【摘 要】
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建筑对城市能量分配和微气候起着重要作用，探讨建筑三维空间形态与地气能量/微气候关系对气候适应性城市建设具有重大意义。基于ENVI-met的多情景模拟结果和增强回归树量化了建筑三维分形维数和三维形状指数对地气能量指标（净辐射、土壤热通量、建筑储热、感热通量和潜热通量）、空气温度和空气相对湿度的影响。研究结果表明，建筑三维分形维数、三维形状指数与地气能量动态、空气温度和空气相对湿度存在非线性关系。白天
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建筑对城市能量分配和微气候起着重要作用，探讨建筑三维空间形态与地气能量/微气候关系对气候适应性城市建设具有重大意义。基于ENVI-met的多情景模拟结果和增强回归树量化了建筑三维分形维数和三维形状指数对地气能量指标（净辐射、土壤热通量、建筑储热、感热通量和潜热通量）、空气温度和空气相对湿度的影响。研究结果表明，建筑三维分形维数、三维形状指数与地气能量动态、空气温度和空气相对湿度存在非线性关系。白天，当三维分形维数高于2.4，或三维形状指数低于2.0时，随着三维分形维数或三维形状指数的增加，三维分形维
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利用CYGNSS数据估计地表土壤水分(SM)近年来获得了极大的关注，但效率和精度有待进一步提升。本文提出了一种预分类策略，结合人工智能算法(AI)，利用CYGNSS数据预测土壤水分。此策略能够在人工智能算法的基础上进一步的提高土壤水分预测的精确度，具有较好的普适性和易用性。本文使用了2018全年中国地区的实地土壤水分数据作为地面真实参考数据进行建模以及预测。结果证实预测土壤水分与参考真实数据具有良
生活于珊瑚礁区的大型海藻可以与珊瑚一起为礁栖生物提供食物和栖息地，它们在维护珊瑚礁生态系统生物多样性中起着极为重要的作用。本论文比较研究了生活于我国南海中沙大环礁区的四种优势海藻，即两种红藻—厚膜藻(Grateloupia ellipitica)和粉枝藻(Liagora samaensis)、两种绿藻—钙扇藻(Udotea flabellum)和仙掌藻(Halimeda discoidea)的生化
由于目标多尺度性质、高层语义信息不足等原因，造成现有算法很难在目标边界取得非常准确的分类精度。为此，本文提出了一种基于多层次特征融合的语义分割算法。在解码阶段，本文设计了三个特征提取分支，分别为空间细节分支、语义补充分支和上下文信息分支。空间细节分支采用浅层较高分辨率特征图来生成最终分割图，主要用于保留大量空间细节信息。语义补充分支用于增加更多的高层语义抽象信息。上下文信息分支主要负责提取多尺度全
针对现有目标检测算法难以在果园复杂环境下对苹果花朵生长状态进行高精度检测的问题，提出一种改进YOLOv5的苹果花朵生长状态检测方法，对花蕾、半开、全开、凋落四类苹果树开花期花朵生长状态进行检测。该方法首先对跨阶段局部网络模块进行改进，并调整模块数量，结合协同注意力模块设计主干网络，提高模型检测性能并减少参数。其次，结合新的检测尺度与基于拆分的卷积运算设计特征融合网络，提升网络特征融合能力，最后选用
场景文本检测有助于机器理解图像内容，在智能交通、场景理解和智能导航等领域应用广泛。现有的场景文本检测算法未充分利用高层语义信息和空间信息，限制了模型对复杂背景像素的分类能力和对不同尺度的文本实例的检测和定位能力。为了解决上述问题，提出了一种基于增强特征金字塔网络的场景文本检测算法。该算法包括比率不变特征增强（Ratio Invariant Feature Enhanced， RIFE）模块和重建空
为了提升行人多目标跟踪的速度同时维持跟踪的精度，提出了一种多特征融合的端到端链式行人多目标跟踪网络。网络中将目标检测、特征提取与数据关联集成到一个统一的框架中，以连续两帧图片组成一个节点作为输入，直接回归出节点之间相同目标的边界框对，利用相邻节点之间公共帧的强相似性，仅使用交并比匹配来进行数据关联以提高跟踪速度。同时网络中采用了多特征融合的双向特征金字塔，并在金字塔网络中采用改进可变形卷积，增加了
场景图像通常由背景信息和前景目标对象构成，用于场景识别任务的卷积神经网络（CNN）通常需要根据场景中关键目标的特征，甚至结合目标之间的位置关系来识别出场景所属类别。针对场景图像中较小尺寸的关键目标特征随着网络层次加深而逐渐消失从而导致场景识别错误的问题，提出了一种基于多级特征融合与注意力模块的场景识别方法。首先，将深度神经网络ResNet-18的特征提取部分划分出5个分支，然后将5个分支输出的多级
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