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森林资源安全监管新模式及其信息系统研究与应用: 方陆明徐爱俊唐丽华楼雄伟吴达胜翁卫松李光辉葛宏立郑文达夏凯祁亨年张步光赵国平蒋小凡伊柏峰; （1）课题来源与背景：本项目历经8年，在国家科技部863子项目（2003AA209090－9）等项目的支持下开展研究。　　（2）技术原理及性能指标：　　本项目把森林资源安全监管全过程分为森林资源经营安全、生长安全和利用与...; 关键词：; 关键词：森林资源生物量森林火险

一种基于树木整体图像的树木检测方法: 本发明公开了一种基于树木整体图像的树木检测方法，运用自主拍摄和网上爬取方式采集树木的整体图像，建立数据集，对数据集图像进行数据增强处理，使得每类树木的样本数量一致；然后对数据增强处理后数据集中的树木图像进行光照处理；最后...; 冯海林钱峥武斌杜晓晨夏凯; 文献传递

基于深度语义分割-聚类的复杂RGB点云场景单木提取方法: 本发明公开了一种基于深度语义分割‑聚类的复杂RGB点云场景单木提取方法，具体包括：无人机图像采集和点云数据合成；基于深度点云语义分割网络实现树木点云的语义分割；基于语义分割的分类标签提取树木点云，并进行点云去噪；基于点云...; 夏凯李骋冯海林

一种城市河道水体的浊度检测装置: 本发明公开了一种城市河道水体的浊度检测装置，包括一个设置在水中的正方形平衡框，所述正方形平衡框在左后框撑上设有一个光源，在与左后框撑平行的右前框撑上设有一个对位CCD传感器，在右后框撑上对应设有多个邻位CCD传感器，在与...; 冯海林武斌杜晓晨夏凯; 文献传递

RGB-DSM数据融合研究——以城市樟树检测为例: 2023年; 单木检测是森林资源调查的基础工作,在森林管理与监测中发挥着重要作用。无人机RGB图像作为一种经济高效的遥感数据源,已被广泛应用于单木检测。然而,由于城市树木形状和结构的多样性以及城市森林的复杂性,基于无人机RGB图像检测城市树木效果并不理想。数字表面模型(DSM)提供地物的高程数据,融合RGB图像与DSM高程数据可有效识别城市树木,但不同融合方法对于单木检测精度的提升效果差异尚未明确。针对上述问题,本研究以城市樟树为研究对象,使用两类数据融合方法:像素级融合(IHS变换融合、Brovey变换融合和多通道组合)与特征级融合(双分支特征融合和SE-双分支特征融合),并采用Faster R-CNN模型进行单木检测实验。实验结果表明,SE-双分支特征融合的提升效果最显著,平均精度提高9.3个百分点,达91.3%。并且,在街道与绿地两类城市森林场景下,SE-双分支特征融合也表现最佳,平均精度分别达89.2%与93.9%。研究结果表明,在多树种的绿地场景下,引入高程数据可有效提高单木检测精度;在单一树种的街道场景下,高程数据提升效果有限。; 冯源夏凯冯海林; 关键词：数据融合高程数据无人机

序列状态的林业资源时空数据模型研究被引量：9: 2013年; 对林业地理实体时空演变过程进行分析,认为林业地理实体的演变总体上是渐变和突变交替的时空过程,而且各专题属性和空间分布的演变类型和演变频率不尽相同。在此基础上,提出由序列快照和事件方法组合而成的序列状态时空表达方法,以状态集表达时空对象在生命周期内的演化历程,并针对林业数据的特点,采用面向对象的数据组织方式设计了林业资源时空数据模型。模型可对不同演变类型进行组合,并实现了对渐变和突变的统一表达,另外,模型也允许采用不确定数据以加强对渐变过程的表达。通过原型系统验证了模型的可行性。; 夏凯刘仁义刘南张国江谢炯张丰; 关键词：时空数据模型林业

一种树木胸径监测方法和装置: 本发明公开了一种树木胸径监测装置，属于树木监测技术领域，该树木胸径监测装置包括互连的传感器装置和控制模块，所述传感器装置用于监测树木胸径并将监测信号传输给控制模块，由控制模块处理监测信号，所述传感器装置包括直线位移传感器...; 王天宇方益明冯海林杜晓晨夏凯杨垠晖; 文献传递

基于卷积神经网络技术的蔬果种类识别方法: 2018年; 为了降低蔬果种类的分类成本,实现蔬果智能化的识别与分拣,以9种蔬果为实验对象,运用卷积神经网络技术,建立一个图像识别模型。针对蔬果种类的特点,优化并调整模型的结构。相比其他识别网络,卷积神经网络特有的卷积层能对图像自动进行特征提取,并且由于其参数的权值共享,可以有效缩短学习时间,进一步提升识别率。所构建的识别模型能够实现相对复杂背景下的蔬果图像识别,可为日常生活中的蔬果识别提供一种切实有效的方法,具有一定的现实意义。; 薄琪苇彭俊夏凯; 关键词：信息处理卷积神经网络图像识别

主流空间数据库引擎技术分析和优化方法研究: 组织、管理海量空间数据的新技术——空间数据库引擎的性能研究一直是GIS技术领域关注的一个热点。当前，在如何快速、方便、有效地操作海量空间数据方面，主要存在以下几个问题：1)缺乏确实有效的实验数据反映空间数据库引擎操作海量...; 夏凯; 关键词：空间数据库引擎 GIS 数据库管理系统土地利用管理; 文献传递

结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测被引量：6: 2022年; 多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明:在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。; 奚祥书夏凯杨垠晖杜晓晨杜晓晨; 关键词：遥感无人机多光谱影像降维

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夏凯