福建农林大学2020年学生创新创业竞赛项目表
“网龙杯”第三届福建省“互联网+”大学生创新创业大赛获奖名单
MindFly——更有意思的儿童专注力训练专家
创意组
福建师范大学
郑钧钰 孔祥增，漆原，王叙，肖旭韩，杨寰
杨守辉
利用转基因植物进行重金属污染土壤修复技术
创意组
厦门理工学院
滕雨岚、徐冬冬、熊高翔、贺梦雅、洪子茜、
李心远
王峥灿
医疗云：3D可视手术系统
创意组
福建医科大学
张泽鑫、曾培基、林融杰、陈德辉、张宇欣、
黄婉彬
互联网原创卡通形象IP开发运营
初创组
福建工程学院
蔡慧锦、郑美芳、鄞雪儿、陈增明、刘泓斌、杨玲
郭清
钱来乐
成长组
福州大学
李进、战鹏、曲睿、郑荣、张万华、林沂
周强
点草成金
就业型创业组
福建农林大学
罗宗志、吴家荣、范锦琳、Lawan Ibrahim Datti、
韦哲、陈景杰&<3:主要指导
林占熺
汉米科技
创意组
集美大学
孙洲悦、吕梓维、郭博鑫、林莲惠、江琳、蓝钰
翁武银
共享消毒水
创意组
厦门理工学院
林清钦、叶芝芯、穆志强、王向楠、谢水秀
左娟
精刻蛋雕—雕梦无声 点亮人生
创意组
福州职业技术学院
黄杨隆、朱瑞坤、谌小梅、刘小洁、朱钰娴
商春玲
互联网+特色光电子植物照明系统
创意组
福建农林大学
钟金荣、张奇伟、肖雅萍、黄俊贤、吴闻达、罗鸿
林中月
私家车安全监测设备
创意组
三明学院
林丹舒、骆礼勇、王吓妹、檀炜芳、吴美琼
刘持标
爱创国学机器人教育
创意组
闽江学院
陈炎辉、黄华春、郑凯、王叶、吴佳玲
附1 福建农林大学本科学生奖励学分竞赛项目认定一览表
附1 福建农林大学本科学生奖励学分竞赛项目认定一览表
说明：（1）A类：国家部委，或省级政府及其所属的厅局等主管部门举办的“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛、创业计划大赛。
B类:作为福建省普通高等学校内涵建设主要评价指标学生竞赛。
C类 :国家部委及其所属的司局，或省级政府及其所属的厅局等正厅级以上主管部门举办的未列入福建省普通高等学校内涵建设主要评价指标的学生单项学科竞赛。
D类：国家级学会、团体，或国际知名学会、团体举办的学生单项学科竞赛。
E类：省级学会、协会、团体，或国家级学会的分会组织的单项学科竞赛。
F类:由省级以上政府部门、学会、团体举办的文艺赛事。
（2）竞赛项目所属类别随主办方和内涵评价的变动而进行相应的调整。
应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类
第５２卷第３期东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报Ｖｏｌ．５２Ｎｏ．３２０２４年３月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＮＯＲＴＨＥＡＳＴＦＯＲＥＳＴＲＹＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＭａｒ．２０２４１）国家自然科学基金项目（３１９０１２９８），西藏自治区科学技术重点研发计划项目（ＸＺ２０２２０１ＺＹ０００３Ｇ），福建农林大学省级大学生创新创业训练项目（Ｓ２０２３１０３８９０４６），福建农林大学科技创新专项基金项目（ＫＦｂ２２０３３ＸＡ）㊂第一作者简介：陈逊龙，男，１９９８年１０月生，福建农林大学林学院，硕士研究生㊂Ｅ－ｍａｉｌ：１２２０４９６００２＠ｆａｆｕ．ｅｄｕ．ｃｎ㊂通信作者：张厚喜，福建农林大学林学院㊁南方红壤区水土保持国家林业和草原局重点实验室（福建农林大学）㊁海峡两岸红壤区水土保持协同创新中心（福建农林大学）㊁福建长汀红壤丘陵生态系统国家定位观测研究站，副教授㊂Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｎｇｈｏｕｘｉ＠１２６．ｃｏｍ㊂收稿日期：２０２３年１０月２３日㊂责任编辑：王广建㊂应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类１）陈逊龙㊀孙一铭㊀郭仕杰㊀段煜柯㊀唐桉琦㊀叶章熙㊀张厚喜（福建农林大学，福州，３５０００２）㊀㊀摘㊀要㊀为及时准确的了解城市树种空间分布信息，提升城市居民生活水平和推动城市生态系统可持续发展㊂以福州市仓山区城市森林为研究对象，应用无人机（ＵＡＶ）监测城市树种空间分布及其动态变化的可见光影像，根据最佳尺度对影像进行分割，并提取分割对象的光谱㊁地形㊁指数㊁纹理和几何特征㊂通过对不同类型特征的组合构建不同的分类方案，利用递归特征消除法（ＲＦＥ）筛选出优选特征子集，利用面向对象方法结合随机森林（ＲＦ）模型对城市树种进行分类㊂结果表明：在随机森林模型分类的过程中，利用光谱特征对树种分类的总体分类精度为８２．１２％；地形特征对树种分类的贡献度率为１４．９６％；指数特征和纹理特征的引入，在一定程度提高了树种的分类精度；几何特征的贡献较小，在分类过程中没有明显的贡献㊂特征优选子集的Ｓ１０方案分类精度最高，总体精度达９２．４２％，Ｋａｐｐａ系数为０．９１㊂说明特征优选能够降低高维度特征的复杂性，在大幅减少数据冗余的同时提高了分类精度㊂在最优特征子集下，随机森林（ＲＦ）算法分类的总体精度比极致梯度提升（ＸＧＢｏｏｓｔ）㊁轻量级梯度提升机（ＬｉｇｈｔＧＢＭ）和ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）分别提高了１．１５％㊁１．８１％和１５．１５％，Ｋａｐｐａ系数分别提高了１％㊁２％和１７％㊂关键词㊀城市树种；无人机影像；面向对象；随机森林模型；地形特征分类号㊀Ｓ７７１．