Decreasing trends in total suspended solids and cumulative effects of nonpoint source projects in the Cuyahoga River Watershed,OH

Using the US EPA’s Grants Reporting and Tracking System (GRTS), we test if completion of best management practices (BMPs) through the Clean Water Act Section (4)319 National Nonpoint Source Program was associated with a decreasing trend in total suspended solids (TSS) load (metric tons/year). The study area chosen had 21 completed projects in the Cuyahoga River watershed in northeastern Ohio from 2000 to 2018. The 4319 projects ranged from dam removal, floodplain/wetland restoration to stormwater projects. There was an overall decreasing trend in TSS loads. We identified three phases of project implementation and completion, where phase 1 had ongoing projects, but none completed (2000–2004). The steepest decrease in loads, identified as phase 2 (2005–2011), was associated with completion of low-head dam modification and removal projects on the mainstem of the Cuyahoga River. A likely decreasing trend was associated with projects completed in the tributaries, such as natural channel design restoration and stormwater green infrastructure (phase 3). Pairing sediment reduction estimates from projects with the river’s flow normalized TSS loading trend, we estimated that the 4319 effort may account for a small fraction of the TSS load reduction. Other stream restoration projects (non-4319) have also been done in the Cuyahoga watershed by other organizations. However, trying to compile these other projects is challenging in larger watersheds having multiple municipalities, agencies, and nonprofits doing restoration without better coordinated record keeping and monitoring. While a decreasing trend in a pollutant load is a desirable water quality outcome, determining what contributed to that trend remains difficult.     

遥感反演蒸散发在灌溉用水管理中的应用综述

农田灌溉高效用水管理对农业生产及水资源可持续利用至关重要。气候变暖和社会经济发展对农业水资源的可持续利用带来重大挑战,农业生产集约化、标准化和信息化对发展高效节水灌溉、实现灌溉用水精细化管理提出了更高的要求。蒸散发可反映地表与大气的水分和能量交换以及作物耗水,在灌溉用水管理中发挥着关键作用。过去20年来随着遥感对地观测技术不断发展,蒸散发遥感反演和数据融合理论方法不断成熟,数据的时空分辨率和精度不断提升,显著扩展了遥感蒸散发在灌溉用水管理中的应用范围,在灌溉用水量估算等领域得到深度应用。本文在概述国内外蒸散发遥感反演和数据融合研究前沿及相关数据集的基础上,重点对遥感蒸散发在灌溉用水量估算、灌溉制度优化和灌溉效益评价等三个方面的应用场景,进行了系统梳理和总结,以期为农业水资源高效利用和精细化管理提供参考。     

金沙江流域石鼓断面上游水汽含量与降水量特征

在流域尺度上研究水文循环过程中的水汽含量和降水量,为流域综合治理和水资源开发利用提供依据。基于ASTER GDEM V2地形数据、ERA-Interim逐月再分析资料及降水资料,研究金沙江流域石鼓断面上游上空水汽含量和降水量的时空分布特征,并讨论两者的相关性。研究表明：研究区上空水汽含量由南向北、由东向西呈递减趋势,西南部呈斜倒“U”型,东南部呈正“U”型;多年平均降水量自西北向东南逐渐增加;年平均水汽含量和降水量呈现上升趋势,四季水汽含量和降水量从大到小均依次为“夏、秋、春、冬”,多年平均月水汽含量和降水量为单峰型分布;年平均水汽含量同降水量之间为弱相关关系,各季节相关性差异显著,逐月相关性更具有指导意义。     

