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[期刊] 林业科学
[作者]
肖夏阳 文剑 肖中亮 李伟林 张厚江
【目的】采用探地雷达对木质体内部缺陷进行断层扫描探测,研究基于雷达波的树木内部层面反射特征识别算法,为雷达波无损测试技术在树木内部结构和缺陷的解析、定位及分布表征提供理论依据。【方法】采用900 MHz介质耦合树木雷达对柳木试件进行断层扫描,研究实现阈值法、匹配滤波器法和希尔伯特积算法获取缺陷层面的反射位置,基于层剥反演法对树木内部不同介质进行介电常数反演,求得层位的相对深度,结合三维激光扫描仪获取的树木外形轮廓点云数据,根据轮廓追踪法将雷达波B扫描图像与断层轮廓绝对位置进行映射,实现对树木内部缺陷的准确定位和表征。对3种算法分别使用FDTD正演方法进行对比验证,并应用于颐和园古柳木试件试验测试中。【结果】正演对比测试结果表明,希尔伯特积算法相较于阈值法和匹配滤波器法,对木质体内部缺陷识别效果更好。柳木试验测试结果显示,树木内部缺陷深度误差为10%,结合三维激光和外轮廓扫描技术求得的缺陷部分面积误差在5%左右。【结论】本研究提出的算法可以实现雷达波扫描图像对树木内部缺陷的准确定位和分布成像。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
李爽 张潇巍 谭旭 徐凌飞 吕生华 文剑
【目的】使用深度学习方法实现对根系雷达图像的多目标检测和多参数估计。【方法】构建了一种以YOLOv5s和CNN-LSTM为主要框架的网络模型实现对根系雷达扫描图像的多目标检测和多参数估计。首先，通过仿真模拟和预埋试验获取试验所需的根系雷达剖面图数据，同时为了增加数据的多样性，使用CycleGAN风格迁移网络获取了一批具有真实雷达图像特征的仿真数据；然后，使用YOLOv5s目标检测网络识别并提取根系响应区域；接着引入频域变换，获取频域特征，并将根系雷达图像的时域特征和频域特征融合；最后，利用卷积神经网络、卷积注意力机制以及长短期记忆网络强调和提取与根系参数相关的信息特征，并使用多任务学习的方法实现对根系半径、深度、相对介电常数以及水平倾角的预测。【结果】（1）仿真试验中，根系半径估计的最大误差是4.3 mm,R2为0.980，均方根误差为1.32，深度估计的最大误差是35.1 mm,R~2为0.962，均方根误差为17.68，相对介电常数估计的最大误差是3.1,R~2为0.960，均方根误差为1.10，水平倾角估计的最大误差是10.2°，R~2为0.821，均方根误差是4.96。（2）在实测数据上对根系半径估计的平均相对误差是9.112%，深度估计的平均相对误差是5.772%，水平倾角估计的平均相对误差是11.25%。【结论】本文提出的基于深度学习与探地雷达的多目标检测方法可以为根系检测和根系参数估计提供便利。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
梁慧云 樊国秋 赵燕东 梁浩
【目的】为实现树木根系相对介电常数的定量估算，提出一种基于雷达波信号和树木根系参数的估算方法。【方法】首先，仿真模拟雷达波在不同半径、不同相对介电常数的树木根系下的传播路径，并通过正演分析获得探地雷达图像中双曲线顶点处的A-scan曲线；然后，提取A-scan曲线中与根系相对介电常数关联的目标振幅参数ΔF；最后，结合土壤相对介电常数、根系半径、根系深度，建立相对介电常数估算的数据集。分别基于偏最小二乘回归（PLSR）模型、反向传播（BP）神经网络模型和粒子群优化反向传播（PSO-BP）神经网络建立了估算模型，并对比分析了这3种模型的估算精度。【结果】（1）在仿真实验中，PSO-BP神经网络估算模型的均方根误差、平均绝对误差分别为0.701、0.255,R2为0.990，各指标均优于PLSR和BP神经网络估算模型。（2）在实地预埋实验中，PSO-BP神经网络估算模型的估算精度均优于PLSR和BP神经网络估算模型，其最大绝对误差和整体平均相对误差分别为3.16和10.88%。【结论】利用本研究提取的目标振幅参数ΔF、土壤相对介电常数、根系半径和根系深度建立的数据集，结合PSO-BP神经网络估算模型，能够实现对树木根系相对介电常数的准确估算。这对于评估树木根系的生长和健康状况具有重要意义。
[期刊] 林业科学
[作者]
杨秀好 骆有庆 Gregg Henderson 毛立新
应用一种非破坏性的地球物理探测技术——雷达遥感技术,探测土栖白蚁巢穴。通过对金属管和蚁巢的掩埋模拟探测试验,测定地下目标影像尺寸,建立目标-影像尺寸线性关系模型,构建土栖白蚁蚁巢的二维和三维影像图;通过林地实地探测,获取不同目标反射的影像数据,有代表性地开挖验证,初步获得金属、树根、空洞和蚁巢4类地下主要目标影像特征;蚁巢尺寸的雷达遥感测量数据综合误差率为1.93%。雷达地下遥感探测技术是土栖白蚁监测和防灾减灾的有效辅助工具。
关键词：
雷达遥感 土栖白蚁 探测
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张莹莹 周俊
为探索激光雷达在农业机器人环境理解和导航中的应用,研究一种基于改进DBSCAN算法的果园树干检测算法。该算法使用自适应密度阈值和聚类半径对不同距离处数据点进行聚类和整合,以克服DBSCAN算法对全局变量值敏感的缺点。针对激光雷达可能扫到地面造成机器人误检的问题,采用机器人航位推算模型计算当前帧数据中待定类的距离,通过与前一帧数据中对应类距离的比较判定待定类的类别,进而对地面干扰类进行排除。试验结果表明:1)机器人正常行走时本算法能够排除噪声准确识别树干类点;2)存在果树分枝或地面干扰时,有少量漏检,平均误判果树数目为-0.13棵,能够区分出地面类和果树类。该研究可以应用到农业机器人果园环境理解...
