【摘 要】
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探地雷达在果树和古树名木养护管理领域具有广阔的应用前景.针对探地雷达采集的B-scan图像中杂波影响根系定位精度的问题,提出了基于鲁棒深度自动编码器(RDAE)、直接最小二乘法(DLS)和频率-波数域偏移(FKM)相结合的树木根系定位方法.首先,通过RDAE将零点校正后的B-scan图像分解为表示杂波的低秩分量和表示根系目标回波的稀疏分量,保留稀疏分量完成杂波抑制;然后使用DLS拟合目标回波形成的双曲线估算土壤的相对介电常数;最后,根据土壤的相对介电常数计算得出偏移速度作为频率-波数域偏移的输入进行偏移成
【机 构】
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江南大学人工智能与计算机学院,无锡214122
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探地雷达在果树和古树名木养护管理领域具有广阔的应用前景.针对探地雷达采集的B-scan图像中杂波影响根系定位精度的问题,提出了基于鲁棒深度自动编码器(RDAE)、直接最小二乘法(DLS)和频率-波数域偏移(FKM)相结合的树木根系定位方法.首先,通过RDAE将零点校正后的B-scan图像分解为表示杂波的低秩分量和表示根系目标回波的稀疏分量,保留稀疏分量完成杂波抑制;然后使用DLS拟合目标回波形成的双曲线估算土壤的相对介电常数;最后,根据土壤的相对介电常数计算得出偏移速度作为频率-波数域偏移的输入进行偏移成像,获取根系的半径和深度信息从而完成根系定位.实验结果表明:RDAE方法在仿真和实测数据上的杂波抑制效果对比均值减法(MS)、奇异值分解(SVD)和鲁棒主成分分析(RPCA)有着更高的信杂比和改善因子,通过DLS估计的土壤相对介电常数均方根相对误差为3.84％,根系定位的最大半径相对误差和最大深度相对误差分别为8.5％、8.7％,能够完成根系位置标定,满足根系无损检测的需求,可为树木健康管理和移植提供决策支持.
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为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法.首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积神经网络,使用ImageNet大型数据集进行模型预训练,加载预训练参数进行模型初始化并利用制作的单木树冠影像数据集训练出5个不同的分类模型;最后通过相对多数投票法建立集成模型.实验结果表明,
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