８ＵｒｂａｎＴｒｅｅＳｐｅｃｉｅｓＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｂｙＵＡＶＶｉｓｉｂｌｅＬｉｇｈｔＩｍａｇｅｒｙａｎｄＯＢＩＡ－ＲＦＭｏｄｅｌ／／ＣｈｅｎＸｕｎｌｏｎｇ，ＳｕｎＹｉｍ⁃ｉｎｇ，ＧｕｏＳｈｉｊｉｅ，ＤｕａｎＹｕｋｅ，ＴａｎｇＡｎｑｉ，ＹｅＺｈａｎｇｘｉ，ＺｈａｎｇＨｏｕｘｉ（ＦｕｊｉａｎＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅａｎｄＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ３５０００２，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）／／ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０２４，５２（３）：４８－５９．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｏｂｔａｉｎｔｉｍｅｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓ，ｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｌｉｖｉｎｇｓｔａｎｄ⁃ａｒｄｓｏｆｕｒｂａｎｒｅｓｉｄｅｎｔｓ，ａｎｄｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｕｒｂａｎｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｔａｋｅｓｔｈｅｕｒｂａｎｆｏｒｅｓｔｉｎＣａｎｇｓｈａｎＤｉｓｔｒｉｃｔ，ＦｕｚｈｏｕＣｉｔｙａｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｂｊｅｃｔ．Ｉｔａｐｐｌｉｅｓｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＵＡＶｓ）ｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｖｉｓｉｂｌｅｌｉｇｈｔｉｍａｇｅｓｏｆｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｉｒｄｙｎａｍｉｃｃｈａｎｇｅｓ．Ｔｈｅｉｍａｇｅｓｗｅｒｅｓｅｇｍｅｎｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｓｃａｌｅ，ａｎｄｔｈｅｓｐｅｃｔｒａｌ，ｔｅｒｒａｉｎ，Ｉｎｄｅｘ，ｔｅｘｔｕｒｅ，ａｎｄｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔｅｄｏｂｊｅｃｔｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｓｗｅｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｆｅａｔｕｒｅｓ，ａｎｄｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔｗａｓｓｅｌｅｃｔｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｒｅｃｕｒｓｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎ（ＲＦＥ）ｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｗｅｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄｕｓｉｎｇｔｈｅｏｂ⁃ｊｅｃｔ⁃ｏｒｉｅｎｔｅｄｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔ（ＲＦ）ｍｏｄｅｌ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆＲＦｍｏｄｅｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｕｓｉｎｇｓｐｅｃｔｒａｌｆｅａｔｕｒｅｓｗａｓ８２．１２％．Ｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｔｅｒｒａｉｎｆｅａｔｕｒｅｓｔｏｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗａｓ１４．９６％．ＴｈｅｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆＩｎｄｅｘｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓｉｍ⁃ｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓｔｏａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ．Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｈａｖｅａｓｍａｌｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎａｎｄｄｏｎｏｔｈａｖｅａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｉｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ．ＴｈｅＳ１０ｓｃｈｅｍｅｏｆｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｓｕｂｓｅｔｈａｄｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｌａｓ⁃ｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ，ｗｉｔｈａｎｏｖｅｒａｌｌａｃｃｕｒａｃｙｏｆ９２．４２％ａｎｄａＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆ０．９１．Ｔｈｉｓｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃ⁃ｔｉｏｎｃａｎｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｈｉｇｈ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，ｗｈｉｌｅｇｒｅａｔｌｙｒｅｄｕｃｉｎｇｄａｔａｒｅｄｕｎｄａｎｃｙａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｃｌａｓｓｉｆｉ⁃ｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙ．Ｕｎｄｅｒｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｆｅａｔｕｒｅｓｕｂｓｅｔ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｔｈｅＲＦａｌｇｏｒｉｔｈｍｗａｓｉｎ⁃ｃｒｅａｓｅｄｂｙ１．１５％，１．８１％，ａｎｄ１５．１５％ｃｏｍｐａｒｅｄｔｏｅｘｔｒｅｍｅｇｒａｄｉｅｎｔｂｏｏｓｔｉｎｇ（ＸＧＢｏｏｓｔ），ｌｉｇｈｔｇｒａｄｉｅｎｔｂｏｏｓｔｉｎｇｍａ⁃ｃｈｉｎｅ（ＬｉｇｈｔＧＢＭ），ａｎｄｋ⁃ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＫＮＮ），ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＴｈｅＫａｐｐａｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｗａｓｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙ１％，２％，ａｎｄ１７％，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ㊀Ｕｒｂａｎｔｒｅｅｓｐｅｃｉｅｓ；ＵＡＶｉｍａｇｅｒｙ；Ｏｂｊｅｃｔ－ｂａｓｅｄ；Ｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔｍｏｄｅｌ；Ｔｅｒｒａｉｎｆｅａｔｕｒｅ㊀㊀城市树木作为城市的重要组成部分是评估城市生态环境的重要指标之一，具有重要的生态㊁经济和社会效益［１］㊂随着城市化进程的不断深化，城市树木的生态效益也日渐凸显㊂然而，不同种类㊁种植结构和种植区域的城市树木会产生不同的生态环境效益［２］㊂因此，及时准确地获取城市树种的类别和空间分布信息对城市规划㊁城市树木的管理与维护具有重要意义［３］㊂传统的城市树种分类主要依靠地面调查，然而该方法存在成本高㊁耗时长且难以获取大尺度数据等不足［４］㊂近年来，遥感技术飞速发展，为城市树种的准确快速识别提供了新的途径㊂然而，传统的高分辨率卫星遥感影像易受天气和环境因素干扰㊁时效性较差且费用昂贵㊂此外，免费提供的卫星遥感影像空间分辨率低，难以适用于树种层面的识别研究［５］㊂相比传统的遥感平台，近地无人机（ＵＡＶ）能在较小空间尺度上提供高分辨率的遥感影像和地理数据，具有更高的适用性，是遥感数据获取的重要手段之一［６］㊂然而，目前有关树种信息提取的无人机遥感研究多集中于多光谱㊁高光谱影像的分类领域，但由于搭载多光谱㊁高光谱传感器的无人机普遍价格昂贵，极大地限制了其在实际生产中的推广应用㊂随着数码技术的发展，通过搭载可见光传感器的无人机获取包含树种信息的遥感影像，具有获取方便㊁成本低㊁空间分辨率高等优点，已成为遥感影像识别树种研究方向上重要的数据源之一［７］㊂根据遥感影像分类单元的不同，可将分类方法归为基于像元和面向对象两类㊂基于像元的方法主要关注局部像素的光谱信息，在处理高分辨率遥感影像时对噪声比较敏感㊁稳健性差，极易出现错分㊁漏分现象［８］㊂为弥补基于像元方法的不足，面向对象的影像分析技术（ＯＢＩＡ）逐渐被用于处理高分辨率遥感影像［９］㊂ＯＢＩＡ方法综合考虑区域相邻像素的纹理㊁形态以及空间结构等多维特征，减少了 椒盐噪声 的同时，通常具有更高的准确率［１０］㊂然而，随着特征维数的增加，数据处理的难度呈几何倍数增长，使得传统分类算法的应用受到一定限制㊂随机森林（ＲＦ）是一种基于集成学习思想集成多颗决策树的机器学习算法，通过对样本的决策树建模以及组合多棵决策树的预测，最终由分类树投票决定数据的分类［１１］㊂随机森林算法不仅具有模型简单㊁分类精度更高㊁校正参数更少的特点，而且鲁棒性强，不易过拟合，在遥感领域高维特征分类中得到广泛应用［１２］㊂面向对象方法可以有效减少 同物异谱 现象，而随机森林算法在处理高维数据时有其独特的性能优势，二者的结合在一定程度上提高了分类精度㊂宗影等［１３］将面向对象方法和随机森林算法的有机结合，有效提高了滨海湿地植被的分类精度，总体精度达８７．０７％；赵士肄等［１４］将面向对象方法和随机森林算法应用于耕地领域，并与其他机器学习分类算法进行对比验证，结果表明基于面向对象的随机森林模型取得了最高的耕地提取精度，并减弱了 椒盐 噪声，优化了分类结果；耿仁方等［１５］研究结果表明，基于面向对象结合随机森林算法对岩溶湿地植被具有较高的识别能力，在９５％置信区间内的总体精度为８６．７５％㊂虽然该方法的研究已经取得了一定的成功，但不同类型的特征对城市树种信息提取效果的影响尚不明确㊂因此，面向对象结合随机森林的方法对于城市树种分类的效果有待进一步探讨㊂此外，目前主流的数据源是大尺度的卫星影像和航空影像，或者是特征信息更加丰富的多光谱和激光雷达影像，而消费级无人机可见光影像在城市树种的精细分类方面还鲜有报道㊂因此，本文以福州市仓山区无人机可见光影像为研究对象，基于ＯＢＩＡ－ＲＦ模型，通过特征优选，构建最佳子集并比较不同机器学习算法的分类精度，并分析不同特征对城市树种分类的影响，构建该研究区城市行道树的最佳特征子集，比较不同分类算法对城市树种的分类效果，进一步评估ＯＢＩＡ－ＲＦ模型的分类性能和适用性，为城市生态系统保护及生态环境治理提供技术支持㊂１㊀研究区概况研究区位于福建省福州市仓山区（见图１），该区域属于南亚热带海洋性季风气候温暖湿润，冬季无严寒，夏季无酷暑㊂年日照时间１７００ １９８０ｈ，年降水量９００ ２１００ｍｍ，气温２０ ２５ħ㊂福州市仓山区典型树种包括白兰（Ｍｉｃｈｅｌｉａ✕ａｌｂａ）㊁荔枝（Ｌｉ⁃ｔｃｈｉｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）㊁芒果（Ｍａｎｇｉｆｅｒａｉｎｄｉｃａ）㊁南洋楹（Ｆａｌ⁃ｃａｔａｒｉａｆａｌｃａｔａ）㊁榕树（Ｆｉｃｕｓｍｉｃｒｏｃａｒｐａ）㊁棕榈（Ｔｒａ⁃ｃｈｙｃａｒｐｕｓｆｏｒｔｕｎｅｉ）㊁樟（Ｃｉｎｎａｍｏｍｕｍｃａｍｐｈｏｒａ）等㊂研究区地势平坦，自然环境相对复杂，具备城市的基本特征，对研究城市树种分类具有一定的代表性㊂２㊀研究方法２．