DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 图像的自动语义标注是多媒体内容智能管理的重要环节。作为一种解决方案，基于概念分类器的图像自动标注方法被提出来了，其识别的语义标注概念可能包括自然(例如，地平线、倒影和瀑布)或者场景(例如，城市、非洲和港口)，它们皆来自于一个语义概念单词本。很多标注方法 [ 1 ] 基于一种假设：标注概念是彼此独立无关的。然而，语义概念并非孤立存在。相反地，它们是高度相关的，或者说，在这些语义概念之间存在着语义关联。例如，单概念“树”和“山”往往与“天空”共同出现在图像中，表明它们之间是有强语义依赖的。反过来，三个单概念“海洋”、“桌子”与“沙漠”则没有什么语义依赖关系，它们不太可能同时出现在一副图像中。除此之外，这种语义依赖还可以延伸到场景多概念范围。例如，对于以城市为主题的图像库，一个单概念“城市”与一个场景多概念“街道，房子”很可能频繁地共现在图像中。可以考虑利用这些语义关联去更准确地推断图像的语义标注，尤其是当一副图像的底层视觉特征不足以判断出正确的语义标注的时候。 语义概念及其相互依赖关系可以被组织起来构成一个语义链接网，它由语义节点和带权重边组成。不同于已有的语义网，提出的语义链接网的每一个节点划分为两种类型：语义单概念(如“鲜花”)与场景多概念(如“网球，球场，球手”)，它们皆抽取于图像集。每一个场景多概念节点被视为一个整体，即一个整体场景概念，它描绘了一副图像的场景或者某个语义主题。带权重边代表语义概念之间的语义依赖关系，含有较强语义依赖关系的节点边则具有较高的权重。对于上述这两类语义节点，分别使用单概念分类器和多概念分类器去学习它们。为了估算语义边的权重，采用了两个数据资源：全局图像语料库与本地图像语料库。使用这两类语料库去抽取语义是基于如下的考虑。 使用全局语料库可以抽取通用语义，具备一定的准确性，然而这种全局语义的抽取仅仅考虑了全局语料库，其是独立于本地图像库的外来异质语料库，并未完全反映本地图像集的独有特性，这可能会影响图像自动标注的准确度。另一方面，对于带有大单词表 V = { c 1 ， ⋯ ， c i ， ⋯ ， c L } 的本地图像语料库，其语义概念c i 的分布很有可能是高度不平衡的。假若仅以本地图像语料库为数据源，抽取的局部语义依赖很可能不能反映真实的语义关系，极有可能会导致过度拟合的现象，这会损失图像语义标注的鲁棒性。因此，仅考虑单个数据源的语义抽取方法具有一些局限性，而结合全局语义与局部语义的方法或许能够引起这种局限的弱化。 借助于语义链接网完成图像的语义标注，主要基于这样几个考虑。1) 在包含大单词表的图像库里，语义概念的不平衡性极有可能出现，传统的图像标注方法在频繁概念上性能较好，而在稀疏概念上的表现不尽人意。通过语义链接网技术缓解语义概念的不平衡性问题。2) 当图像视觉特征难以辨认的时候，分类器映射出的语义结果很可能会偏离正确的语义概念。例如，考虑抽象场景概念“城市”，相较于有形概念如“桌子”、“房子”、“路灯”和“街道”，它比较难以被语义概念分类器识别。一副包含有“城市”场景概念的图像，极有可能也出现它的依赖概念如“街道”、“街道，房子”和“房子，路灯”，可以利用这种概念依赖关系来推断图像的语义标注。对于一副图像I，假若发现了这些易识别的依赖概念，则可以增大图像I中存在“城市”标注概念的概率，于是，减少了误判语义概念“城市”的几率。 再考虑两个具有相近视觉外观的语义概念，如“天空”和“海洋”，因为二者具有近似的蓝色形状，概念分类器常常误判，难以分辨它们俩。由于语义概念“树”和“山”常常与“天空”共现于同一幅图像中，因此，可以借助于这种语义依赖去进一步区分辨识正确的语义标注。假如语义概念分类器有很强的视觉证据：图片I含有语义标注“树”和“山”，则I包含“天空”的概率应该大于“海洋”概率。 我们的语义链接网是一种语义数据模型，但又不同于传统的语义模型如本体模型：1) 本体是领域概念、概念属性、属性约束等知识描述模型，其独立于待标注本地图像库且并未完全反映本地图像的特性，所以可能影响图像语义标注的性能。2) 传统的语义模型仅仅考虑单概念节点，而适于标注的场景多概念被忽视了。我们的语义链接网既考虑了传统的单概念节点，也考虑了场景多概念节点。一个多概念节点被看作一个整体参与机器学习。3) 已有的语义数据模型仅考虑了单一语义信息源，而我们的语义链接网结合了全局语义与局部语义，弱化了其局限性。4) 我们的语义链接网可看作是一种特殊的轻量级本体语义模型，它包含两类节点即单概念节点与场景多概念节点以及含权语义边，移除了一些复杂而无用的通用本体特性如推理机制。总之，它是专用于图像标注的轻语义模型。
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user: 2. 基于局部语义与全局语义学习的语义链接网 假设 A = { I 1 ， ⋯ ， I T } 与 B = { I 1 ， ⋯ ， I S } 分别是含有T个样例的训练图像集与含有S个样例的测试图像集。 V = { c 1 ， ⋯ ， c i ， ⋯ ， c L } 表示单词表，包含L个语义概念，每个概念 c i ∈ V 是一个单概念，例如“stadium”。在训练集A中的每个图像被赋予几个语义单概念c i ，而在测试集B中的图像没有标记任何语义标注。每个语义多概念 C i = { c 1 ， ⋯ ， c l } (例如，“tennis，court，player”)是幂集V中的一个元素，即 C i ∈ 2 V 或者 C i ⊆ V ，l是C i 的长度。如果l = 1，那么C i 就退化成一个传统的语义单概念c i 。 2.1. 语义链接网的构建 语义概念及其相互依赖被组织起来形成一个语义链接网(如图1)，可以离线训练，由语义节点与含权边构成。每个语义节点表示为一个语义单概念 c i ∈ V 或者语义多概念 C i ∈ 2 V ，C i 被当作一个整体或者一个场景概念。节点之间以语义边连接，表示两概念之间的语义依赖，边权重 w i = p ( c | C i ) 可以基于全局语料库与本地语料库学习。自连接概率值设置为1，即 p ( c | c ) = 1 。为避免产生无意义的场景多概念C i ，如：“tennis，waterfall，ship”，在训练集A上通过如下共现规则产生出有语境含义的场景多概念C i ，于是生成一个语义节点集V + ： | C i | ≤ u (1) N # ( c 1 ， ⋯ ， c l ) ≥ v (2) 其中 N # ( c 1 ， ⋯ ， c l ) 表示所有l个语义概念c i 在训练集A中的共现总数，即多概念频率。 u ≥ 1 用来控制多概念C i 的最大长度( )。假若节点集V + 太大，可以调节公式(2)中的共现数v以减小计算开销。