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期刊信息/Journal information
江西科学
江西省科学院
江西科学

江西省科学院

黄亲国

双月刊

1001-3679

sciencejx@126.com

0791-88177801

330029

南昌市上坊路382号

江西科学/Journal Jiangxi ScienceCSTPCD
查看更多>>本刊系中国科技核心期刊，双月刊，为江西省科学院主办的自然科学综合性学术刊物，立足江西，面向全国，主要介绍江西省特别是江西省科学院的重大科研成果和阶段性科研总结，发表具有一定理论水平和实践价值的理、工、农、医及某些边缘学科的学术论文，有关江西省自然条件、自然资源的考察报告；报道国内外新理论、新学科的研究动态，本省和本院的重大学术活动；刊登有价值的文献综述和译文。本刊辟有学术栏目：数理科学、化学科学、生命科学、地球科学、工程与材料科学、信息科学、管理科学、专栏等。
正式出版
收录年代

    基于UNet模型的遥感影像建筑物变化检测研究

    王盼盼刘超孙健飞樊亚...
    355-359页
    查看更多>>摘要：UNet是一个典型的对称U型网络,针对该网络无法准确地捕捉到建筑物的边界及细节信息的问题,提出了一个改进的UNet网络模型,即在UNet网络模型的跳跃连接中加入可以提高网络感知力的scSE注意力模块,同时将模型中的编码器更换为能够更好地捕捉图像细节和纹理的VGG19,对公开数据集LEVIR-CD进行建筑物变化检测实验.实验结果表明,该方法较于原方法虽然精确率下降 0.66%,但是召回率和F1 分数分别提高了 13.18%和 5.17%,说明该方法有效提升了UNet网络模型对建筑物边界及细节的识别,使建筑物变化检测的精度得到有效提升.

    建筑物变化检测注意力机制UNet遥感影像编码器

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    基于不同控制图的GNSS异常数据检测方法研究

    何序归刘超董亮孙健飞...
    360-365页
    查看更多>>摘要：控制图是一种成熟的突变点检测方法,在全球卫星导航系统坐标序列异常数据检测中得到了广泛的应用.采用 3 种使用较为广泛的控制图,分别为累计和控制图、休哈特控制图以及指数加权移动平均控制图,通过在GNSS异常数据中加入不同倍数的标准差偏移量进行实验,并进行比较分析.结果表明,CUSUM控制图对于 3 倍以下标准差偏移量具有较高的准确性,其次是EWMA控制图,但CUSUM控制图最小只能检测到 0.5 倍的偏移值.对于 3 倍以上的标准差偏移量,Shewhart控制图和EWMA控制图有类似的效果,而CUSUM控制图会随着偏移量的增大而导致误判的增大.

    GNSS异常数据CUSUM控制图Shewhart控制图EWMA控制图

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    土壤四环素类抗生素前处理方法研究

    赵佳文肖满成余晓玲曾芳发...
    366-371页
    查看更多>>摘要：为建立测定土壤四环素类抗生素振荡萃取、冷冻分离、小柱净化的前处理方法,通过对土壤中 3 种四环素类抗生素的提取方式、萃取溶剂类型、净化方法和提取液保存条件等前处理技术进行研究,使用液相色谱串联质谱仪对四环类抗生素进行测定.使用该方法不同浓度水平的四环素抗生素回收率在 80.0%～118.0%,相对标准偏差小于 20%,该前处理方法适应性强、操作简单、提取效率较高,适用于土壤中四环素类抗生素残留分析.

    四环素类振荡提取冷冻分离液相色谱串质谱仪

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    耦合轻量级网络GhostNet的无人机树冠检测研究

    周俞
    372-377页
    查看更多>>摘要：在高分辨率遥感影像树冠检测研究中,基于深度学习方法虽取得较大进展,但基于无人机航拍影像检测效果欠佳,并且检测速度较慢,实时性较差.针对此类问题,旨在无人机获取树冠影像,从 3 个方面对YOLOv4 网络模型进行改进,提高检测速度及精度.首先,使用多种数据增强方法,扩增实验样本,提高模型鲁棒性;其次,对YOLOv4 网络模型进行改进,使用轻量级网络GhostNet作为改进算法的主干特征提取网络,减少模型参数,使得模型轻量化;最后,使用深度可分离卷积替代部分普通卷积,在保证提取特征同等情况下,缩短提取时间.实验结果表明,基于改进的YOLOv4 模型检测精度高达98%,单张检测速度达到0.166 ms,能够有效节约时间成本和人工成本.

    YOLOv4GhostNet无人机影像树冠检测

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    基于YOLOv5s改进的无人机航拍图像车辆检测模型

    张立亭刘丞丰罗亦泳邓先金...
    378-387页
    查看更多>>摘要：针对无人机航拍图像车辆检测任务中存在车辆遮挡严重、小尺度目标多、背景信息复杂、误检漏检情况严重等问题,提出一种基于YOLOv5 改进的车辆目标检测模型.首先,增加一个小目标特征检测层,增强对浅层特征图中有效位置特征信息的复提取,从而缓解因深层卷积导致密集小目标特征信息的缺失问题.其次,在Neck中使用GSConv卷积和VOVGSCSP模块,对模型进行轻量化同时提高检测精度.再次,使用Mish作为全局激活函数,提高特征信息在深层网络中的传播和表达能力.然后,为了模型对检测目标的定位精度,使用EIoU作为回归框定位损失.最后,在Backbone中引入Transformer模块,增强模型感受野,提高对关键点信息的提取能力,增强模型抗干扰能力.实验结果表明,最终改进模型的平均检测精度(mAP)达到了 83.8%,比原始YOLOv5s模型提高了 5.5%,对小目标检测精度明显得到提升.

