刘洋
- 作品数：20 被引量：71H指数：5
- 供职机构：中国林业科学研究院资源信息研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项国家科技重大专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术建筑科学天文地球更多>>
- 基于三维虚拟环境的林分结构可视化分析
- 2016年
- 指出了林分结构分析对研究林分生长经营有着极为重要的作用,通过对林分结构的分析调整,能优化林分结构,提高林分整体质量。以湖南攸县黄丰桥国有林场杉木与鹅掌楸人工混交林为研究对象,基于三维虚拟可视化模拟系统,对杉木树高和胸径结构,以及角尺度、大小比和混交度进行可视化分析。实验结果表明:研究提出的可视化分析方法,森林经营者能够更加直观地观察林分的整体状态以及所处环境,更利于其制定合理及完善的经营方案,提高森林生态的稳定性。
- 邓强袁晓红张怀清李永亮刘洋
- 关键词：三维虚拟环境林分结构可视化分析
- 一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法
- 一种基于云计算的大尺度湿地数据自动提取方法，属于遥感技术领域。通过云计算平台，引入正六边形分割机制，以简单非迭代聚类算法和随机森林算法作为基础模型，自主学习像元之间的关系和区域自身的变化模式，综合考虑湿地淹没动态、物候特...
- 刘洋张怀清崔泽宇杨廷栋张京
- 一种基于颜色分级的树叶自适应贴图可视化模拟方法
- 一种基于颜色分级的树叶自适应贴图可视化模拟方法，属于可视化模拟技术领域。首先采用基于图像矢量化的树叶绘制方法来构建树叶的基本形态框架，叶片的大小、叶倾角、方位角形态参数由曲线曲面控制；运用技术分级绘制叶片纹理，再根据树叶...
- 张怀清刘洋李永亮杨廷栋
- 文献传递
- 问答式林业预训练语言模型ForestBERT
- 2024年
- 【目的】针对林业文本利用率低、通用领域预训练语言模型对林业知识理解不足以及手动标注数据耗时费力等问题,基于大量林业文本,提出一种融合林业领域知识的预训练语言模型,并通过自动标注训练数据,高效实现林业抽取式问答,为林业决策管理提供智能化信息服务。【方法】首先,基于网络爬虫技术构建包含术语、法律法规和文献3个主题的林业语料库,使用该语料库对通用领域预训练语言模型BERT进行继续预训练,再通过掩码语言模型和下一句预测这2个任务进行自监督学习,使BERT能够有效地学习林业语义信息,得到具有林业文本通用特征的预训练语言模型ForestBERT。然后,对预训练语言模型mT5进行微调,实现样本的自动标注,通过人工校正后,构建包含3个主题共2280个样本的林业抽取式问答数据集。基于该数据集对BERT、RoBERTa、MacBERT、PERT、ELECTRA、LERT 6个通用领域的中文预训练语言模型以及本研究构建的ForestBERT进行训练和验证,以明确ForestBERT的优势。为探究不同主题对模型性能的影响,分别基于林业术语、林业法律法规、林业文献3个主题数据集对所有模型进行微调。将ForestBERT与BERT在林业文献中的问答结果进行可视化比较,以更直观展现ForestBERT的优势。【结果】ForestBERT在林业领域的抽取式问答任务中整体表现优于其他6个对比模型,与基础模型BERT相比,精确匹配(EM)分数和F1分数分别提升1.6%和1.72%,在另外5个模型的平均性能上也均提升0.96%。在各个模型最优划分比例下,ForestBERT在EM上分别优于BERT和其他5个模型2.12%和1.2%,在F1上分别优于1.88%和1.26%。此外,ForestBERT在3个林业主题上也均表现优异,术语、法律法规、文献任务的评估分数分别比其他6个模型平均提升3.06%、1.73%、2.76%。在所有模型中,术语任务表现最佳,F1的平均值达到87.63%,表现较差的法律法规�
- 谭晶维张怀清刘洋杨杰郑东萍
- 关键词：自然语言处理
- 当代小区园林设计探讨
- 2015年
- 居住环境已成为当代人们关注的重要问题,小区园林建设显得尤为重要。论述当代小区园林设计存在的问题,并针对相关问题提出具体的建议。
- 刘洋
- 关键词：生态可持续
- 一种考虑邻域指数与粒子群算法的林分空间结构优化方法
- 一种考虑邻域指数与粒子群算法的林分空间结构优化方法，属于林业科学研究中的森林经营和结构优化技术领域。采用常规的外业测量方式记录了所有被调查树木的树高、胸径、冠幅、枝下高、树龄、树种、坡度、海拔及郁闭度信息，构建林分空间结...