于是，语义节点集V + 生成了。 图1. 语义链接网的系统框架 语义边用以连接语义节点，边权重表示两概念节点x与y的语义依赖概率p(x|y)，其值介于0 (完全不相关)与1 (完全相等)之间。语义依赖值是对称的，所以该语义链接网是无向语义网络。 2.2. 边权重的估算 使用Web图像语料库作为全局语料库，使用图像训练集A作为局部语料库，综合利用(全局) Web图像语料库与(局部)训练图像语料库来计算边权重w i ，即概念依赖概率p(c|C i )。边权重采用如下两个语义度量方法计算。 1) Google距离 在Web级图像语料库上考虑使用Google距离 [ 2 ] ，它是一种新的基于信息距离与Kolmogorov复杂性 [ 3 ] 的语义相关性度量，且使用了由Google搜索引擎返回的Web点击页面数来计算两语义概念之间的语义距离。给出两个语义概念x与y，例如x = “city”和y = “street， building”，相应的Google距离d(x，y)计算可以参见文献 [ 2 ] 。于是，语义依赖概率p(x|y)可以按照公式(3)以d(x，y)的负幂来计算出： p ( x | y ) = exp ( − 10 ∗ d ( x ， y ) ) . (3) 可使用任意的全局语料库计算边权重，不失一般性，使用Google图像搜索引擎索引的海量Web数据作为全局语料库，按照公式(3)去估算全局语义依赖概率p G (c|C i ) (即x = c和y = C i )。 2) 共现距离 在训练图像语料库上考虑使用对称共现距离来计算局部语义依赖概率p L (c|C i ) (即x = c和y = C i )，可以按照如下对称共现度量方法计算： (4) 该方法描述了概念y与概念x共现的频率，然后被语义概念x与y的总频率归一化。它可以被理解为给定含有标注y的图像I，其包含语义概念x的概率有多大，其值介于0.0和1.0范围之内。最后，如下定义语义依赖概率p(c|C i )： (5) 其中 λ 1 ≥ 0 和 λ 2 ≥ 0 是待估算的模型参数且服从约束条件： λ 1 + λ 2 = 1 。该参数可以用来调节全局语义依赖与局部语义依赖的合适比例，语义自依赖概率设置为1，即 p ( c | c ) = 1 。很显然，上述局部语义依赖概率p(c|C i )是对称的，即 p ( C i | c ) = p ( c | C i ) 。
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user: 3. 基于语义链接网的图像标注方法 IA-SLN考虑了两类线索：语义线索和视觉线索，包含三个步骤：标注上下文生成、语义映射和语义标注增强方法。为了估算语义概念c与未标注图像I的相关性r(c，I)，图中I被表示为低层视觉特征和标注上下文R(c)。集合R(c)中的每一个语义节点C i 被表示为一个圆圈(如图1)，它可以是单概念节点或者场景多概念节点。概念分类器执行从未标注图像I到语义概念C i 的映射，并且输出图像I含有语义概念C i 的带权视觉证据p(C i |I)。最后由概念标注增强方法方法精炼语义标注。 3.1. 标注上下文生成 给定任意标注概念 c ∈ V ，从语义链接网中按照边权重 选择K个最近邻语义节点C i 以产生语义标注上下文 R ( c ) ⊂ V + 。其中每个元素 C i ∈ R ( c ) 可以是一个单概念或者一个场景多概念，很显然，因为 p ( c | c ) = 1 ，所以每个语义概念c与其本身是相关的(即 c ∈ R ( c ) )。 为了保持概率的属性，标注上下文R(c)中的所有元素值p(c|C i )应该执行如下所示的规范化操作，使得元素和为1。 (6) 3.2. 语义标注映射 标注映射的任务是计算标注概念c与测试图像I的相关性r(c，I)。考虑由K个标注上下文元素 C i ∈ R ( c ) 共同参与相关性计算，获得如下相关性估值r(c，I)： r ( c ， I ) = ∑ i = 1 K w i v i = ∑ i = 1 K p ( c | C i ) p ( C i | I ) ， (7) 该后验概率p(C i |I)指出了图像I与语义多概念C i 的相关性，它可以视为图像I包含有语义概念c的视觉证据v i ，而两语义概念c 和C i 之间的概念依赖p(c|C i )可视为视觉证据v i 的权重w i ，高依赖关系的语义概念具有较高权重。对于给定的标注概念 c ∈ R ( c ) (例如“city”)，假若有很强的视觉证据p(C i |I)表明I包含有该概念c及其多个强依赖概念 C i ∈ R ( c ) (例如“street，building”和“building，light”等)，则p(c|C i ) p(C i |I)项变得很大，因此相关性r(c，I)也变大。反之，则r(c，I)会变得很小。 概率p(C i |I)可以通过分类器来估算。由于近年来卷积神经网络在图像分类领域取得了巨大成功 [ 4 ] [ 5 ] ，因此IA-SLN选用了一种高效的卷积神经网络DenseNet [ 5 ] 。假若 | C i | = 1 (即传统的单概念c i )，使用传统的单概念分类器训练方法：把标记有单概念c i 的样例作为正例，而剩余图像样例作为反例。假若 | C i | > 1 (即一个语义场景多概念C i )，正例集S + (C i )与反例集S − (C i )可以如下方法构建： S + ( C i ) = { I i | C i ⊆ A s ( I i ) } ， S − ( C i ) = { I i | C i ∉ S + ( C i ) } ， (8) 其中A s (I i )是训练图像 I i ∈ A 的标注概念集。基于上述两个集合S + (C i )和S − (C i )，训练出分类器作为多概念场景检测器。 为了找到最合适的模型参数值 Δ = ( λ 1 ， λ 2 ) ，在训练数据上最大化概念预测值的对数似然函数。按照公式(3)与(5)，相关性估值r(c，I)可以表达为如下形式： r ( c ， I ) = ∑ i = 1 K [ λ 1 p G ( c | C i ) + λ 2 p L ( c | C i ) ] × p ( C i | I ) ， (9) r ( c ， I ) = λ 1 ∑ i = 1 K p G ( c | C i ) p ( C i | I ) + λ 2 ∑ i = 1 K p L ( c | C i ) p ( C i | I ) ， (10) IA-SLN使用 y c i ∈ { 0 ， 1 } 表示概念c不存在/存在于训练图像I中，因此概念c的预测值p(y ci )可以如下形式给出： p ( y c i = 1 ) = r ( c ， I ) ， p ( y c i = 0 ) = 1 − r ( c ， I ) ， p ( y c i ) = r ( c ， I ) y c i ( 1 − r ( c ， I ) ) 1 − y c i ， (11) 于是，语义概念c的对数似然函数改写为如下形式： J c = ∑ i = 1 T n c i log p ( y c i ) ， (12) 其中n ci 是代价因子，它考虑了每一个概念c的正例数N + 与反例数N − 的不平衡性。