考虑大气沉降的湖库分区动态水环境容量精细解析

针对面源污染为主的湖库型流域,为建立水质目标管理与污染总量控制之间更精准的响应关系,借鉴日最大负荷总量模式,基于物质量平衡原理提出考虑径流丰枯变化、不均匀混合、大气沉降等影响因素的湖库分区动态水环境容量精细解析方法,包括污染混合区设置、代表水文系列确定、逐日分区水量水质计算。以沙河水库为例,分别以全湖Ⅱ类、主湖Ⅱ类作为水质管理目标,采用2010—2015年代表水文系列对总氮动态水环境容量进行精细解析。结果表明：全湖Ⅱ类、主湖Ⅱ类水质管理目标下沙河水库总氮水环境容量的多年均值分别为36.7 t和99.43 t,若不考虑湖滨混合区,全湖Ⅱ类水质目标下总氮的年水环境容量计算值偏大66.43%;实施水质目标管理的水域面积越大,大气沉降对水环境容量的影响越大;径流年际及年内丰枯变化对水环境容量的影响显著;各分区总氮控制总量占全流域总量的比例与面积比基本一致。湖库分区动态水环境容量精细解析可量化不同因素对水环境容量计算结果的影响,科学解析面源输入型湖库水环境容量的时空结构特征,实现水质目标管理与污染总量分区管控的有机联动,更好地支撑流域水环境的精细化管理。     

基于知识回顾与特征解耦的目标检测蒸馏

当前的知识蒸馏算法均只在对应层间进行蒸馏,为了解决这一问题,提高知识蒸馏的性能,首先分析了教师模型的低层特征对学生模型高层特征的指导作用,并在此基础上提出了基于知识回顾解耦的目标检测蒸馏方法。该方法首先将学生模型的高层特征与低层特征对齐、融合并区分空间和通道提取注意力,使得学生的高层特征能够渐进式地学到教师的低层和高层知识;随后将前背景解耦,分别蒸馏;最后通过金字塔池化在不同尺度上计算其与教师模型特征的相似度。在不同的目标检测模型上进行了实验,实验表明,提出的方法简单且有效,能够适用于各种不同的目标检测模型。骨干网络为ResNet-50的RetinaNet和FCOS分别在COCO2017数据集上获得了39.8%和42.8%的mAP,比基准提高了2.4%和2.3%。     

基于双分支通道空间依赖和非对称权重共享卷积的目标检测优化结构

以往的目标检测任务中,大量研究通过空间和通道信息来构建特征优化算法。然而,如何利用通道和空间中最大和平均特征的信息分布情况进行特征提取,仍是一个挑战。针对上述挑战,构建了双分支通道空间依赖网络,用来提取空间和通道中信息依赖特征,其关键是获取最大特征和平均特征上的重要信息分布情况。为了优化网络的检测精度与计算效率,构建了非对称权重共享卷积网络,利用相同的非对称卷积核进行联合训练来实现权重共享,极大地增强了卷积核参数的鲁棒性。以YOLOv4、YOLOv5和EfficientDet为检测基线,在PASCAL VOC和MS COCO数据集上进行实验,验证了双分支通道空间依赖网络和非对称权重共享卷积网络模块的有效性。在两个数据集上精度最高分别增长了1.98%和2.6%。     

融入时序和速度信息的自适应更新目标跟踪

目的 针对目标跟踪算法在现实场景的遮挡、光照变化和尺度变化等问题,提出一种融入时序信息和速度信息的多特征融合自适应模型更新目标跟踪算法。方法 通过提取目标的分级深度特征和手工设计方向梯度直方图（histogram of oriented gradients,HOG）特征,以全深度特征组合和深层深度特征与手工设计特征组合的方式构造两个融合特征器,提高在复杂场景下跟踪的稳健性;对融合特征进行可信度计算,选择最可靠融合特征对当前帧目标进行跟踪;在跟踪质量不可靠时,对目标表征模型进行更新,加入时间上下文信息和当前鲁棒表征信息,通过多峰值判定和运动速度判定选择最优目标预测位置作为最终结果。结果 在OTB（object tracking benchmark）2013和OTB2015数据库上进行大量测试,与其他7个算法相比,本文算法总体效果取得最优,且在不同复杂环境下也取得了优秀的跟踪效果,在OTB13和OTB15数据库中,跟踪精度分别为89.3%和83.3%,成功率分别为87%和78.3%。结论 本文算法利用深度特征与手工设计特征进行融合,对跟踪结果进行多峰值分析和运动速度判定,跟踪结果不佳时自适应更新特征进行重跟踪。实验结果表明,本文算法可以有效处理光照变化、背景杂波和遮挡等复杂因素的干扰,有效提升了跟踪质量。     

