【摘 要】
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在全球变化背景下，土壤有机碳的分解及其温度敏感性（Q_(10)）在陆地生态系统碳循环中的重要性备受关注。Q_(10)值微小的变化都可能导致未来土壤碳库大小评估的巨大偏差，充分了解有机碳分解温度敏感性的调控机理对预测未来土壤碳变化具有重要意义。笔者对国内外已有研究进行分析，比较培养温度模式、底物质量、物理化学保护和微生物属性对土壤有机碳分解温度敏感性的影响。结果发现：①与传统的恒温模式相比，变温培养
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在全球变化背景下，土壤有机碳的分解及其温度敏感性（Q_(10)）在陆地生态系统碳循环中的重要性备受关注。Q_(10)值微小的变化都可能导致未来土壤碳库大小评估的巨大偏差，充分了解有机碳分解温度敏感性的调控机理对预测未来土壤碳变化具有重要意义。笔者对国内外已有研究进行分析，比较培养温度模式、底物质量、物理化学保护和微生物属性对土壤有机碳分解温度敏感性的影响。结果发现：①与传统的恒温模式相比，变温培养模式更好地克服了土壤微生物对恒定培养温度的适应性以及不同培养温度下底物消耗不均的缺点，能够更加准确地估算
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针对通过立体匹配直接得到视差图存在空洞等失真点（区域）的问题，本文提出一种基于自适应窗的视差优化方法。该方法先通过左右图像的视差一致性，检测出非零视差失真和黑洞失真区域，然后将所在像素点与周围像素点作视差代价比较，并针对由环境、光照以及其他噪声因素造成的误匹配所导致的黑洞区域，通过采用自适应窗填充黑洞失真区域，进而利用中值滤波平滑图像，最终实现对由立体相机左右图像匹配所获得的视差图的优化。通过与三
针对物联网入侵检测中检测数据不平衡导致的分类不准确的问题，提出了一种基于极端梯度提升树和随机森林相结合的物联网入侵检测模型。首先，针对物联网应用环境中产生的大量数据，对数据进行数据归一化处理。然后，利用XGBoost算法对其中的特征进行重要性评分，选择最优特征。最后，结合改进的随机森林算法，解决因数据不平衡导致的分类不准确的问题。仿真试验表明所提模型能有效的进行数据最优特征选择及合理地检测分类，同
针对图像拼接的实时性、准确度问题，本文提出了一种基于改进ORB特征点检测的图像拼接方法。方法在提取图像噪声点周边点的方式和判断特征点条件上进行改进。首先根据ORB算法判断特征点的特点将选取16个点减少为仅选取上下左右4个点，大大减少了质心与周边像素的比较次数；然后根据特征点延展性的特性，再在外圆选取4个相关点进行比较，快速区分噪点或是特征点，提高了特征点匹配准确率。本文还改进了随机取样一致性RAN
基于区域候选网络(RPN)与孪生网络的框架可以快速的回归位置、形状信息，展现出了良好的跟踪速度和准确性。然而，采用的单阶段SiamRPN跟踪器不能有效地处理相似性干扰和大尺度变化等复杂情况。针对上述问题，本文提出了一个基于特征金字塔(FPN)的级联 RPN网络(简记为CF-RPN)的多阶段的跟踪框架。该框架的基础网络由一对孪生的FPN构成，其深高层到浅低层特征分别输送到级联的RPN模块中。相对于传
针对美式手语(American Sign Language，ASL)识别时存在识别准确率较低，模型训练时间过长等问题，提出了一种双向二维主成分分析(2D2DPCA)与卷积神经网络(CNN)相结合，使用贝叶斯算法（Bayesian Optimization，BO）优化模型参数的算法。该算法首先使用2D2DPCA算法对原始图片数据降维，提取行、列方向的特征图；然后使用卷积神经网络对特征图进行训练分类；
针对传统边界跟踪算法搜索范围较大、判断次数较多这一状况，在分析了游程编码方法的基础上提出了一种基于“弦”的边界跟踪算法。该算法以弦为搜索单位，不需要扫描所有边界点的八邻域。并且该算法在基于游程编码的连通域标记后可以直接进行轮廓提取，避免了传统边界跟踪算法在连通域标记后要先将连通域转换为光栅图像形式再提取轮廓的方式。实验结果表明，该算法相较于传统的边界跟踪算法，效率有了显著的提升。
为剔除无人机多光谱图像中的土壤背景，提高作物根域土壤含水率反演精度。以不同水分处理的拔节期冬小麦为研究对象，利用无人机多光谱相机分别在9:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5个时刻获取高分辨率多光谱图像，运用改进的植被指数阈值法快速确定植被像元与土壤像元的分类阈值，通过阈值划分实现土壤背景的剔除，并根据植被指数阈值法的阈值变化，研究土壤背景对提取冬小麦冠层反射率的影响，最后建立
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