如果y ci = 1则设定 n c i = 1 / N + ，否则设定 n c i = 1 / N − 。将公式(10)和(11)带入(12)，得到了下列对数似然函数： J c = ∑ i = 1 T n c i log [ ( Δ Θ ) y c i ( 1 − Δ Θ ) 1 − y c i ] ， (13) 其中 Θ = [ ∑ i = 1 K p G ( c | C i ) p ( C i | I ) ， ∑ i = 1 K p L ( c | C i ) p ( C i | I ) ] T 。对于每个对数似然函数 J c ( c ∈ V ) 分别采用梯度下降法 [ 6 ] 进行最大化求解。 3.3. 标注增强及算法 为了获得图像I的最佳语义标注c，需要对所有概念 的语义相关性分数r(c，I)从大到小排序，从中选择出最好的w个语义概念c作为候选标注集Y。此外，一个图像的标注概念数量w并非是固定值，换句话说，一些图像的语义标注概念数可能小于w个。由于候选概念集Y可能包含有不相关的噪音标签，为了提升标注效果，IA-SLN基于阈值t i 过滤掉一些噪音候选标签。给出图像I，选择最高α%个候选概念相关分数的算术均值作为该标注阈值t i 。因为单词表中相关的概念标注总是远远少于不相关的语义概念，所以α被赋予一个较小的值，例如5，6或者7。 基于上述方法，如下给出IA-SLN自动图像标注算法。 输入：训练集A，标注字典V，测试图像 I ∈ B ； 输出：标注结果集 O = { c 1 ， c 2 ， ⋯ ， c k } 。 1 构建多概念节点集V + ； 2 计算任意两节点之间的边权重w i ，生成语义链接网； 3 for each c ∈ V 4 构建标注上下文R(c)； 5 映射语义标注，获得相关性估值r(c，I)； 6 end for 7 执行标注增强方法； 8 返回标注结果集O。
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user: 4. 实验和评价 4.1. 数据集 IAPR数据集 [ 7 ] 包含有19，627副自然风景图像，包括人物、动物、城市、地标以及现代生活的方方面面，其语义标注更接近真实场景，每幅图像含有1~23个语义标注，单词表V含有291个语义概念(即 | V | = 291 )。IAPR图像集被随机分割为两部分：17，665副图像作为带标注的训练集且余下图像作为未标注测试集。 4.2. 实验结果与分析 考虑使用四个标准性能指标来评估图像标注方法，即文献 [ 7 ] 使用的平均准确率、平均召回率、F1分数以及N + 值，指标值越高表示标注性能越好。测试图像I的最相关w个语义概念的选择，受到了已有经典工作 [ 7 ] 的启发。按照这个思路，初步考虑w的近似值是5或者6。由于在单词表中，相关标注概念数远远小于不相关的概念数，所以考虑α赋予一个较小的值，例如5，6或者7。关于参数(w，α)的选择也得到交叉验证实验的证实。随机地把整个训练集划分为10份，一份做验证集而剩余9份做训练集，基于该验证集划分，在参数w = [5， 6]与α = [3， 4， 5， 6， 7， 8]上做了一组交叉验证实验。设置w = 6，α = 7，因为它们表现出最好的F1性能。为确定语义标注上下文R(c)的大小K，即语义链接网节点c的近邻节点数，再次执行10-路交叉验证实验。发现当K值到达20时获得最佳的F1分数，因此设置K = 20。 Table 1 Performance comparisons of automatic image annotatio 标注方法 平均准确率 平均召回率 F1分数 N + 值 SKL-CRM [ 8 ] 0.47 0.32 0.381 274 FastTag [ 9 ] 0.47 0.26 0. 335 280 KSVM-VT [ 10 ] 0.47 0.29 0.359 268 RNN [ 11 ] 0.33 0.31 0.320 255 DLD-FCM [ 1 ] 0.34 0.30 0.320 251 CNN-MLL [ 12 ] 0.49 0.42 0.45 - CNN-MLSU [ 13 ] 0.44 0.38 0.41 - CNN-LDA [ 14 ] 0.44 0.40 0.42 - GAN-W [ 15 ] 0.55 0.34 0.42 - IA-SLN (Ours) 0.55 0.44 0.489 281 表1. 自动图像标注性能比较 表1列出了与最新图像标注方法的对比实验结果。提出的IA-SLN方法超越了所有比较方法，相较于两种较好的已有标注方法即CNN-MLL和CNN-LDA方法，IA-SLN方法分别获得了12.2%或25.0%，4.8%或10.0%，8.6%或16.4%的性能提升(平均准确率，平均召回率，F1值)。IA-SLN不仅考虑了单概念，而且考虑了场景多概念以及结合全局语义与局部语义的边权重学习。全局语义侧重于语义概念的通用属性，而局部语义侧重于本地特定的图像属性，这两种类型的语义具有一定的互补性，因此，它们的结合可以较好地提高图像语义标注的效果。
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user: 摘 要 随着大规模视频的迅猛发展，视频理解受到了广泛的关注，为了填补视频特征与视频理解之间的语义鸿沟，本文提出了一种基于知识图谱的视频语义分析流程，采用了随机漫步方法对视频语义标签信息进行共生性概率的量化，研究了基于知识图谱的视频语义推理技术，相关的实验结果证明了知识图谱方法能有效提高视频语义分析的准确度，构建后的多层次视频语义模型支持在视频分类、视频标注及视频摘要等方面的应用，对媒体语义中的信息组织和知识管理有一定的指导意义。 关键词 :知识图谱，视频，分类，语义分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在移动互联网、大数据的时代背景下，互联网上的视频数据呈现爆发式增长，由于其内容具有易复制、易分发、难管理、难监控等特性，视频语义内容的有效管理成为了近年来的研究热点。语义鸿沟的存在导致了计算机自动描述视频语义准确率低的问题，针对这一问题，本文提出了基于知识图谱的视频语义分析技术，重点关注视频语义的分析描述研究，知识图谱作为一种智能、高效的知识组织方式，能够帮助用户迅速、准确地查询到自己需要的信息，在增进信息的组织、管理和理解领域具有巨大的应用潜力，是对视频视觉语义理解的一个行之有效的途径。本文将知识图谱技术用于构建视频的语义框架之中，将语义关系融入到特征提取中，有效的弥补语义鸿沟，为视频语义理解提供有效的支撑，该方向的研究具有较高的应用价值和现实意义，可广泛应用于视频检索、人机交互、智能安防等。