    深度学习卷积神经网络车辆检测YOLOv5损失函数Transformer

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    《江西科学》期刊著作权声明

    《江西科学》编辑部
    387页
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    基于GIS的河流生态敏感性评价——以山东省肥城市康王河为例

    徐鑫房磊赵红霞张忠峰...
    388-395页
    查看更多>>摘要：近年来,随着城市建设的快速发展,人类不合理的开发利用导致河流生态系统的破坏程度不断加剧.为更好地保护和治理河流生态环境,提升城市河流的景观效益,以肥城康王河上游河段为研究对象,选取 8 个生态因子,基于RS、GIS技术和层次分析法,构建肥城康王河上游流域生态敏感性评价指标体系,对康王河上游河段生态敏感性进行综合评价.结果表明,康王河上游的生态敏感等级以中、高为主,仍有向高敏感演变的趋势.康王河上游的综合生态敏感性分为极敏感、高敏感、中敏感、弱敏感和不敏感 5 个等级,面积分别占11.85%、26.70%、27.15%、21.26%、13.04%.其中,高、中、弱敏感区域的面积和比例占据了较大的比重,高敏感和中敏感地区主要分布在水体、水渠及周边林地和农田等区域,弱敏感区主要为城镇的建筑用地.对康王河上游河段各敏感区域分布特点和整体变化趋势进行研究并得出优化建议,为该流域的生态修复及城市的可持续发展提供科学依据.

    城市河流生态敏感性评价指标体系

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    基于ResNet50与通道注意力的遥感图像场景分类

    逯登科罗亦泳张紫怡张震...
    396-404页
    查看更多>>摘要：卷积神经网络广泛应用于图像分类,但传统的卷积神经网络直接应用于遥感图像场景分类有一定的局限性.遥感图像中存在类内差异大、类内相似度高的现象,导致网络无法准确地提取到图像中的特征,给遥感图像分类任务带来巨大的困难.通道注意力机制有专注于提取主要特征而忽略次要特征的优点,将其加入网络模型可以增强卷积神经网络的识别图像特征能力,因此,提出了一种基于ResNet50 与通道注意力结合的网络模型(ResNet50+Attention),在UCMD数据集上使用初始化网络参数的方法进行遥感场景图像分类任务,对比了经典网络模型AlexNet、DenseNet、VGG16 和GooLeNet,ResNet50+Attention在总体准确率、精确度、召回率和特异度分类指标上,明显优于其他模型.并进行了与基础ResNet50 模型的消融实验,包括对比了准确率曲线、混淆矩阵和单独类的分类指标.结果表明,ResNet50+Attention在总体准确率、精确度、召回率和特异度上分别达到了 91.7%、92.1%、91.8%和 99.6%,相比于ResNet50 分别提高了 4%、3.8%、4%和 0.2%,证明了该网络模型的有效性.

    卷积神经网络图像分类注意力机制遥感图像ResNet50

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    基于地理信息技术的城市热岛效应分析——以南昌市为例

    黎亮杨智翔宁玮
    405-410页
    查看更多>>摘要：在全球气候变暖和城市化的背景下,南昌市面临着城市热岛效应的环境问题.基于地理信息技术,利用南昌市 2014、2018、2023 3 年的Landsat 8 遥感影像,采用单窗算法,借助大气透射率、地表比辐射率、大气平均温度等主要参数,研究了南昌市不同时段的地表温度以及南昌市城市热岛的时空变化特征.结果表明,近 10年南昌市城市热岛效应逐年增强,强热岛区和次强热岛区的面积不断增加,这 2 个区域主要集中分布在赣江两岸的中心城区,该区域人口众多、建筑物密集,城市热岛效应显著.而过渡区、温度较低区、温度最低区这 3个区域分布比较稳定,温度最低区、温度较低区主要位于水面、林地、耕地、草地等区域.在植被覆盖率高的地区、有大型水体的地区温度往往很低,并且影响着周边地区的温度,对城市热岛具有一定的降温作用.研究结果可为城市发展规划和城市热岛效应缓解策略提供依据.

    南昌市城市热岛效应单窗算法地表温度反演

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    基于毕达哥拉斯模糊多属性群决策的卷烟烟支质量评估方法

    祝剑利崔浩波刘静杰彭蔚...
    411-416页
    查看更多>>摘要：随着卷烟工业企业数字化进程的快速推进,精确恰当的卷烟烟支质量评估方法直接影响卷烟生产质量和效率.根据卷烟烟支质量评估中指标信息具备的多属性、不确定性、模糊性等特点,提出了一种基于毕达哥拉斯模糊多属性群决策的卷烟烟支质量评估方法.运用毕达哥拉斯模糊集对指标信息进行表述和处理,在专家权重和指标权重未知的情况下,构建综合距离模型和知识测度模型确定权重信息;通过相对距离和信息可靠性定义毕达哥拉斯模糊数排序新方法,并计算各方案集结算子进行排序.最后,通过应用实例对该方法进行验证分析.结果表明,方法可以有效运用于卷烟烟支的质量评估,决策结果更加准确客观.

    毕达哥拉斯模糊多属性群决策卷烟烟支质量评估

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