１㊀无人机数据采集与预处理实验数据于２０２０年２月８日采集，采用搭载ＦＣ６３１０Ｓ可见光镜头的大疆精灵４Ｐｒｏ（ＤＪＩＰｈａｎｔｏｍ４Ｐｒｏ）无人机进行航拍获取研究区影像，为削弱阴影对分类过程的干扰，选择天气状况良好无风有云的时间段进行作业㊂飞行相关参数设置如下：航高设置为６０ｍ，航向与旁向重叠率均为７０％，镜头角度－９０ʎ，光圈值ｆ／５，曝光时间１／２００ｓ，ＩＯＳ速度为ＩＯＳ－４００㊂本次飞行共获得４５０张航拍影像，照片分辨率为５４７２ˑ３０７８㊂通过瑞士Ｐｉｘ４Ｄｍａｐｐｅｒ专业摄影测量软件对所采集的原始数据进行空中三角测量㊁点云重建㊁裁切以及镶嵌等操作，得到研究区的正射影像（ＤＯＭ）和数字地表模型（ＤＳＭ）㊂为了精确获得研究区的道路信息，采用天地图在线矢量影像作为辅助信息，并通过手绘的方式提取道路矢量数据㊂根据实际调查情况，利用缓冲分析，将缓冲距离设置为５ｍ，得到了行道树的矢量分布图，然后，将矢量布图与原始影像叠加，最终裁剪出了研究区影像㊂２．２㊀地形特征提取归一化数字表面模型（ｎＤＳＭ）是一种反映地物绝对高度的高程模型［１６］，可为地物判别提供可靠依９４第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类据㊂使用ＡｒｃＭａｐ１０．２软件进行地形特征提取㊂首先，通过人工目视解译方法从ＤＳＭ中选取９５０个地面点，并批量提取栅格的高程信息，其中１００个样本点的高程数据用以验证精度㊂其次采用插值的方法生成数字高程模型（ＤＥＭ）㊂为获取更加精确的地面高程信息，比较常见的插值方法（克里金插值法㊁反距离权重法㊁样条插值法以及自然邻域法）生成的数字高程模型（ＤＥＭ），以均方根误差㊁平均绝对值误差和决定系数（Ｒ２）作为评分指标（见表１）㊂４种插值方法均可得到较高精度的ＤＥＭ数据，综合考虑决定系数（Ｒ２）㊁平均绝对值误差以及均方根误差，最终确定采用克里金插值法生成连续的ＤＥＭ数据㊂最后，根据已生成的ＤＥＭ数据，利用Ａｒｃ⁃Ｍａｐ１０．２软件中的栅格计算器，将ＤＳＭ数据与ＤＥＭ数据相减得到ｎＤＳＭ数据［１７］㊂图１㊀研究区概况图表１㊀不同插值方法精度评价方㊀法决定系数（Ｒ２）平均绝对值误差均方根误差克里金插值法０．９９０．０７０．０４反距离权重法０．９９０．０８０．０４样条插值法０．９９０．０８０．０５自然邻域法０．９９０．０７０．０４２．３㊀最佳分割尺度确定影像分割是面向对象方法中至关重要的初始环节，分割结果将直接影响分类精度［１８］㊂本研究采用尺度参数评价工具（ＥＳＰ２），结合目视解译的方法确定最佳分割尺度，所有图像分割过程均在ｅＣｏｇｎｉ⁃ｔｉｏｎ９．０Ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ９．０软件完成㊂ＥＳＰ２是用以评价不同尺度影像整体最大差异性的工具，通过计算整体局部方差均值随尺度变化率评估不同地物所对应的最佳尺度参数［１９］㊂而ＥＳＰ２计算出的尺度参数往往是多个值，需要结合人工目视才能确定最佳分割尺度㊂形状参数和紧致度参数是准确表示不同树种轮廓，使得对象内部同质性高的关键㊂综合考虑无人机影像的特点以及影像对象形状和紧致度因子的相互关系，将形状参数设置为０．５，紧致度参数设置为０．３㊂其他必要参数为：各波段的权重值设置为１㊁起始分割尺度为４０㊁分割步长为１㊁迭代８０次㊂随着尺度的增大，局部方差均值整体呈现上升的趋势，而尺度变化率呈现下降的趋势（见图２）㊂为了获得图像的过分割和欠分割之间的临界值，选取尺度变化率峰值为５１㊁５７㊁７６㊁８０㊁８９㊁１０４㊁１０９和１１８作为相对最佳分割尺度参数，采用多尺度分割算法得到分割结果（见图３）㊂当分割尺度参数设置较大（分割尺度参数大于１０４）时，白兰㊁榕树和背景多处０５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷被划分为同一个对象，不同树种存在混淆现象难以被区分㊂当分割尺度参数设置较小（分割尺度小于７６）时，不同地物内部出现了过分割现象，增加了数据冗余㊂当分割尺度参数设置７６ ８９时，植被与背景区分相对明显，不同的树种之间能够被分割成独立的对象，整体分割效果较为理想㊂权衡分割效果与实际情况的吻合度，最终确定研究区无人机影像最佳分割尺度参数为７６，并利用该分割尺度参数进行城市行道树提取㊂图２㊀ＥＳＰ２最佳分割尺度估计图图３㊀不同尺度参数分割效果图２．４㊀对象光谱特征提取光谱特征是遥感影像的重要特征之一，地物通常具有不同的光谱特征，因此根据可见光影像中的地物光谱信息的差异可以用来区分不同的地物类型［２０］㊂植被指数利用植被在不同波段下反射和吸收的特性，增强植被信息的同时使非植被信息最小化［２１］，被广泛应用于林业病虫害防治㊁农作物生长量估计㊁生态环境监测等领域［２２］㊂在遥感图像中，不同地物通常具有复杂程度不同的边缘特征，因此，形状特征可以作为快速准确识别地物类型的有效手段［２３］㊂纹理特征是遥感影像的底层特征，不受图像亮度的影响，能够综合反映像素的灰度分布和结构信息，利用纹理特征可以有效弥补可见光影像光谱信息的不足［６］㊂在面向对象的分类过程中，结合纹理特征对于提升分类精度效果显著［２４］㊂地形特征能真实反映不同地物的高程信息，在影像分类过程中对于区分不同类型的地物具有重要意义㊂因此，本研究共选取光谱㊁指数㊁纹理㊁几何以及地形５大特征，