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user: 2. 相关工作 视频理解在计算机视觉领域是研究热点问题，随着近年来一些大型视频数据集标准(Sports-1M/YFCC-100M/Youtube-8M)的公布以及深度学习和神经网络技术在视频特征提取的运用，视频理解技术得到了巨大的发展。视频分类技术可以分为基于帧层次和基于视频层次两种。在基于帧层次，典型的有DBoF [ 1 ] (deep bag-of-frames)方法，DBoF借鉴了自然语言处理中的BOW的思想，可以理解为将多个帧特征合称为一个视频特征，使用了deep的思想，利用DNN将帧特征映射到更高维的空间中并进行求和，然后再利用DNN将高维特征映射回低维空间中进行分类。LSTM [ 2 ] (Long Short-Term Memory)则是不断传入帧数据，用最后的LSTM向量来作为视频的表示向量。在基于视频层次，则是对一系列帧进行聚合得到特征向量，然后利用支持向量机等方法进行分类训练，其中MoE [ 3 ] (mixture of experts)在视频层次的特征提取和分类上表现尤其突出。除了以上两种方法外，还有利用视频中文本识别的方法来进行分类 [ 4 ] 。 虽然视频特征提取的准确度有了较大的提高，但语义鸿沟的问题依然存在，面对海量的视频信息，人们期望以更加智能的方式组织图像资源。知识图谱技术的出现使得信息可以在语义层面上进行整合，这种语义层次的关联技术能够为视频的语义分析研判提供强有力的支撑 [ 5 ] 。例如图1(a)所示，仅仅分析该视频帧的像素特征，由于小孩手中的话筒被挡住了，因而很难得出“她在拿着话筒讲话”这样的结论，但若基于语义知识推理的话则不难得出该结论；图1(b)所示是一个动物园的例子，但仅仅从像素特征的分析很难认定是动物园，若基于“有老虎的人为建筑很有可能是动物园”这样的知识，则该视频将很有可能被正确划分为动物园。因此知识图谱的构建能极大填补语义鸿沟的存在。 图1. (a) 小孩拿话筒，(b) 动物园老虎 知识图谱即为用图对知识和知识间关系进行建模。图节点表示知识的概念或实体，图边表示概念或实体间关系，众多节点和边构成的图即可对知识进行完整而清晰的描述。它们力求通过将知识进行更加有序、有机的组织，对用户提供更加智能的访问接口，使用户可以更加快速、准确地访问自己需要的知识信息，并进行一定的知识挖掘和智能决策。例如将图1所示的视频特征建立为图2的知识图谱，通过节点之间的关系能够更好的帮助理解视频的语义内容。近年来已经有不少将知识图谱应用于视频等多媒体领域 [ 6 ] ，例如文献 [ 7 ] 使用知识图谱来进行视频的分类，然而该方法的知识图谱是独立于特征模型的，缺少反馈回路，故而准确度不高等。至于知识图谱的具体构建技术不在本文重点研究范围之内。 图2. 视频语义的知识图谱关系示例
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user: 4. 视频语义知识图谱的应用 利用知识图谱所表达的视频语义内容信息可以对视频语义内容进行深层次的挖掘，除了视频分类外还可以用于视频摘要、视频标注基于语义的视频检索和视频关联分析等。 4.1. 视频摘要和视频标注 视频摘要，主要目的是对视频在内容上进行压缩，使用户能够在短时间内浏览完一段视频内容而不遗漏重要信息。视频标注是对视频内容标注上有用的文本信息，以帮助用户更好的理解视频内容。基于知识图谱建立的视频语义能够更好体现视频各语义标签之间的关联性，形成结构性语义，对于辅助生成视频摘要内容和对视频进行语义标注具有更强的语义表达作用，利用知识图谱技术在一定程度上克服了自然语言的歧义性，把经过梳理、总结的知识提供给用户，更加清晰、动态的方式展现了各种概念之间的联系。 4.2. 基于语义的视频检索和视频关联分析 基于语义的检索对于克服图像信息中的语义鸿沟具有重要的作用，基于知识图谱生成的图像语义框架可以更好的服务于语义检索领域，这是由于与传统的基于关键字匹配的搜索引擎工作原理不同的是，知识图谱利用概念、实体的匹配度返回给用户与搜索相关的更全面的知识体系。 语义检索是基于之前的语义组织体系，实现知识关联和概念语义检索的智能化检索方式。知识图谱中的语义检索包含两类核心任务：一是利用相关性在知识库中找到相应的实体；二是在此基础上根据实体的类别、关系及相关性等信息找到关联的实体 [ 14 ] 。通过对知识库进行深层次的知识挖掘与提炼后，检索系统为用户反馈出具有重要性排序的准确且完整的知识，并推荐用户感兴趣的相关知识。 语义关联分析的基本任务是根据主题、形式、自然属性、社会属性等，链接具有相似语义信息的图像等视觉媒体，在各种跨媒体关联类型中最关键的是关联数据模型。以知识图谱作为基础构建数据模型，能够更好地实现传统数据模型所不能支持的多种智能分析，时空关联分析、逻辑关联分析、语义相似性搜索、数据世系管理与分析、数据溯源与核查等，提升各种多媒体信息之间的关联分析能力。
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user: 5. 结论 本文所提出的基于知识图谱的视频语义分析方法可以增强对视频语义的理解，填补视觉特征与内容之间的语义鸿沟，具有重大的价值和研究意义。目前利用知识图谱实现对视频等视觉媒体的语义分析研究还处于初级阶段，仍然存在很多的挑战和难题需要解决，例如知识图谱推理规则的学习等。知识图谱在知识组织和展现上体现出来的优势是非常显著的，在未来的多媒体语义分析领域将扮演越来越重要的角色。