面向智能驾驶的平行视觉感知：基本概念、框架与应用

目的 视觉感知技术是智能车系统中的一项关键技术,但是在复杂挑战下如何有效提高视觉性能已经成为智能驾驶领域的重要研究内容。本文将人工社会（artificial societies）、计算实验（computational experiments）和平行执行（parallel execution）构成的ACP方法引入智能驾驶的视觉感知领域,提出了面向智能驾驶的平行视觉感知,解决了视觉模型合理训练和评估问题,有助于智能驾驶进一步走向实际应用。方法 平行视觉感知通过人工子系统组合来模拟实际驾驶场景,构建人工驾驶场景使之成为智能车视觉感知的“计算实验室”;借助计算实验两种操作模式完成视觉模型训练与评估;最后采用平行执行动态优化视觉模型,保障智能驾驶对复杂挑战的感知与理解长期有效。结果 实验表明,目标检测的训练阶段虚实混合数据最高精度可达60.9%,比单纯用KPC（包括：KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute）,PASCAL VOC（pattern analysis,statistical modelling and computational learning visual object classes）和MS COCO（Microsoft common objects in context））数据和虚拟数据分别高出17.9%和5.3%;在评估阶段相较于基准数据,常规任务（-30°且垂直移动）平均精度下降11.3%,环境任务（雾天）平均精度下降21.0%,困难任务（所有挑战）平均精度下降33.7%。结论 本文为智能驾驶设计和实施了在实际驾驶场景难以甚至无法进行的视觉计算实验,对复杂视觉挑战进行分析和评估,具备加强智能车在行驶过程中感知和理解周围场景的意义。     

CGAN样本生成的遥感图像飞机识别

目的 基于深度学习的飞机目标识别方法在遥感图像解译领域取得了很大进步,但其泛化能力依赖于大规模数据集。条件生成对抗网络（conditional generative adversarial network,CGAN）可用于产生逼真的生成样本以扩充真实数据集,但对复杂遥感场景的建模能力有限,生成样本质量低。针对这些问题,提出了一种结合CGAN样本生成的飞机识别框架。方法 改进条件生成对抗网络,利用感知损失提高生成器对遥感图像的建模能力,提出了基于掩膜的结构相似性（structural similarity,SSIM）度量损失函数（masked-SSIM loss）以提高生成样本中飞机区域的图像质量,该损失函数与飞机的掩膜相结合以保证只作用于图像中的飞机区域而不影响背景区域。选取一个基于残差网络的识别模型,与改进后的生成模型结合,构成飞机识别框架,训练过程中利用生成样本代替真实的卫星图像,降低了对实际卫星数据规模的需求。结果 采用生成样本与真实样本训练的识别模型在真实样本上的进行实验,前者的准确率比后者低0.33%;对于生成模型,在加入感知损失后,生成样本的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）提高了0.79 dB,SSIM提高了0.094;在加入基于掩膜的结构相似性度量损失函数后,生成样本的PSNR提高了0.09 dB,SSIM提高了0.252。结论 本文提出的基于样本生成的飞机识别框架生成了质量更高的样本,这些样本可以替代真实样本对识别模型进行训练,有效地解决了飞机识别任务中的样本不足问题。     

单幅图像刚体目标姿态估计方法综述

刚体目标姿态作为计算机视觉技术的重点研究方向之一,旨在确定场景中3维目标的位置平移和方位旋转等多个自由度,越来越多地应用在工业机械臂操控、空间在轨服务、自动驾驶和现实增强等领域。本文对基于单幅图像的刚体目标姿态过程、方法分类及其现存问题进行了整体综述。通过利用单幅刚体目标图像实现多自由度姿态估计的各类方法进行总结、分类及比较,重点论述了姿态估计的一般过程、估计方法的演进和划分、常用数据集及评估准则、研究现状与展望。目前,多自由度刚体目标姿态估计方法主要针对单一特定应用场景具有较好的效果,还没有通用于复合场景的方法,且现有方法在面对多种光照条件、杂乱遮挡场景、旋转对称和类间相似性目标时,估计精度和效率下降显著。结合现存问题及当前深度学习技术的助推影响,从场景级多目标推理、自监督学习方法、前端检测网络、轻量高效的网络设计、多信息融合姿态估计框架和图像数据表征空间等6个方面对该领域的发展趋势进行预测和展望。