龙岗河流域水生态系统监测与评估

为了解河流生态修复状况,并明确未来河流整治的内容和方向,以深圳市的龙岗河为例,对河流整治前后的水生态系统状况进行监测和评估,研究结果表明：（1）龙岗河流域治理以后,河流生态流量有了较大程度的改善,即使是在枯水期也基本满足河流最小生态需水的要求,而平水期的生态流量达到较好的水平;（2）龙岗河流域治理以后,河流主要水质指标（CODMn、BOD5、NH3-N、TP）均有明显的好转,但各指标的绝对值仍然较高,特别是NH3-N仍是劣V类水平;（3）龙岗河流域治理以后,浮游动物多样性指数略有上升,浮游植物和底栖动物多样性都略有下降,这可能与河流修复时间较短,水生态系统尚不稳定有关外,可能还与河流生态补水水质不高有关。     

融合超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别模型

为解决山地地形起伏大、无人机飞行高度高导致图像中尺度小且纹理模糊的松枯死木识别困难问题,该研究提出了一种在特征层级进行超分辨率重建的YOLOv5松枯死木识别算法。在YOLOv5网络中添加选择性核特征纹理迁移模块生成有细节纹理的高清检测特征图,自适应改变感受野的机制分配权重,将更多注意力集中在纹理细节,提升了小目标和模糊目标的识别精度。同时,使用前景背景平衡损失函数抑制背景噪声干扰,增加正样本的梯度贡献,改善正负样本分布不平衡问题。试验结果表明,改进后算法在交并比(intersection over union,IoU)阈值取0.5时的平均精度均值(mean average precision,mAP₅₀)为92.7%,mAP_50～95(以步长0.05从0.5到0.95间取IoU阈值下的平均mAP)为62.1%,AP_small(小目标平均精度值)为53.2%,相比于原算法mAP₅₀提高了3.2个百分点,mAP_50～95提升了8.3个百分点,AP_small提升...