剔除无效特征筛选出４０个子特征，具体如下：（１）光谱特征（ＳＰＥＣ）：主要包括：红色（Ｒ）波段的像元亮度的均值（ＭＲ）㊁绿色（Ｇ）波段的像元亮度的均值（ＭＧ）㊁蓝色（Ｂ）波段像元亮度的均值（ＭＢ）㊁最大差异值（Ｍｄ）㊁亮度值（Ｂｒ）㊂（２）指数特征（ＩＮＤＥ）：包括植被颜色指数（ＩＣＩＶＥ）㊁可见光波段差异植被指数（ＩＶＤＶＩ）㊁联合指数２（ＩＣＯＭ２）㊁超绿指数（ＩＥＸＧ）㊁超绿超红差分指数（ＩＥＸＧＲ）㊁植被指数（ＩＶＧＥ）㊁归一化红绿差异指数（ＩＮＧＲＤＩ）以及归一化绿蓝差异指数（ＩＮＧＢＤＩ）（见表２）㊂（３）几何特征（ＧＥＯＭ）：包括面积㊁边界长㊁宽度㊁长度㊁不对称性㊁长宽比㊁边界指数㊁圆度㊁像素个数㊁紧致度㊁体积㊁密度㊁椭圆拟合㊁主方向㊁形状指数㊁最大封闭椭圆半径㊁最小封闭椭圆半径以及矩形拟合㊂１５第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类（４）纹理特征（ＧＬＣＭ）：基于灰度共生矩阵（ＧＬＣＭ）提取影像的纹理特征，包括对比度（ＴＣＯＮ）㊁相关性（ＴＣＯＲ）㊁相异性（ＴＤＩＳ）㊁熵（ＴＥＮＴ）㊁同质度（ＴＨＯＭ）㊁均值（ＴＭＥＡ）㊁角二阶矩（ＴＡＳＭ）和标准差（ＴＳＤ）等特征值［６］（见表３）㊂（５）地形特征：归一化数字表面模型（ｎＤＳＭ）㊂表２㊀植被指数及表达式指数特征公㊀式归一化红绿差异指数（ＩＮＧＲＤＩ）［２５］ＩＮＧＲＤＩ＝（ＭＧ－ＭＲ）／（ＭＧ＋ＭＲ）归一化绿蓝差异指数（ＩＮＧＢＤＩ）［２６］ＩＮＧＢＤＩ＝（ＭＧ－ＭＢ）／（ＭＧ＋ＭＲ）超绿指数（ＩＥＸＧ）［２７］ＩＥＸＧ＝２ＭＧ－ＭＢ－ＭＲ超绿超红差分指数（ＩＥＸＧＲ）［２８］ＩＥＸＧＲ＝ＭＧ－ＭＢ－２．４ＭＲ可见光波段差异植被指数（ＩＶＤＶＩ）［２１］ＩＶＤＶＩ＝（２ＭＧ－ＭＲ－ＭＢ）／（２ＭＧ＋ＭＲ＋ＭＢ）植被颜色指数（ＩＣＩＶＥ）［２９］ＩＣＩＶＥ＝０．４４ＭＲ－０．８８ＭＧ－０．３９ＭＢ＋１８．７９植被指数（ＩＶＧＥ）［３０］ＩＶＧＥ＝ＭＧ／ＭａＲＭ１－ａＢ，ａ＝０．６６７联合指数２（ＩＣＯＭ２）［３１］ＩＣＯＭ２＝０．３６ＩＥＸＧ＋０．４７ＩＣＩＶＥ＋０．１７ＩＶＧＥ㊀㊀注：ＭＲ㊁ＭＧ㊁ＭＢ分别为红㊁绿㊁蓝波段像元亮度的均值㊂表３㊀纹理特征及表达式纹理指标公㊀式角二阶矩（ＴＡＳＭ）ＴＡＳＭ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）２对比度（ＴＣＯＮ）ＴＣＯＮ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ（ｉ－ｊ）２相关性（ＴＣＯＲ）ＴＣＯＲ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０（（ｉ－ｕｘ）ˑ（ｊ－ｕｙ）ˑｐ（ｉ，ｊ）２）／σｘσｙ相异性（ＴＤＩＳ）ＴＤＩＳ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ｜ｉ－ｊ｜熵（ＴＥＮＴ）ＴＥＮＴ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑｌｎｐ（ｉ，ｊ）同质度（ＴＨＯＭ）ＴＨＯＭ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ（１／（１＋（ｉ＋ｊ）２））均值（ＴＭＥＡ）ＴＭＥＡ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑｉ标准差（ＴＳＤ）ＴＳＤ＝ðＮｇｉ＝０ðＮｇｊ＝０ｐ（ｉ，ｊ）ˑ（ｉ－ｕｘ）２㊀㊀注：其中ｉ，ｊ是像元在图像中的行列坐标，ｐ（ｉ，ｊ）为像素对的频数，Ｎｇ为灰度级数，ｕｘ㊁σｘ分别为ｐｘ的均值和标准差，ｕｙ㊁σｙ分别为ｐｙ的均值和标准差㊂２．５㊀试验样本选取本实验通过实地调查获取样本数据㊂调查者沿着研究区的主要道路记录了绿化树种，并排除了数量较少或被其他冠层遮挡的树种，最终确定了７类树种（白兰（Ｍｉｃｈｅｌｉａ✕ａｌｂａ）㊁荔枝（Ｌｉｔｃｈｉｃｈｉｎｅｎｓｉｓ）㊁芒果（Ｍａｎｇｉｆｅｒａｉｎｄｉｃａ）㊁南洋楹（Ｆａｌｃａｔａｒｉａｆａｌｃａ⁃ｔａ）㊁榕树（Ｆｉｃｕｓｍｉｃｒｏｃａｒｐａ）㊁棕榈（Ｔｒａｃｈｙｃａｒｐｕｓｆｏｒ⁃ｔｕｎｅｉ）㊁樟（Ｃｉｎｎａｍｏｍｕｍｃａｍｐｈｏｒａ））以及草地㊁灌木作为研究对象㊂根据遥感影像中不同地物类型的分布位置与大致面积比例，共选取了１１００个样本点㊂为了避免较小的样本数量影响模型分类精度，将最小样本数量设置为６０㊂采用Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ中内置的ｔｒａｉｎ＿ｔｅｓｔ＿ｓｐｌｉｔ函数进行分层抽样，按７：３的比例将数据划分为训练集和测试集（见表４），使各类别样本点数量大致与该类别的总面积成比例㊂训练集用于构建分类模型，测试集用于验证分类精度㊂表４㊀训练和验证样本地物总样本数训练样本数测试样本数白兰２００１４０６０草地５０３５１５灌木５０３５１５荔枝１４０９８４２芒果２００１４０６０南洋楹１２０８４３６榕树１４０９８４２棕榈６０４２１８樟１２０８４３６总计１１００７７０３３０２．６㊀分类模型与参数优化２．６．