- 张怀清 邱汉清 雷可欣陈艳 杨廷栋刘洋
- 园林建材在中国园林中的应用
- 2012年
- 人类发展的文明史包含了园林建材的发展与应用史,其诠释了从解放生产力到发展生产力的全部过程,并随着时间的推移、生产力的进步、科技的发展,大量的建筑材料在园林中得到应用。文章以中国园林的发展历史为参照,分别从园林建材的发展与应用2个方面进行简析,简述了园林建材的发展过程,并以此为启示,探讨园林建材在中国园林中的应用。
- 刘洋陈月华
- 关键词：中国园林
- 杉木三维模型各方向枝下高分布研究被引量：3
- 2022年
- 【目的】通过分析实测枝下高分布方向与空间竞争强度的关系,解决基于传统林学研究调查数据所构建的林木三维模型对不同方向枝下高分布差异难以直观表达,林木三维模型多态性表现不足的问题。【方法】以江西省新余市分宜县亚热带林业实验中心山下林场8块杉木临时样地为数据源,以已有枝下高模型为理论基础,将空间分析方法缓冲区构建与林分空间结构单元构建结合,构建对林木造成直接影响的水平空间结构参数与垂直空间结构参数,分析空间结构参数与枝下高相关性,并以此计算各方向空间竞争强度,建立空间竞争强度与实测枝下高的分布关系,再按照枝下高模型求解剩余方向枝下高,最终按照实测数据与分析计算结果加载分枝、主干模型,构建林木三维模型。【结果】所选模型变量包括林木属性与空间结构参数,原始模型决定系数为0.720,消除树高影响的调整后实测枝下高与水平空间结构参数相关系数为0.410、与垂直空间结构参数相关系数为0.782,且均呈正相关;将各自相关系数为权重计算对应方向空间竞争强度,将最小竞争强度方向空间结构参数代入模型,拟合结果决定系数为0.790,相比原始模型拟合精度有所提高;将实测枝下高分配到竞争强度最小的方向,根据模型可对其他方向枝下高进行估算。【结论】以杉木为例,通过空间竞争强度判别枝下高分布,在提高已有数据利用率、减小外业工作强度的基础上,可直观表现林木不同方向枝下高分布的差异性,增强了林木三维模型的多态性表达。
- 崔泽宇张怀清左袁青杨廷栋刘洋刘洋王林龙
- 关键词：杉木枝下高可视化模拟
- 联合Sentinel-1和Sentinel-2数据反演森林蓄积量被引量：7
- 2022年
- 为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不同特征组合分别建立支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)、k最近邻(k-NearestNeighbor,kNN)、多层感知器(Multi-Layer Neural Network,MLP)及多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)4种蓄积量反演模型,并对模型结果进行精度验证与比较。结果表明:(1)与单一数据源相比,联合Sentinel-1与Sentinel-2数据有助于提高森林蓄积量反演精度(油松蓄积量反演R2提高0.08,RMSE提高10.28 m^(3)·hm^(-2);落叶松蓄积量反演R2提高0.05,RMSE提高4.51 m^(3)·hm^(-2));(2)与MLP和MLR模型相比,SVR与kNN模型的蓄积量反演效果较好。其中,SVR模型在油松蓄积量反演效果最佳(R2=0.84,RMSE=44.58 m^(3)·hm^(-2));kNN模型在落叶松蓄积量反演精度最高(R2=0.74,RMSE=41.41 m^(3)·hm^(-2))。联合Sentinel-1与Sentinel-2多源数据的机器学习方法可获得较高的蓄积量反演精度,可期为区域尺度森林蓄积量遥感反演提供理论支持与可行方案。
- 张雨田许晓东石军南刘洋蔡耀通林辉石灵杰张怀清
- 关键词：森林蓄积量多源遥感数据
- 基于关系模型的林分生长可视化建模
- 2015年
- 针对杉木人工纯林,利用少量的林木实测数据,基于高次Bezier曲线结合最小二乘法,拟合单株林木及林分的关系模型,生成插值方程。采用一种新的林分增长量分配方法,以此推算出任意时段林分中林木模型数据,同时根据林分生长特征属性参数和对随机变量的自适应控制,智能构建任意时段林分中各种形态结构的林木可视化模型。结果表明,该算法复杂度低、实效性强,使构建的林分生长模型既符合其生长规律,又具有较强的真实感。
- 刘洋陈宇拓管西鹏龙吟
- 关键词：林木生长可视化建模