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
李伟林 文剑 肖中亮 张京 韩红岩
采用雷达波树木无损探测技术与树木雷达分析软件,对颐和园内6棵古柳的内部异常情况进行雷达波探测成像试验.结果表明古柳内部均存在不同程度的异常,其中3棵古柳异常程度较高.雷达波成像解析结果准确且与实际情况相符程度高,表明树木雷达系统可以对树木内部异常分布情况进行高效无损的检测、成像和解析.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
纪文文 王立海 时小龙 许明贤 郝泉龄 张广晖 孟庆凯 侯胜铭
【目的】探究小兴安岭典型树种粗根分布规律及其影响因素,为小兴安岭树木良好生长提供科学依据和数据支撑。【方法】以红松、落叶松、红皮云杉、樟子松为研究对象,在凉水实验林场选取了8个样地进行试验。以样木为圆心,采用树木雷达扫描以0.5、1、1.5、2 m为半径的圆周上的根系,采用环刀法和取土样法测定土壤理化性质,并测量树高、胸径、冠幅等树木因子,分析小兴安岭树木粗根分布状况,并对粗根密度与树木因子及土壤因子指标进行相关性分析。【结果】(1)小兴安岭4个典型树种在水平方向粗根密度随着与树干距离的增加而减少;在垂直方向上,随着土壤深度的增加,红松和落叶松粗根密度逐渐减少,红皮云杉和樟子松粗根密度先增加后减少。红松、落叶松、红皮云杉、樟子松分别有82.1%、82.0%、89.6%、67.6%的粗根分布在0～40 cm土层深度。(2)树木粗根密度与树高、胸径、冠幅呈显著正相关关系(P 0.05)。(3)树木粗根密度与土壤含水量、饱和持水量、毛管持水量呈显著正相关关系(P
关键词：
树木雷达 粗根分布 土壤理化性质
[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] 林业科学
[作者]
齐巍 王立海
利用榆木标准试件,在实验室内用超声波检测仪器对试件进行缺陷分类检测,检测信号作为原始信息。各类试件的原始信号用小波包分解,计算缺陷试件与完好试件在小波包第5层各结点的信号能量变化值。试验发现:木材缺陷引起能量的变化值主要由木材缺陷的大小或严重程度来决定,亦即木材的缺陷程度越严重,能量的变化幅度就越大;对小波包5层分解后各信号结点的能量变化值进行分析,发现在32个结点中,(5,0)结点在各类缺陷试件中能量值变化最大;使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入,形成应用频带能量变化值和应用(5,0)结点小波包系数的2个不同输入特征的人工神经网络。对比分析2个网络识别木材缺陷类型的能力,(5,0)结点...