１㊀随机森林算法随机森林算法（ＲＦ）是一种通过集成学习的装袋思想将多棵决策树集合起来的算法，每棵决策树都充当预测目标类别的分类器㊂随机森林模型在样本数据和分类特征选择方面具有随机性，不容易过拟合，并且表现出良好的稳健性，即使在处理具有缺失值的高维数据时，仍能保持较高的分类精度㊂因此，它被认为是当今最好的算法之一［３２］㊂目前，随机森林算法已经广泛集成在各种软件包中，使用Ｓｔａｔａ数据管理统计绘图软件㊁Ｒ语言统计软件可以轻松实现㊂在模型构造的过程中，通常只需要确定每个树节点包含的特征数量（Ｍ）以及决策树数量（Ｎ），就足以保证模型的性能［３３］㊂本文采取递归特征消除法（ＲＦＥ）［３４］结合交叉验证（Ｃｒｏｓｓ－Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ）确定最佳特征数（见图４）㊂随着特征维数的增加，整体分类精度曲线经历 几何增长 ㊁ 缓慢上升 这个两个阶段后趋于平稳㊂当特征数为２０时，各分类精度曲线均处于相对最高点，因此最终将特征数量的参数设置为２０㊂在使用装袋方法生成训练集的过程中，随机森林算法会导致原始数据集中大约３７％的数据未被抽到，这部分数据被称为袋外（ＯＯＢ）数据㊂利用袋外数据对随机森林模型进行评估是一种无偏估计方法，且在一定程度上能减少计算量，提高算法的运行效率［３５］㊂因此，本文采取遍历不同数量（１ １０００）决策树的方法，通过比较袋外误差的大小，确定最佳的决策树数量（见图５）㊂当决策树数量小于８５时，不同子集的袋外数据误差均随着决策树数量的增加而急剧下降，而后随着决策树数量的增加袋外数据误差的下降速度逐渐迟缓，当决策树数量为２００时，袋外数据误差处于相对最低点㊂因此，选择决策树２５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷的最佳数量为２００㊂图４㊀模型分类精度与特征数的关系曲线图５㊀袋外误差与决策树数量的关系曲线２．６．２㊀其他分类模型为充分探索随机森林算法对城市树种信息提取的适用性，引入当下流行的机器学习算法作为对照，包括极致梯度提升（ＸＧＢｏｏｓｔ）㊁轻量级梯度提升机（ＬｉｇｈｔＧＢＭ）以及ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）㊂ＸＧＢｏｏｓｔ是一种基于增强学习（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）的集成算法，它通过在梯度下降方向上将弱分类器集成到强分类器中，并迭代生成新树以拟合先前树的残差㊂ＸＧＢｏｏｓｔ能够自动利用中央处理器（ＣＰＵ）的多线程进行分布式学习和多核计算，在保证分类准确度的前提下提高计算效率，尤其适用于处理大规模数据［３６－３７］㊂ＬｉｇｈｔＧＢＭ也属于增强学习方法，基本原理与ＸＧ⁃Ｂｏｏｓｔ相似㊂但ＬｉｇｈｔＧＢＭ使用基于直方图的决策树算法来减少存储与计算成本，并优化模型训练速度［３８］㊂ＫＮＮ算法是一种近似自变量与连续结果之间的关系的非参数方法［３９］，其基本思路是通过计算待分类样本与临近样本的距离（欧氏距离㊁曼哈顿距离）来确定所属类别，是一种简单而有效的分类算法㊂为了防止过拟合，本研究在ＪｕｐｙｔｅｒＮｏｔｅｂｏｏｋ平台上利用Ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ库中的ＧｒｉｄＳｅａｒｃｈＣＶ包对这３种分类器参数进行了调优（见表５）㊂表５㊀不同分类器的超参数分类器参㊀数参数取值范围极致梯度提升（ＸＧＢｏｏｓｔ）决策树数量［５０，１００，１５０，２００］最大树深度［３，５，７，９］学习率［０．０１，０．０５，０．１０］样本抽样率［０．６，０．８，１．０］特征抽样率［０．６，０．８，１．０］轻量级梯度提升机（ＬｉｇｈｔＧＢＭ）学习率［０．０１，０．０５，０．１０］决策树数量［５０，１００，１５０，２００］叶子节点数［１０，２０，３０，４０］最大树深度［３，５，７，９］ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）近邻数［１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０］２．７㊀试验方案构建不同树种之间单一特征的差异有限，难以满足树种分类的要求㊂因此，本研究采取增加特征数量的方式来提高分类精度，并探究不同特征组合对分类结果的影响（见表６）㊂表６㊀研究区各地物特征值地物特征不同地物的特征值草地灌木白兰荔枝芒果南洋楹榕树棕榈樟面积６８５９．６７３６３６．７３２９２８．７９７１９４．０５７２００．１０８６８８．４８３４５７．７５２２６３．１３７３２５．０１不对称性０．５５０．４３０．４４０．４３０．４５０．４２０．４８０．５６０．４５边界指数１．７４１．４６２．０１１．９７１．９９１．８４２．０６２．１９１．７９边界长５７８．７０３４０．２０４３１．９５６５０．４１６６９．２９６７０．７３４８８．１６４０８．６３６０１．００亮度值８３．１０７８．７９１１５．６９７４．０９７７．２０８１．１５７１．６３９６．８７６３．８３植被颜色指数－２９．１４－３３．１７－４７．７８－２１．１５－１８．８９－２１．６２－２９．９６－１７．７４－２０．１８联合指数２１４．１１１６．２５２０．１９１１．７４１０．７５１１．６０１５．２７９．２５１１．８２紧致度１．８５１．６３１．８７１．９１１．８６１．８０２．００２．３６１．８５密度２．０３２．１０２．０４２．１０２．１０２．１６１．９７１．８２２．０９超绿指数７６．６０８７．７７１１７．８１５９．６２５３．９３５９．８２８０．８３４８．３１５８．５２超绿超红差分指数－２１５．５６－２０４．０６－３０４．３３－１９４．８８－２０４．０７－１９９．５４－１６８．３２－２７３．２４－１５５．９７椭圆拟合０．６８０．７５０．６３０．６７０．６７０．７１０．５９０．５００．６８角二阶矩０００００００００对比度５５６．７７７８６．２４８７７．５５５９７．２９６１４．１２７７０．７７７１４．２５７６５．５１５１４．１１相关性０．８７０．８２０．８２０．８８０．８８０．８４０．８５０．８６０．９０相异性１７．１３１９．０５２１．６６１８．１２１８．６８２０．２８１９．７２１９．６２１６．６４熵８．７９８．６６８．９０９．１４９．１８９．１９８．９４８．６９９．０７同质度０．０６０．０６０．０５０．０５０．０５０．０５０．０５０．０５０．０６均值１２７．０３１２６．０７１２５．６７１２６．８１１２６．６８１２６．７３１２６．２３１２５．９７１２６．８８３５第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类续（表６）地物特征不同地物的特征值草地灌木白兰荔枝芒果南洋楹榕树棕榈樟标准差３４．１７３４．６５３６．２３３６．４０３６．２３３５．７６３６．４０３７．６６３６．３２长度１４３．４５９１．１０８５．９６１３６．３３１３６．９０１４４．