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user: 摘 要 随着社会生活节奏的加快，城市人口聚集程度的增加，城市的人口密度呈直线上升趋势，电、燃气使用量等也随之不断增加，这些数据的增加给消防安全问题带来了不少的安全隐患。本文设计的基于物联网的安全用电智能监测系统主要是用来对用电进行监测管理的平台，系统不仅具有分析及处理相关数据信息的功能，也可以进行后台优化，增强了客户的体验感。系统可以多重加密传输，保密用户的个人信息不外泄。 关键词 :物联网，智能监测系统，多重加密 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着社会生活节奏的加快，城市人口聚集程度的增加，城市的人口密度呈现直线上升趋势，用电量、燃气使用量等也随之不断增加，这些数据的增加给消防安全问题带来了不少的安全隐患。目前电气设备管理主要依靠人工巡检，存在漏检、效率低、效果差、不能24小时检测和故障不能准确定位预警等问题，市场需要一套高效综合预防电气火灾的系统。基于物联网的安全用电智能监测系统，是物联传感、移动互联、云计算以及大数据技术在智能安全用电领域的创新应用，系统着力解决企业单位用电管理和用电安全问题，对电路设备进行实时感知、宏观掌控，对电网状态进行趋势分析、智能预警，为企业安全生产提供监管和决策依据，为供电单位和用电企业提供安全、高效、智能的用电管理工具。 张朝福 [ 1 ] 设计了一套远程心电检测系统，系统能够采集到医院病人的心电图，然后通过物联网技术把采集到的心电图发送到护士和医生终端上。心电图的采集使用的是AD8232模块，可以用于心电图采集，数据的传递是采用Zigbee通信协议，护士和医生用终端设备方便快捷地进行诊断，提高了医疗诊断的效率。廖文权 [ 2 ] 等人利用大数据分析方法，设计了用电数据异常检测系统。该系统能够提高用电信息的利用率和利用效率，减少异常误判，指导用电检查人员及时发现、快速处理计量异常，提高供电企业优质服务水平。朱兴伟 [ 3 ] 设计并实现了以Android智能手机为移动终端，SSH框架为远程健康云平台的智能医疗系统。系统通过智能手机收集心电数据，并将数据转发给远程健康云平台。数据经过云平台的分析和处理后，返回智能手机，初步实现诊断和实时监控患者身体情况的功能。曹景胜 [ 4 ] 等人设计了一种非接触式汽车驾驶员心电监测系统。构建了可靠的小信号调理和电压抬升电路，研究了心冲击图和呼吸信号的分离提取算法；计算出心率和呼吸率并通过低功耗蓝牙通信发送到手机软件(APP)进行显示。实验表明，系统能实时可靠地监测行车中驾驶员的心率和呼吸率，提高了汽车行驶的主动安全性。 根据前人研究基础，本文设计出基于物联网的安全用电智能监测系统。系统不仅具有分析及处理相关数据信息的功能，也可以进行后台优化，增强了客户的体验感。系统可以多重加密传输，保密用户的个人信息不外泄。
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user: 2. 应用前景 电气化时代人们对电力的需求越来越大，随之而来的电气安全问题业成为亟待解决的重点问题之一。“智慧用电”作为新兴的物联网类技术应用，正逐步引起人们的重视，该系统适用于各行业用户，面向企业、机关单位、学校、商场、医院等公共建筑，提供综合安全管理服务。同时，也为能源和电力行业的合作伙伴提供软件、数据及项目支撑服务，市场前景广阔。 面向用电企业，系统能够准确及时发现电气火灾故障隐患，避免酿成重大电气安全事故，有效防止人员伤亡及重大财产损失事件的发生，达到消除潜在的电气火灾安全隐患，真正实现“防范于未燃”的目的；而作为供电企业，为了提升自身供电质量水平，为电力用户提供更加优质的服务，必须积极开展配电自动化，配备相应的配电自动化终端装置，如为配电网监控配备馈线，安装配电终端(FTU)配电变压器等，以实现实时监控配电网设备的目标，促进企业自动化的实现。作为十三五期间国网公司两大核心建设方向之一的现代化配电网建设，2018年，国网公司增大了配电网建设的招标频次，其中配网设备协议库存的招标由2017年的两次增加到了四次，相信这样的频次安排将会继续延续到2020年，据保守的估计2018年国网系统配电自动化终端的招标量将达到40亿元。如见图1。 图1. 十三五配电网投资(亿元)
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user: 3. 总体设计 3.1. 技术方案 本系统着重对底层物联设备和云端系统平台进行了自主研发设计。通过终端探测头(如剩余电流互感器、温度传感器等)利用电磁场感应原理、温度效应的变化对该信息进行采集，并输送到监控探测器里，经放大、A/D转换、CPU对变化的幅值进行分析、判断，并与报警设定值进行比较，一旦超出设定值则发出声光报警信号，同时通过无线传输模块，NB-IOT协议，将采集的数据传输到系统平台。平台对采集的数据进行接收、解析、存储、分析，结合企业用电结构建模，评估企业整体安全用电状态，达到安全预警值时，自动报警，用户通过移动端APP实时接收报警信息，按照原因分析、隐患排查建议快速响应处理。 3.2. 底层物联设备架构方案 产品原型为配电自动化终端柜，包括安装板、支架、漏电检测仪、散热风扇、温度传感器、控制器、声光报警器等，通过设置温度传感器、第一散热风扇、第二散热风扇、控制器、安装板、支架、漏电检测仪、声光报警器结构，解决了散热及防尘机构的缺陷过大和安全性能低的问题。如图2。目前已获得一项实用新型专利。在此基础上，进行升级改装，增加剩余电流监控探测器、剩余电流互感器、无线传输模块、STM32单片机模块等。若是在配电柜(箱)面板上嵌入探测控制器，剩余电流互感器依然固定牢靠在其内，不增加防火监控箱，也不改动配电柜(箱)内部结构，既美观而方便。 图2. 底层物联设备架构图 3.3. 云端系统平台架构方案 建立云端系统平台，借助云计算和大数据技术，对监测数据进行汇总分析，对企业的整体用电结构建立拓扑图，根据配电终端柜数据监测整体安全用电情况，评估企业厂安全生产运行状况，进行整体运行状况的仿真，实时反应用电状态。平台可得出结论，比如年度、每天的用电高峰期，夏季配电箱温度监控曲线图，温度预警等，并对企业安全生产规划进行决策支持。制作监控端——基于Android、IOS的智 图3. 云端系统平台架构图 能手机应用程序实时监测，利用H5与C3技术制作监控端应用程序，界面显示电压、电流、温湿度、剩余电流等安全用电参数，可检索、分析企业安全生产运行状况，并实时接收报警信息推送。如图3。
