分类： 统计学 >> 社会统计学 提交时间： 2023-12-04 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］不同类型的小麦倒伏（根部倒伏、茎部倒伏）对产量和质量会产生不同影响。本研究旨在 通过无人机图像对小麦倒伏类型进行分类，并探究无人机飞行高度对分类性能的影响。［方法］研究设置3个无人 机飞行高度（15、45、91 m） 来获取小麦试验田的图像，并利用自动分割算法生成不同高度的数据集，提出一种 EfficientNetV2-C改进模型对其进行分类识别。模型通过引入CA（Coordinate Attention） 注意力机制来提升网络特 征提取能力，并结合CB-Focal Loss （ClassBalanced Focal Loss） 来解决数据不均衡对模型分类准确度的影响。 ［结果和讨论］改进的EfficientNetV2-C表现最佳，平均准确率达到93.58%。对比未改进的4种机器学习分类模型 （支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、K 最近邻（K Nearest Neighbor，KNN）、决策树（Decision Tree， DT） 和朴素贝叶斯（Naive Bayes，NB）） 与两种深度学习分类模型（ResNet101和EfficientNetV2），其中Efficient⁃ NetV2在各个高度下表现最优，平均准确率达到82.67%。无人机飞行高度对4种机器学习分类器性能无显著影响， 但随飞行高度上升，由于图像特征信息损失，深度学习模型的分类性能下降。［结论］改进的EfficientNetV2-C在 小麦倒伏类型检测方面取得了较高的准确率，为小麦倒伏预警和农作物管理提供了新的解决方案。
分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-03-28 合作期刊: 《中国科学院院刊》
摘要： 中国科学院黑河遥感试验研究站（以下简称“黑河遥感站”）立足寒旱区内陆河流域，通过星空地一体化的综合观测手段，精细化地观测黑河流域的水文气象要素，在科学上为寒旱区定量遥感、尺度转换、模型集成等方面的研究作出突出贡献，在服务国家需求上为流域可持续发展、生态环境保护、国家公园建设等提供科技支撑。黑河遥感站构建了我国第一个多要素-多尺度-精细化流域综合观测系统，积累了大量的长期观测数据，为流域综合观测提供了示范；开展了深入的寒旱区定量遥感研究，形成了一系列寒旱区关键特色遥感数据产品，且得到了广泛应用；构建了异质性地表遥感产品真实性检验的理论框架和方法体系，并形成了相关国家标准；在黑河流域生态-水文-社会经济模型，以及流域可持续发展决策支持系统的发展中起到关键支撑作用。总体上，黑河遥感站实现了从传统单站观测向流域综合观测系统的转型，实践和推进了观测-模型-决策一体化研究，是新时代山水林田湖草系统综合监测的典型，也是以流域为单元开展地球表层系统科学研究的示范。
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