【摘 要】
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针对全景分割的背景类实例重叠问题，提出了一种基于注意力机制的全景分割网络(Attention-guided Panoptic Segmentation Network， APSNet)。APSNet基于UPSNet网络进行改进，首先，在残差网络和特征金字塔之间添加一种可以同时在空间注意力和通道注意力上建模的三重态注意力机制，通过学习通道和空间特征信息，增强特征金字塔的特征提取能力；其次，在语义分割
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针对全景分割的背景类实例重叠问题，提出了一种基于注意力机制的全景分割网络(Attention-guided Panoptic Segmentation Network， APSNet)。APSNet基于UPSNet网络进行改进，首先，在残差网络和特征金字塔之间添加一种可以同时在空间注意力和通道注意力上建模的三重态注意力机制，通过学习通道和空间特征信息，增强特征金字塔的特征提取能力；其次，在语义分割部分中，添加一种语义增强注意力机制，通过聚合多层次特征和学习空间特征信息，提升语义分割对于背景和前景的分
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适宜的融合算法有利于遥感影像的质量提升与产品应用。本文基于WV-3影像，选用PCA、GSA、ATWT、BDSD、Indusion、PRACS算法对全色和多光谱影像进行融合实验，在采用定性和定量分析对融合结果进行直接评价的基础上，引入地物分类精度对融合结果进行间接评价。实验结果表明：不同场景下6种算法的融合效果不同，ATWT算法在定性与定量评价中表现最佳，并具有较高的分类精度；GSA的融合效果及分类
为探明不同生产条件下中国农田土壤氨挥发对秸秆还田的响应，通过搜集已发表的试验数据，以秸秆不还田作为对照，基于Meta分析研究了在不同自然因素和农田管理措施条件下，秸秆还田对土壤氨挥发的影响效应。同时通过偏相关分析，找出秸秆还田条件下氨挥发损失的主要影响因素并进行量化。结果表明，秸秆还田能够减少农田土壤氨挥发损失，其减排作用随生育期累积降水量的增高而减弱，随生育期均温的增高而增强；当土壤pH＜6时，
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准确提取三维点云数据中待测目标的点云集合是三维点云目标识别技术的一个关键问题，也是近年来目标识别领域从2D向3D拓展的一个重要挑战。其主要难点在于快速寻找离散点云之间的相关函数关系。文中结合立体视觉与特征匹配构建了可以表征不同视场条件下的目标点云约束机制，通过采用立体视觉作为约束条件完成了对原有特征匹配算法的优化。设计了基于立体视觉的估计算法，通过训练学习获得了不同选取比例条件下的识别规则。实验采
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