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user: 4. 云端功能 4.1. 登录系统 系统登录是权限管理的重要组成部分，也是其他权限管理与设计的基础。系统登录是指用户必须提供满足登录条件的信息后，才能进入系统。一般提供的信息都是用户名和密码。用户从电脑桌面找到该系统的图标，双击打开系统或者单击鼠标右键点击打开启动系统。启动系统以后，进入该系统登录界面。如图4。 图4. 登录界面 如图4，进入登陆界面以后，需注意用户名真实有效确认无误，不能由空格及特殊符号组成，密码确保正确否则将出现密码不正确或者用户名有误等提示，用户登录该系统时请再三确认准确性。 操作人员若操作失误或者无法确定用户名或密码导致登录的失败，系统将会自动弹出错误提示框，需要重新输入用户名和密码进行重新登录。如若忘记密码请及时联系数据管理员进行找回。 4.2. 系统首页 如图5，用户登陆成功后将自动进入系统首页，系统首页是整个系统的核心，进入系统首页用户可以看见整系统的详细信息。用户可以从系统首页选择自己所需要进入的主菜单和子菜单，更快更高效的完成用户的工作需求。如图5所示。 系统首页承载了整个系统的操作指令，通过成功登陆系统进入系统首页可以看到系统所有的子菜单。操作人员只需要点击进入自己所需要的子菜单即可进入相应的界面，进行下一步操作。 4.3. 智能用电监控 如图6，经过对应的功能菜单指令用户可点击智能用电监控进入系统操作界面，用户根据系统显示的功能可了解到智能用电监控。根据实际需求从系统中进行对智能用电监控操作，从而可提高用户的使用更加流畅，系统正常的运行。详情请见图6所示。 图5. 首页 图6. 用电监控界面 用户根据系统显示的操作界面，可在系统中了解到智能用电监控相关情况，对应正确的功能操作，从而便于用户满足自身的工作需求。 4.4. 用电参数修正 如图7，用户通过系统相关指令进入用电参数修正界面，通过系统的统一画面对相关的信息进行了解，用户可根据自身需求从系统中获取用电参数修正相关操作步骤，依照系统提示进行相关功能设置。便可更快捷的完成自身相关操作需求。详细情况如图7所示。 图7. 用电参数界面 通过窗口，用户可以非常直观的了解到，用电参数修正的具体内容，针对实际的需求，在页面内，进行相应的功能设置。 4.5. 安全用电功能选择 如图8，点击相关的操作指令进行对安全用电功能选择的处理，用户根据相关的要求规定对安全用电功能选择进行功能操作，便于后期对相关的信息进行查看，避免造成系统作业过程中的出现运行不正确，导致的相关操作错误。点击对应的功能按钮系统将进入对应的操作界面。详细情况如图8所示。 根据实际的需求，用户可以清楚的在界面内查看到，系统的详细信息，并且根据实际的需求，在界面内进行对应的功能操作。 图8. 功能选择界面 4.6. 参数设置 如图9，根据系统的提示进入参数设置的操作界面，依照相关管理模式的流程参照，用户务必认真准确地进行参数设置的正确操作操作，确保系统对日常运行准确无误。为用户的工作运作提供了更多的帮助。详细情况如图9所示。 4.7. 电压安全监控 如图10，电压安全监控是一种针对电压安全监控的操作程序，用户可根据系统程序进入操作实际操作界面。通过系统操作界面进行对相关电压安全监控进行作业操作，日常的相关运行数据将通过系统显示界面为用户进行呈现，便于用户的了解进行下一步的操作。详情如图10所示。 用户根据系统显示的操作界面，可在系统中了解到电压安全监控相关情况，对应正确的功能操作，从而便于用户满足自身的工作需求。 4.8. 用户表定时设置 如图11，用户点击相关的操作指令系统将自动跳转到用户表定时设置的操作界面进行下一步操作，根据自身需求完成对用户表定时设置进行功能操作，确保该次处理的正确性，避免对后期操作的带的不便，给系统带来相关的运行故障。详细情况如图11所示。 4.9. 安全用电状态查询 如图12，依照系统显示的相关指令，用户点击安全用电状态查询窗口进入实际管理画面。根据不同的操作指令进行相关的系统操作，认真完成系统安全用电状态查询设置，避免后期操作给相关的事物造成一定的负面影响。详细情况如图12所示。 图9. 参数设置界面 图10. 电压监控界面 图11. 用户表定时界面 图12. 用电状态查询界面 4.10. 数据分析 如图13，通过数据分析的界面用户可一目了然的了解到数据分析的信息，根据实际操作运行安排在系统中进行对应的数据分析操作，用户点击相关的功能选项可以进行正确的功能信息查看，依照相关的指导规定进行实际操作。详细情况如图13所示。 图13. 数据分析界面 通过窗口，用户可以非常直观的了解到，数据分析的具体内容，针对实际的需求，在页面内，进行相应的功能设置。 4.11. 设备用电参数 如图14，用户在系统的使用过程中根据实际需求进行系统操作，为了便于用户的便捷操作，用户点击设备用电参数操作指令对设备用电参数功能选项设置，通过系统的相关设置，可调整日常系统运行的相关数据。详细情况如图14所示。 4.12. 数据库维护 如图15，数据库维护是系统管理的一项基础标准，通过系统显示的界面用户可进行对应的数据库维护功能操作，根据相关的操作规划用户可进行正确的操作功能设置，便于系统的通畅运行。详情如图15所示。 依照相关流程操作，用户可进行对数据库维护功能操作流程的知晓，根据实际操作情况，可完成对应的操作设置，使用户在页面内进行功能操作。 图14. 设备用电参数界面 图15. 数据库维护界面
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user: 5. 结语 本系统提供基于物联网的数据感知与采集，基于云计算的大数据存储与分析，基于Android、IOS的智能手机应用程序，通过手机、IPAD等移动终端设备，用户实时查看电压、电流、温湿度、剩余电流等安全用电参数；当平台采集的数据达到安全预警值、自动报警时，客户端APP可以实时收到报警信息，包含具体时间、具体地点、报警类型、具体参数等；同时对企业整体用电结构进行建模，配合企业生产自动化控制系统，为用户提供问题原因和处理措施建议，方便相关人员快速响应、预警排查和隐患清除，减少电气火灾等重大安全事故的发生。 本系统着重对底层物联设备和云端系统平台进行了自主研发设计。在底层物联设备的设计中，以配电自动化终端柜为原型基础，集成了安装板、支架、散热风扇、控制器、温度传感器、电压电流检测仪、剩余电流检测仪、无线网关、声光报警器等核心部件。设备整体采用了模块化设计，改良了传统机柜的布局设计，解决了散热及防尘机构过大的缺陷和安全性能低的问题，并获得了相关实用新型专利。 在云端系统平台的设计中，我们采用了专业的企业级架构设计，支持大数据高并发。系统主要包括MQTT模块、规则引擎模块、大数据存储模块、用电结构建模、大数据智能分析、大数据可视化、自动化控制API模块、手机端应用等。系统平台部署在云服务器中，是整个解决方案的“大脑”，提供了物联数据的接收、处理、存储、分析等功能，并可根据企业用电结构建模提供更深层次的业务隐患预警与排查，同时结合企业自动化系统实现自动化控制。