３８１００．０３８９．６２１３８．３１长宽比１．８１１．７４１．５２１．５５１．５５１．５１１．６２１．７８１．６１主方向１１３．６１１３０．６３９５．３２９６．５２９４．５６９４．５５９１．４８８３．５６８１．４５最大差异值１．６４１．６９１．５３１．４７１．３６１．２０１．５０１．３４１．４６蓝色（Ｂ）波段像元亮度的均值８４．４７６６．８０９４．６２７４．２０７９．０８８１．７２６３．６４１０５．５３６４．３８绿色（Ｇ）波段像元亮度的均值１３６．２２１３３．７５１８９．３６１１６．２８１１６．９０１２０．４０１１８．７９１４１．２９１０１．７２红色（Ｒ）波段像元亮度的均值１１１．３８１１２．９２１６６．２８９８．７４１００．７９９９．２６９３．１１１２８．７５８０．５５归一化数字表面模型０．３２１．７０１２．５１７．１６１２．０４２３．２０１０．９６１１．９３８．６７归一化绿蓝差异指数０．２１０．２７０．２７０．２００．１７０．１８０．２６０．１３０．２１归一化红绿差异指数０．１００．０９０．０７０．０８０．０７０．１００．１３０．０５０．１２像素个数６８５９．６７３６３６．７３２９２８．７９７１９４．０５７２００．１０８６８８．４８３４５７．７５２２６３．１３７３２５．０１最大封闭椭圆半径０．５８０．７２０．４９０．５６０．５４０．６１０．４５０．３８０．５９最小封闭椭圆半径１．４５１．３９１．４４１．４９１．４５１．４３１．５１１．６３１．４５矩形拟合０．８２０．８６０．８００．８２０．８２０．８３０．７８０．７４０．８２圆度０．８６０．６７０．９５０．９３０．９２０．８２１．０６１．２５０．８６形状指数１．８４１．５５２．０９２．０４２．０６１．９０２．１６２．３２１．８６可见光波段差异植被指数０．１７０．２００．１９０．１５０．１３０．１４０．２１０．０９０．１７植被指数１．３６１．４３１．３８１．３０１．２６１．３０１．４６１．１８１．３７体积６８５９．６７３６３６．７３２９２８．７９７１９４．０５７２００．１０８６８８．４８３４５７．７５２２６３．１３７３２５．０１宽度８０．７８５２．７５５８．０３９０．８１９０．４９９７．８８６２．９６５１．４６８８．９４㊀㊀根据优选特征贡献率（见表７），将所选取的５大特征组合形成了１０种试验方案（Ｓ１ Ｓ１０）㊂光谱特征作为每幅遥感影像的基本特征，作为基础被纳入到这１０种方案的构建中㊂其中，Ｓ１仅包含光谱特征；为了全面探究其他特征对分类结果的影响，在Ｓ１基础上引入了地形㊁指数㊁纹理等３个总体特征贡献率较高的特征，通过遍历这３个特征的各种组合得到了Ｓ２ Ｓ８；Ｓ９包含了所有的特征；根据２０个优选特征组合建立Ｓ１０，具体的分类方案见表８㊂表７㊀优选特征重要性优选特征重要性／％归一化数字表面模型１４．９６最大差异值１２．４１联合指数２５．５７植被颜色指数５．４２绿色（Ｇ）波段像元亮度的均值４．８４归一化绿蓝差异指数４．６７超绿指数４．５８亮度值４．３６可见光波段差异植被指数３．４２植被指数３．２６红色（Ｒ）波段像元亮度的均值３．０５角二阶矩２．９０蓝色（Ｂ）波段像元亮度的均值２．８６超绿超红差分指数２．７８标准差２．２５归一化红绿差异指数２．２３熵２．０３相关性１．９７均值１．４１边界指数１．２８表８㊀分类方案方案特征子集特征数量Ｓ１光谱５Ｓ２光谱＋地形６Ｓ３光谱＋指数１３Ｓ４光谱＋纹理１３Ｓ５光谱＋地形＋指数１４Ｓ６光谱＋地形＋纹理１４Ｓ７光谱＋指数＋纹理２１Ｓ８光谱＋地形＋指数＋纹理２２Ｓ９光谱＋地形＋指数＋纹理＋几何４０Ｓ１０优选特征２０２．８㊀精度评价本文根据混淆矩阵对模型的分类精度进行定量评价㊂混淆矩阵也称为误差矩阵，是遥感影像二分类问题上的一种评价方法，反映了分类结果与真实地物类别之间的相关性［４０］㊂混淆矩阵的评价指标包括总体精度（ＯＡ）㊁Ｋａｐｐａ系数（Ｋｐ）㊁生产者精度（ＰＡ）以及用户精度（ＵＡ）㊂其中，总体精度指正确分类样本与总体样本的比值；生产者精度指分类结果与参考分类相符合的程度；用户精度指样本分类正确的可能性；Ｋａｐｐａ系数是用于检验遥感影像分类结果的一致性，也可以用以均衡分类效果［４１］㊂各指标计算公式如下：㊀㊀㊀㊀㊀ＯＡ＝ðｎｉ＝１ｘｉｉＮ；㊀㊀㊀㊀㊀Ｋｐ＝Ｎðｎｉ＝１ｘｉｉ－ðｎｉ＝１ｘｉ＋ｘ＋ｉＮ２－ðｎｉ＝１ｘｉ＋ｘ＋ｉ；４５㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀东㊀北㊀林㊀业㊀大㊀学㊀学㊀报㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第５２卷㊀㊀㊀㊀㊀ＰＡ＝ｘｉｉ／ｘ＋ｉ；㊀㊀㊀㊀㊀ＵＡ＝ｘｉｉ／ｘｉ＋㊂式中：Ｎ为参与评价的样本总数；ｎ为混淆矩阵的行列数；ｘｉｉ为混淆矩阵第ｉ行㊁第ｉ列上的样本数；ｘｉ＋和ｘ＋ｉ分别为第ｉ行和第ｉ列的样本总数㊂３㊀结果与分析３．１㊀随机森林算法的不同分类方案精度由表９可知，随着不同特征类型数量的增加，总体分类精度和ｋａｐｐａ系数整体呈上升趋势㊂其中，仅利用光谱特征作为分类依据的方案Ｓ１精度最低，总体精度和ｋａｐｐａ系数分别为８２．１２％和０．７９，说明光谱特征是遥感影像最重要的特征之一，但仅利用光谱特征难以达到所需的分类精度㊂方案Ｓ２ Ｓ４是在Ｓ１的基础上分别加上地形㊁指数和纹理特征，相比方案Ｓ１，这３个方案的总体分类精度分别提高了５．１５％㊁４．５５％㊁１．８２％，ｋａｐｐａ系数分别提高了０．０６㊁０．０６㊁０．０３㊂在分类过程中，地形特征相较于指数和纹理特征扮演着更重要的角色，大幅提高了分类精度㊂方案Ｓ５ Ｓ７是在光谱特征的基础上加入地形㊁指数和纹理特征的两两组合，旨在研究它们之间的相互作用对分类精度的影响㊂整体而言，与Ｓ２ Ｓ４相比，这３个方案的总体分类精度呈上升趋势㊂其中，Ｓ６具有最高的总体精度和ｋａｐｐａ系数，分别达到９０％和０．８８；其次是Ｓ７，和Ｓ１相比，总体精度和ｋａｐｐａ系数分别提高了７．２７％和０．０９；而Ｓ５总体精度和ｋａｐｐａ系数只增长了６．３６％和０．