文档摘要：活立木含水率的精准实时诊断是智慧林业领域的重要研究内容,其可为植物生理状态分析、林区生态水文调控、林火预警防范等做出关键指征.基于无线声发射传感器网络(WirelessAcousticSensorNetwork,WASN)系统的含水率测定方法既可实现高效无损探测,又能长期野外部署,尤为适合林场实际需求.为了进一步提升WASN的辨识准确率,首先利用条件表格生成对抗网络(ConditionalTabularGAN,CTGAN)对所采集的AE特征进行数据增广,其次基于分布式梯度提升框架(LightGradientBoostingMachine,LightGBM)对扩增后的混合数据集进行特征优选,然后提出了黄金正弦动态海洋捕食者算法优化的随机森林(Golden-SineDynamicMarinePredatorsAlgorithm-RandomForests,GDMPA-RF)策略,并以此建立含水率精准反演模型.实验对比结果显示,基于优选特征子集构建的GDMPA-RF模型在立木含水率诊断性能强化方面效果最佳,其准确率(Ac-curacy)、精确率(Precision)、F1分数(F1-Score)、加权平均(WeightedAverage)和AUC分别为99.17％、99.52％、98.14％、0.9943和0.9850,均高于鲸鱼优化算法等结合RF模型的评估指标,说明方法具有优良的监测效能,较好地优化了活立木树干含水率的在线实时推演精度.
Abstract：Accurateandreal-timediagnosisoflivingtreesmoisturecontent(MC)isanimportantresearchissueinthefieldofsmartfor-est,whichcanprovidekeyindicationsforplantphysiologicalstateanalysis,eco-hydrologicalcontrolofforestareasandforestfirepre-vention.Wirelessacousticemissionsensors(WASN)basedMCdiagnosismethodisparticularlysuitableforforestastheyarehighlyeffi-cientandnon-destructive,andcanbedeployedinthefieldforlongperiodsoftime.InordertofurtherimprovetherecognitionaccuracyofWASN.Firstly,conditionaltabulargenerativeadversarialnetwork(CTGAN)isusedfordataaugmentationofthecollectedAEfea-tures,secondly,featureoptimizationisperformedontheaugmentedhybriddatasetbasedondistributedgradientboostingframework(LightGBM),andthenanovelgolden-sinedynamicmarinepredatorsalgorithm-randomforests(GDMPA-RF)strategyisproposedtoes-tablishanaccurateinversionmodelofMC.TheexperimentalcomparisonresultsshowthattheGDMPA-RFmodelbasedonthepreferredfeaturesubsetisthemosteffectiveinenhancingthediagnosticperformanceofstandingwoodMC,withtheAccuracy,Precision,F1-Score,WeightedAverageandAUCof99.17%,99.52%,98.14%,0.9943and0.9850respectively,allofwhicharehigherthanthee-valuationindicesofotheroptimizedalgorithmcombinedwithRF,suchaswhaleoptimizationalgorithm,indicatingthatthemethodhasexcellentmonitoringefficacyandgreatlyoptimizestheaccuracyofonlinereal-timedetectionofmoisturecontentoflivetreetrunks.
作者：杨能飞 吴寅Author：YANGNengfei WUYin
作者单位：南京林业大学信息科学技术学院,江苏南京210037
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2024, 37(6)
分类号：TH79S778
关键词：无线声发射传感器网络 活立木 含水率 条件表格生成对抗网络 黄金正弦动态海洋捕食者算法 随机森林
Keywords：WASN livingtrees moisturecontent CTGAN golden-sinedynamicmarinepredatorsalgorithm RF
机标分类号：S858.28R730.4R573
在线出版日期：2024年7月19日
基金项目：国家自然科学基金，江苏省政府留学奖学金项目，江苏高校青蓝工程项目基于CTGAN与GDMPA-RF算法的活立木含水率诊断方法优化研究[
期刊论文] 传感技术学报--2024, 37(6)杨能飞 吴寅活立木含水率的精准实时诊断是智慧林业领域的重要研究内容,其可为植物生理状态分析、林区生态水文调控、林火预警防范等做出关键指征.基于无线声发射传感器网络(WirelessAcousticSensorNetwork,WASN)系统的含水率测定...参考文献和引证文献
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