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user: 摘 要 本文以浙江省特色中药材天台乌药为原料，采用水蒸气蒸馏法提取其中的挥发油成分。分别考察了浸泡时间、提取时间、料液比对挥发油提取效率的影响，实验结果表明天台乌药挥发油成分的最佳提取条件为：浸泡时间3 h、提取时间3 h、料液比为1:12。在此条件下，天台乌药挥发油的提取率约为0.36%。采用GC-MS法分析天台乌药挥发油的化学成分。经过标准谱库检索并与相关文献进行比对，共鉴定出了39个化学成分，其中大多数为萜类化合物。 关键词 :天台乌药，挥发油，提取，气相色谱–质谱法(GC-MS) Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 乌药为传统常用中药，分布于江苏、浙江、台湾、福建、广东等省，其中天台乌药的品质最佳 [ 1 ]。天台乌药以块根入药，是重要的温胃理气止痛药之一，有抗菌、消炎，抗疲劳，保肝护胃，抗氧化等药理作用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。乌药的根、叶、果皮以及种子中都含有挥发油。据文献报道，乌药挥发油含有杀菌、消炎、祛痛、止痒、降血压、抗肿瘤等有效成分 [ 6 ] [ 7 ] ，但由于产地及提取方法不同，其化学成分也存在较大差异 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]。本文采用水蒸气蒸馏法提取天台乌药中的挥发油成分，分别考察了浸泡时间、提取时间和料液比对提取效果的影响，优化了挥发油的提取条件。此外，采用GC-MS方法对天台乌药挥发油的化学成分进行了分析。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 材料与试剂 2.1.1. 实验材料 乌药块根购于浙江省台州市天台县，经浙江大学生命科学学院吴世华博士鉴定，为樟科山胡椒属植物乌药Lindera aggregata (Sims) Kosterm的干燥块根，凭证标本存于本实验室。将干燥的乌药块根粉碎成粗粉后密封，存放于阴凉干燥处备用。 2.1.2. 主要试剂 分析纯无水硫酸钠，购买自浙江常青化工有限公司；实验用水由娃哈哈纯净水经Milli-Q系统(Bedford， MA， USA)净化得到，电阻率为18.2 MΩ/cm。 2.2. 仪器与设备 电子天平(AL204型)：美国METTLER公司；MilliQ超纯水系统(Direct-Q™ 5)：美国密理博公司；挥发油提取器：科腾实验仪器公司；YH系列电热器：江苏近湖镇教学仪器厂；气质联用仪(Thermo Trace DSQII)：美国Thermo Fisher Scientific公司。 2.3. 实验方法 2.3.1. 天台乌药挥发油的提取 1) 蒸馏法提取 准确称取天台乌药粗粉100.00 g，置于2000 mL的圆底烧瓶中，按一定的料液比加入相应体积的水。浸泡一段时间，取适量沸石振摇混合，连接挥发油测定器和回流冷凝管，从冷凝管的上端加水并充满挥发油测定器的刻度部分，当水溢流入烧瓶时停止。置电热器中缓缓加热至沸，并保持微沸适当时间，停止加热。放置一段时间后开启测定器下端的活塞，将水慢慢放出至油层上端到达刻度0线上方5 mm处为止。之后放置1小时以上，再开启活塞使油层下降到它的上端正好与刻度0线平齐，读取挥发油的量，并计算收油率(%)。将挥发油取出，密封，4℃储存待用。 2.3.2. 乌药挥发油提取方法的优化 1) 浸泡时间的优化 准确称取天台乌药粗粉100.00 g，加入1200 mL水，分别浸泡1，3，6，9，12 h，取适量沸石振摇混合后，置电热器中缓缓加热至沸，并保持微沸3 h，停止加热，按1.3.1.1中方法读取挥发油的得量，并计算挥发油提取率(%)。 2) 提取时间的优化 准确称取天台乌药粗粉100.00 g，加入1200 mL水，浸泡3 h，取适量沸石，振摇混合后，置电热器中缓缓加热至沸并分别保持微沸1，2，3，4，5 h，停止加热，按1.3.1.1中方法读取挥发油的得量，并计算挥发油提取率(%)。 3) 液料比的优化 准确称取天台乌药粗粉100.00 g，分别按一定液料比6:1、8:1、10:1、12:1、14:1加入水，浸泡3 h，取适量沸石振摇混合后，置电热器中缓缓加热至沸，并保持微沸3 h，停止加热，按2.3.1 1)中方法读取挥发油的得量，并计算挥发油提取率(%)。 2.3.3. 乌药挥发油成分的分析方法 采用优化条件提取乌药挥发油，加入适量的无水硫酸钠进行脱水，然后进行气质联用分析。 GC条件：色谱柱，TR-35MS (30 m × 0.25 mm， 0.25 μm)；进样口温度250℃；升温程序：初始温度60℃保持1 min，然后以18℃/min升至120℃，保持1 min，再以3℃/min升至180℃，保持3 min，最后以3℃/min升至250℃，保持2 min；载气He流速0.8 mL/min；分流比1:30。 MS条件：EI源；电子能量70 eV；离子源温度200℃；传输线温度250℃；检测器温度280℃；质量扫描范围m/z30~500 amu。 使用Xcalibur 2.0软件对实验数据进行分析处理，将分离出的各物质通过NIST2.0标准谱库进行检索并且结合有关文献 [ 12 ] [ 13 ] 进行对比，从而分析鉴定了天台乌药中挥发油的化学成分，组分相对百分含量的确定采用面积归一化法。 2.4. 挥发油提取率计算 挥发油提取率/% = 挥发油提取的量(mL)/乌药粗粉的质量(g) × 100% 每组实验重复3次，所得的数据取平均值，利用Excel 2013和和OriginPro 8.1处理数据。 2.5. 工艺优化试验说明 经查阅相关挥发油的提取文献，钱俊青 [ 14 ] 等优化超声提取乌药有效成分的工艺条件，确定了超声前浸泡时间45 min、超声功率600 w、超声时间13.2 min、液固比10:1、超声后浸泡时间1.5 h、提取次数3次时乌药的有效成分提取最优。田金凤 [ 15 ] 等用水蒸气蒸馏法提取挥发油，并用正交试验法对挥发油提取进行3因素3水平考察，确定最佳提取条件为陈皮、白术粉碎成过50目筛的粉末，加10倍水量，提取5 h。高慧 [ 16 ] 采用水蒸气蒸馏法提取陈皮挥发油，以挥发油提取率为指标，应用L 9 (3 4 )正交试验选取最佳提取工艺条件，确定最佳提取工艺条件为蒸馏水浸泡20分钟，提取3小时。雍菁 [ 17 ] 等以水蒸气蒸馏法提取陈皮挥发油，应用正交试验设计选取最佳提取工艺条件。结果表明最佳提取条件为6倍加水量、浸泡1 h、蒸馏时间6 h。
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user: 4. 结论 本文采用水蒸气蒸馏法提取天台乌药中的挥发油，分别考察了浸泡时间、提取时间和料液比对提取效果的影响，优化了挥发油的提取条件，确定了最佳的提取工艺为浸泡时间3 h，提取时间3 h，液料比12:1，在此条件下，天台乌药挥发油的收率约为0.36%。此方法在一定程度上缩短了提取时间，避免原料的浪费，适合用于天台乌药挥发油化学成分的提取。同时，采用GC-MS法分析天台乌药挥发油的化学成分。经过标准谱库检索并与相关文献进行比对，鉴定出了39个化学成分，其中大多数为萜类化合物。研究结果表明，GC-MS法可以简便、快速地对乌药挥发油中化学成分进行定性研究。挥发油是乌药中的特征成分之一，具有多种药理作用，对挥发油化学成分的研究将为乌药的进一步开发和应用奠定基础，具有重要的药用开发价值和经济价值。