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
龚树凤 方一鸣 施汉银 闫鑫悦 吴哲夫
为了实现基于雷达传感器的人机交互，设计了一个基于深度学习的毫米波雷达手势识别实验。首先，该实验基于77 GHz的FMCW雷达，采集人体手部动作回波数据，并对回波数据进行帧差预处理，再利用多维FFT算法构建距离-速度-角度联合的多维特征融合数据谱图。然后，调用MATLAB中的深度学习工具箱，基于典型的VGG16网络，搭建了适用于多维特征数据提取和动作识别的3D-VGG16-NET网络。实验结果显示，该网络算法对手势的平均识别准确率达到99.38%。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李松 史天长 张晓光
设计了基于调频连续波（FMCW）雷达的煤仓料位监测系统。该系统以IWR1843作为信号处理和控制核心，通过对调频连续波反射信号在DSP上进行高精度雷达数据处理，通过ARM进行任务调度控制雷达系统工作，并把结果传至用Qt Creator编写的煤仓监测系统软件。实验结果表明，该系统可实现对煤仓料位信息的高精度实时监测，煤仓满仓、空仓自动报警以及历史煤仓料位信息保存等功能。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陈勇平 郭文静 唐启恒
【目的】开展木材内部孔洞的雷达检测研究，探讨该检测手段下孔洞成像的准度和精度，实现木材内部孔洞的雷达快速识别和定量表征。【方法】以古建筑木结构常用的马尾松Pinus massoniana木材和杉木Cunninghamia lanceolata木材为研究对象，采取人工模拟的方法在木段端部制作异型孔洞，并利用雷达扫描仪对带孔木段进行检测，比较分析直观成像技术与希尔伯特积算法、单路径数据提取合成以及成像轮廓多参数校正等处理方法之间的差异，提出基于雷达检测的木材内部孔洞面积测算与可行的修正方法。【结果】利用雷达无损检测技术可以对马尾松和杉木木材内部孔洞的存在进行快速识别，但其直观成像技术在定量评估方面误差较大，需进行相关的数据处理和修正；未经修正的雷达图像其预估孔洞面积小于实际孔洞面积，通过希尔伯特积算法演算或介电常数修正的雷达图像其预估孔洞面积与实际孔洞面积仍存在一定的误差；木材边缘与孔洞边缘的距离应按s_(3c)=(s_r-a)k_1k_2进行修正，即实际应用中根据树种和含水率所得到的介电常数仅为多参数校正中的一个因素；无论是否进行数据处理和修正，雷达检测难以准确识别孔洞的具体形状，应开展进一步研究。【结论】该雷达检测及修正方法应用于木材内部孔洞探测，综合树种和含水率数值，可确保孔洞面积识别误差小于30%。
[期刊] 会计研究
[作者]
杨有红 李宇立
内部控制缺陷的认定是评价内部控制是否有效的关键。把握内部控制缺陷的实质、厘清内部控制缺陷和内部控制局限性是认定内部控制缺陷的基础。缺陷认定是一个过程,这一过程必须解决缺陷识别、缺陷严重程度评估、缺陷认定权限划分、缺陷应对措施制定、缺陷对外披露五个环节的问题。
关键词：
内部控制 缺陷认定 对外报告
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘浩然 范伟伟 徐永胜 林文树
【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提取;然后基于改进的凸包算法获取树冠体积、树冠投影面积等树冠因子。最后将上述获得的单木结构参数引入传统CAR生物量模型中,建立基于无人机激光雷达点云数据的单木生物量模型。【结果】1)基于点云数据提取的单木结构参数与实测数值间的相关性较好。其中水曲柳样地平均冠幅和树高值的决定系数R2分别为0.82和0.86,而樟子松样地平均冠幅和树高的决定系数R2分别为0.80和0.84。2)通过与国家林业局颁布的水曲柳、樟子松生物量异速生长方程进行对比得出,当引入树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积作为CAR模型参数时构建的生物量模型拟合效果最优,R2分别为0.83、0.79,相应的均方根误差RMSE分别为18.912和8.120 kg/株。通过最优生物量模型评价指标可以看出,两块样地生物量模型的总相对误差SRE分别为-0.541%和0.311%,平均相对误差MRE分别为0.014%和0.020%以内,而平均相对误差绝对值MARE分别为9.19%和6.95%。3)当引入树冠体积作为变量时,生物量模型的精度明显提高。相比于树高、冠幅作为变量的模型,树冠体积的引入使得水曲柳、樟子松生物量模型的R2分别提高了0.076和0.060,RMSE分别下降6.759和1.386 kg/株。【结论】本研究说明无人机激光雷达点云数据能够通过结合其提取的单木结构参数对森林单木生物量进行估测研究,并能取得较好的拟合优度和较高的预测精度。
[期刊] 林业科学
[作者]
刘鲁霞 庞勇 李增元
【目的】以云南省普洱市天然林与杉木人工林为研究对象，针对云南省山区森林树种繁多、林下灌木草本茂密的林分环境，根据森林中树木的形态特征，利用地基激光雷达（ＴＬＳ）扫描数据提取样地尺度单木胸径与树高，为森林调查工作提供参考。【方法】将获取的多站地基激光雷达扫描数据分为多站拼接及单站２种分析方式，采用ＨｏｕｇＨ变换算法及树干的形态特征对样地内单木进行识别与胸径提取，根据树干生长方向及单木在垂直方向上的分布提取树高。【结果】１）对于多站拼接数据，即使在林分条件最为复杂的原始林，单木识别率仍可达到８１％；对于单站数据，随着扫描距离增加，单木识别率降低，实际操作时单站布设比多站拼接简单；２）多站拼接胸径及．．．
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