热带森林在陆地生态系统中起着重要的作用,但是人们对它在碳循环中的作用却了解不多;近年来,为了对其进行深入研究,热带森林的CO2通量成为了研究的热点。应用微气象法中的开路系统涡度相关法,使用设置在西双版纳一片成熟的热带季节雨林中观测铁塔上的观测仪器所得的干热季7个晴好天气的CO2通量及小气候观测数据,对冠层的CO2通量及小气候特征进行了分析研究。研究结果表明:(1)热带季节雨林林冠上风速及摩擦风速在中午和上半夜较大,而后半夜和上午较小;风向有显著的昼、夜交替特征,昼间多为偏东风(45~135°),而夜间多为偏西风(250~280)°;(2)林冠上方气温和树冠面表温具有显著的日变化特征,树冠表温日变化幅度大于气温,热量由空气传向树冠中,在观测的7d中,气温有着较明显的升高趋势;(3)干热季林冠上湿度变化范围为26.5%~97.2%,饱和水汽压差数值大小介于0.3~30.5 hPa之间;(4)CO2浓度在364.5~408.5m l/m3之间变化,夜间浓度升高,而昼间CO2浓度降低;(5)地下5cm土壤温度与气温一样日变化规律明显,土壤含水量的变化幅度很小,在7d内其变化幅度维持在19.9%~23.3%之间,日变化幅度更小;(6)总体上讲林冠上方显热通量小于潜热通量,上午显热通量和潜热通量的数值基本相同,但是在中午和下午,潜热通量远大于显热通量,充分显示了西双版纳干热季热带雨林森林的热量支出主要是蒸腾耗热;(7)观测期间,生态系统净CO2交换(NEE)在-20.9~17.6μm o l/(m2.s)之间浮动,每天最大净CO2吸收速率在-20.9^-12.9μm o l/(m2.s)范围内。从生态系统净CO2交换的平均日变化看,昼间最大的净CO2吸收速率为-12.4μm o l/(m2.s),夜间最大的净释放速率为6.6μm o l/(m2.s)。净CO2交换的日累积量在-0.0665~0.0448m o l/m2范围内变化,7d的累积量为-0.0140 m o l/m2,表明在西双版纳干热季的7 d观测时间段里,热带季节雨林呈现弱的
目的 在高分辨率遥感影像语义分割任务中,仅利用可见光图像很难区分光谱特征相似的区域(如草坪和树、道路和建筑物),高程信息的引入可以显著改善分类结果。然而,可见光图像与高程数据的特征分布差异较大,简单的级联或相加的融合方式不能有效处理两种模态融合时的噪声,使得融合效果不佳。因此如何有效地融合多模态特征成为遥感语义分割的关键问题。针对这一问题,本文提出了一个多源特征自适应融合模型。方法 通过像素的目标类别以及上下文信息动态融合模态特征,减弱融合噪声影响,有效利用多模态数据的互补信息。该模型主要包含3个部分:双编码器负责提取光谱和高程模态的特征;模态自适应融合模块协同处理多模态特征,依据像素的目标类别以及上下文信息动态地利用高程信息强化光谱特征,使得网络可以针对特定的对象类别或者特定的空间位置来选择特定模态网络的特征信息;全局上下文聚合模块,从空间和通道角度进行全局上下文建模以获得更丰富的特征表示。结果 对实验结果进行定性、定量相结合的评价。定性结果中,本文算法获取的分割结果更加精细化。定量结果中,在ISPRS(International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)Vaihingen和GID(Gaofen Image Dataset)数据集上对本文模型进行评估,分别达到了90.77%、82.1%的总体精度。与DeepLab V3+、PSPNet(pyramid scene parsing network)等算法相比,本文算法明显更优。结论 实验结果表明,本文提出的多源特征自适应融合网络可以有效地进行模态特征融合,更加高效地建模全局上下文关系,可以广泛应用于遥感领域。
