,明确"对碰—循环式线索筛查框架"在监测分析和打击地下钱庄中发挥的重要作用。

无人机遥感作为卫星和航空遥感平台的有力补充,在低空遥感观测领域发挥越来越重要的作用.对于农作物长势监测而言,选择合适的光谱波段有利于更加准确地反映作物长势情况.该研究借助水稻—油菜氮素养分试验,针对其油菜季开展基于无人机遥感的消费级相机油菜苗期长势监测最优波段选取问题研究.试验采用经红外改造后的消费级相机,逐次搭配lp680、lp720、lp850 3种近红外长通滤波片和RGB红外截止滤波片来获取不同光谱位置的近红外波段影像和可见光波段影像.在此基础上计算多波段影像的多种植被指数,同时结合油菜地面冠层高光谱数据和滤波片光谱响应特性模拟计算相同的植被指数.结果表明,使用可见光波段影像计算的归一化差指数(NDI)与地面实测归一化差植被指数(NDVI)之间的相关性最高,其R2达到0.945,该结果与基于油菜地面冠层高光谱数据所得结果呈现出较好的一致性.同时该NDI值与油菜氮素养分试验中不同氮素施用水平之间的相关性也较好,其R2达0.963.该研究结果表明选取常规消费级相机可见光波段也能准确地获取作物长势信息,为其用于作物长势监测提供了科学依据.

[目的]本文旨在探究消费级无人机搭载数码相机更好地用于小麦长势快速监测。[方法]于2015—2017年开展涉及2个小麦品种和4个施氮水平处理的田间小区试验,在小麦关键生育期采用大疆精灵3专业版无人机自带的数码相机获取试验区数码影像,并提取6种颜色指数,同步取样并测定叶面积指数、叶片干物质量及叶片氮积累量等小麦长势信息,在小麦抽穗前、后及全生育期分别运用指数函数和随机森林算法定量分析长势信息与颜色指数的关系。[结果]在小麦各生长阶段,指数函数模型表现较好,可见光大气阻抗指数(visible atmospherically resistant index,VARI)、超红指数(excess red index,ExR)和归一化绿减红差值指数(normalized green minus red difference index,NGRDI)与叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量的相关性均表现较好,继而分别建立了基于VARI、ExR和NGRDI的叶面积指数(R~2=0.71～0.82)、叶片干物质量(R~2=0.42～0.71)和叶片氮积累量(R~2=0.52～0.76)的指数函数监测模型。独立试验数据的检验结果表明:在抽穗前及全生育期,ExR(R~2=0.45～0.70和0.42～0.62)监测模型估测的叶面积指数、叶片干物质量和叶片氮积累量与实测值拟合性更好,在抽穗后期,VARI(R~2=0.68～0.72)监测模型估测效果更好。[结论]结合小麦各生长阶段指数函数监测模型,利用无人机搭载数码相机可以快速无损监测小麦长势状况。

文章采用大学生人格问卷（ＵＰＩ）连续三年对苏州地区若干所高校新生进行测试，统计分析显示新生的心理问题主要集中在强迫倾向、人际关系、自信心等方面。因此，要实施心理教育个性化培养方案，强化心理教育多级工作网络建设，完善学生舆情监测体系，加强对外合作与联系，加强心理教育前瞻性研究。

【目的】了解海南尖峰岭自然保护区及周边林区兽类和鸟类本底资源现状,为该区生物多样性保护提供基础数据。【方法】在2014年3月—2015年3月和2015年5—11月,使用红外相机调查海南尖峰岭自然保护区及周边林区的兽类和鸟类多样性。【结果】红外相机调查累计工作量为14 715相机工作日,共拍到5 383张动物有效独立照片,鉴定出隶属6目10科的15种野生兽类和8目17科的33种野生鸟类,以及2种家畜。其中国家I、II级重点保护野生动物分别为2、8种;被中国脊椎动物红色名录评估为极危(CR)、濒危(EN)、易危(VU)和近危(TN)的物种分别有1、3、3和8种。拍摄率最高的前5位野生动物依次为帚尾豪猪(拍摄率CR=7. 23)、白腹巨鼠(CR=4. 96)、鼬獾(CR=2. 54)、白鹇(CR=2. 60)、野猪(CR=1. 17)。调查中记录到的霜背大鼯鼠、倭花鼠、白喉矶鸫等11个物种为尖峰岭地区新记录种。红外相机记录到大量人类活动的照片,表明该区域人为干扰严重,应加强管理。【结论】本次调查提供尖峰岭地区兽类和鸟类资源信息,初步掌握区内野生动物物种组成、空间分布和相对多度。尖峰岭地区仍然分布有众多野生动物和地方特有物种;人类活动给该区域野生动物带来影响。红外相机调查技术可有效弥补传统调查方法的不足。

为探明马鹿日活动节律的季节性变化特点,利用自动红外相机技术,于2011年9月至2012年8月在内蒙古赛罕乌拉国家级自然保护区对该地区的马鹿进行了调查研究。结果发现:马鹿日活动节律存在显著的季节性变化(χ2=7.905,P=0.048),秋冬两季的活动强度最强,春夏两季的活动强度类似;春夏两季,日活动强度在林缘开阔地生境和林间生境中不存在显著差异(Z=-0.210,P=0.834)。马鹿出现晨昏活动两个高峰时段(春季05:00、19:00,夏季00:00、20:00),繁殖需求、食物资源和气候条件可能是造成