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user: 摘 要 本研究探讨通过构建基于GIS和蝴蝶监测数据的环境质量监测，分析评价植被覆盖指数、坡度等环境因子对生态环境的影响程度，结合野外实地调查，根据不同的土地利用类型在丹江流域选取了13个蝴蝶监测样区，进行蝴蝶调查，建立各生态环境因子等级(5级)评分机制，并对其进行综合叠加分析，获得丹江流域生态环境综合等级图，建立丹江流域生态环境等级；并对丹江流域生态环境健康状况进行了评价。研究结果表明：1) 丹江流域(商州段)分布有蝴蝶5科87属127种3856只。根据蝴蝶种类将其分布分成5个等级，整个区域的蝶类分布不均匀，由西向东呈递减，其中山区林地和草地蝴蝶种类最多(78种)，市区城镇蝴蝶种类最少(9种)。2) 丹江流域(商州段)4类以上生态良好区域的面积占总面积的26.98%，主要为西部山区部分；2类以下生态较差区域面积占总面积的6.37%，主要为丹江流域城镇部分；分值中等区域为60.74%，占了丹江流域大部分区域，主要为丹江流域山区。同时根据研究结果，结合实际状况提出未来生态环境规划的对策和建议。 关键词 :GIS，蝴蝶，丹江流域，生态环境评价 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 生态系统健康对于一个地区乃至一个国家至关重要，开展区域生态环境健康状况的监测和评估，是进行区域保护及发展的前提和基础，及时有效的监测和评价生态系统健康状况具有重要意义。生物多样性是区域生态环境健康的重要指标之一，蝴蝶等昆虫多样性是生物多样性重要的组成部分。蝴蝶具有多样的生态特性和生境要求，又对栖息地植被及微环境变化十分敏感，具有广泛生物地理学和生态学探针的功能，是环境监测的有效指示物种，可作为环境监测和评价的指标。生物多样性是区域生态环境健康的重要指标之一，而蝴蝶等昆虫多样性是生物多样性重要的组成部分。蝴蝶具有多样的生态特性和生境要求，又对栖息地植被及微环境变化十分敏感，具有广泛生物地理学和生态学探针的功能，是环境监测的有效指示物种，可作为环境监测和评价的指标 [ 1 ] 。
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user: 2. 数据与研究方法 2.1. 研究区域 丹江流域是长江中游北侧汉水的一条重要支流，它发源于陕西秦岭南麓，途径陕西省的商州、丹凤、商南县、河南省的浙川县后汇入湖北丹江口水库。丹江流域面积16，812 km 2 ，干流全长287 km，其中在陕西省境内流域面积为7119 km 2 ，长243.5 km。丹江流域地形由西北向东南降低并敞开，具有亚热带气候和暖湿带气候特点。冬季寒冷少雪，春节干旱多风，夏季炎热局部地区暴雨较多，秋季阴雨连绵。年平均气温由北向南、由西向东递增，多年平均气温为11℃~14℃。受气候和地形的影响，研究区年平均降水量为743.5 mm，降水分布极不均匀，年降水量随地形高度增加而递增。流域内植被较好，多为次生林，地貌起伏变化很大，山大沟深，一般相对高度在600~1200 m [ 2 ] 。由于丹江流域特殊的地理位置，其生态环境意义极其重要，通过对丹江湿地景观格局变化研究，可以揭示丹江流域生态环境变化规律，促进“经济发展”与“生态保护”关系的协调发展。 2.2. 数据来源与处理 蝴蝶标本采用采用样线法，通过记录和网捕结合的方法完成。在丹江流域(商州段)根据不同土地利用类型及林相分布、海拔高度与功能区划类型，选取采样点，共设置了13个采集样地。于2015~2018年间从4月~10月期间调查，以每小时约1~2 km的步行速度，2 km²面积的采集范围。调查选择晴天或多云天气进行，采集、观察并记录所见到的蝴蝶种类、数量、活动状态及生境概况。调查时间为9:00~17:00；以直接计数和网捕累积计数相结合进行蝴蝶种类及数量的调查。将采集的蝴蝶保存于三角纸包内，并记录时间、地点、海拔、坐标及采集人等信息，带回实验室进行分类鉴定 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。丹江流域商州段蝴蝶监测调查结果见表1及图1 。 Table 1 Statistical of butterfly resource surve 采集地名 经度 纬度 种类 数量 秦峰村 109.6293222 34.05277778 78 663 麻街镇 109.7904083 33.95130556 13 201 小商源 109.7471056 33.99936944 29 283 二龙山水库 109.9135889 33.90857778 26 340 板桥镇 109.9342028 33.97154444 17 179 牧护关 109.6021444 34.03738056 32 449 铁炉子 109.6775639 34.05280278 26 223 麻池河 109.7484472 33.84415 20 190 三岔河 109.6321833 33.98218333 36 288 北宽坪 110.1445 33.90645833 30 313 九台山 109.9810667 33.742025 35 244 秦王山 109.6753806 33.80090833 42 386 沙河子镇 110.0245917 33.82460833 9 97 表1. 蝴蝶资源调查统计表 图1. 蝴蝶资源调查点分布图 用丹江流域Land-sat TM影像(2016年)，提取研究区NDVI、土地利用分类数据 [ 7 ] ；1:25万地形图，来提取研究区 DEM、坡度、地貌类型分区等空间信息；使用ENVI5.3对影像进行辐射校正，大气校正和去云处理，并利用地形图进行几何精校正；使用ARCGIS10进行DEM提取，坡地及坡向等地形因子提取及分析处理 [ 8 ] 。 2.3. 数据来源与处理 通过构建基于GIS和蝴蝶监测数据的生态环境质量监测、评价体系，从丹江流域的地貌、自然环境资源，选取研究所需的评价因子；将地理信息系统技术、遥感技术与生态环境评估方法相结合，对已有的遥感影像数据进行数字处理，获取评价需要的各个关键指标数据；分析各评价因子对生态环境的影响程度，结合野外实地调查，根据不同的土地利用类型在丹江流域选取了13个蝴蝶监测样区。建立丹江流域生态环境等级评分机制，蝴蝶调查采用样线法，通过记录与网捕法结合进行蝴蝶调查，建立各生态环境因子等级评分机制，并对其进行综合叠加，获得丹江流域(商州段)生态环境综合等级评分图，如图2 [ 9 ] 。 图2. DEM分级图