０８㊂表明地形与指数特征交互作用在分类过程中提供了更大的贡献度㊂方案Ｓ８是由特征重要性靠前的光谱㊁地形㊁指数以及纹理特征构成㊂与包含所有特征的方案Ｓ９相比，Ｓ８反而具有更高的总体分类精度和ｋａｐｐａ系数，分别达到９２．１２％和０．９１㊂表明几何特征对分类精度具有负向影响，它的加入降低了分类精度㊂方案Ｓ１０由优选特征组成，其获得了所有子集中最高的分类精度和ｋａｐｐａ系数，分别为９２．４２％和０．９１㊂与Ｓ９相比，分类精度提高了０．６０％㊂说明特征优选方法能消除高维复杂特征间的信息冗余，使模型仅利用较少特征数量并获得更高的运行效率和分类精度㊂表９㊀不同分类方案分类精度方案总体精度／％Ｋａｐｐａ系数方案总体精度／％Ｋａｐｐａ系数Ｓ１８２．１２０．７９Ｓ６９０．０００．８８Ｓ２８７．２７０．８５Ｓ７８９．３９０．８８Ｓ３８６．６７０．８５Ｓ８９２．１２０．９１Ｓ４８３．９４０．８２Ｓ９９１．８２０．９１Ｓ５８８．４８０．８７Ｓ１０９２．４２０．９１㊀㊀由表１０可知，虽然Ｓ１方案的用户精度与生产者精度整体上处于最低水平，但棕榈树的用户精度达到了１００％，表明棕榈与其他树种存在明显的光谱差异㊂方案Ｓ２加入地形指数后，各类地物的用户精度与生产者精度相比Ｓ１都有不同程度的提高，用户精度提升幅度１．８８％ ８．１８％，生产者精度提升幅度２．７８％ １１．１１％，因为地形特征的加入更好的反映了不同地物之间的空间关系，从而大幅提高了分类精度㊂方案Ｓ３在Ｓ１的基础上加入了指数特征，荔枝㊁榕树以及樟的用户精度分别提升了１０．９５％㊁９．１８％和８．７２％，说明植被指数对荔枝㊁榕树以及樟分类效果显著，但对于其他树种的区分能力有限㊂方案Ｓ４加入纹理特征，芒果和樟的用户精度提升了８．８５％和９．００％，而棕榈和榕树的生产者精度分别提升了２２．２２％和１１．９％，说明这些树种的纹理结构特异性强与其他地物的差异显著，因此纹理特征的加入对分类精度有正向影响㊂方案Ｓ５与Ｓ２相比，荔枝和榕树的用户精度提升了７．０５％和５．１２％，而草地的精度下降了５．８８％；与Ｓ３相比，灌木的用户精度提升了４．４７％㊂总体而言，地形特征与指数特征的组合对分类精度的提升不显著，并且在某些树种的分类上精度出现不同程度的下降，说明这二者的组合产生了冗余信息影响了分类精度㊂方案Ｓ６与Ｓ２相比，芒果与樟的用户精度分别提升了６．４４％和７．６６％，而棕榈树和榕树的生产者精度分别提升了２７．７８％和１１．９０％，这个结果与方案Ｓ４类似，说明地形特征和纹理特征的组合与树种的分类精度呈正相关㊂方案Ｓ７与Ｓ６相比，除个别树种外，整体精度出现了不同程度的降低，波动范围为－６．２１％ ４．０４％㊂然而，与方案Ｓ５相比，总体分类精度有一定的提升，波动范围是－０．５８％ ７．５５％㊂方案Ｓ８与表现最好的方案Ｓ７相比，荔枝和榕树的总体分类精度分别提升了９．４２％和６．６７％，其他树种的总体分类精度保持稳定，这表明高维度的特征组合带来了更多的信息，在一定程度上提高了分类精度㊂综合所有特征的方案Ｓ９与Ｓ８相比，总体分类精度呈现出不升反降的现象，波动范围为－１０．２３％ ４．７４％，说明高纬度的特征产生了冗余信息，影响了随机森林模型的分类性能㊂优选特征子集Ｓ１０与Ｓ９相比，总体分类精度有所提升，其中灌木㊁草地以及荔枝的用户精度分别提升了１０．２３％㊁５．８８％和３．５５％㊂由此可见，特征优选通过对高维数据集的降维和优化，使模型仅利用较少的特征仍能保证良好的分类效果㊂３．２㊀应用优选特征子集对不同分类模型的精度评价由表１１可知，随机森林模型的分类精度最高，总体精度为９２．４２％，比ｋ最近邻算法（ＫＮＮ）㊁极致５５第３期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀陈逊龙，等：应用无人机可见光影像和面向对象的随机森林模型对城市树种分类。
福建农林大学学生参加省级以上各类竞赛及科技创新活动奖励办法
福建农林大学学生参加省级以上各类竞赛及科技创新活动奖励办法（修订）为了进一步加强素质教育，鼓励我校大学生参加省级以上各类竞赛和科技创新活动，培养学生实践能力和创新精神，提高我校总体参赛水平，扩大学校对外影响，经研究，决定对参加省级以上各类竞赛获奖者、论文发表者、作为发明人获得专利授权的学生及指导教师予以奖励，并制定本办法。
第一条适用范围本办法适用于我校全日制在校本科生、研究生，对经学校职能部门审批同意，代表学校参加省级以上各类学术、科技、文化、艺术等竞赛活动获奖，或发表论文，或作为发明人获得专利授权的学生及指导教师予以一定的奖金奖励（参加体育竞赛的奖励办法由体育组会同相关职能部门另行制订）。
第二条奖励类别及标准A类：国家部委，或省级政府及其所属的厅局等主管部门举办的“挑战杯”大学生课外学术科技作品竞赛、创业计划大赛。
— 1 —— 2 —C类：国家部委及其所属的司局，或省级政府及其所属的厅局等正厅级以上主管部门举办的未列入福建省普通高等学校内涵建设主要评价指标的学生单项学科竞赛。
如：全国大学生结构设计大赛、全国高校“创意创新创业”电子商务挑战赛、全国大学生机器人电视大赛、全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛、全国大学生信息安全竞赛、全国大学生职业生涯规划暨模拟就业大赛、全国数控技能大赛、— 3 —— 4 —— 5 —G类：授权发明专利；授权实用新型专利；SCI、SCIE、EI、SSCI收录、《中国社会科学》和《求是》发表、《新华文摘》转载，参加中国美术家协会主办的美术展或被国家美术馆收藏的作品；学校认定的权威刊物论文；核心期刊论文。
研究生论文参赛或发表的奖励，由研究生处等部门根据对研究生学习的具体要求另行制订。
单位：元— 6 —— 7 —1、各类学生参加学科和文艺竞赛、作为发明人获得专利授权、发表论文的奖励经费纳入学生经费统筹预算，从大学生创新基金中开支，由校团委负责办理审批、发放；指导教师的奖励经费由赛事主管部门提出预算建议数报计划财务处并纳入学校年度预算，奖励经费由赛事主管部门负责办理审批、发放。
福建农林大学经济学院创意创新创业教育赛事一览表
校 赛
省 级
1.智育加分：国赛一等奖第一 1.绩效加分。参与指导 创新训练项目是本科生个人或 借助风险投资运作模式，要 团队，在导师指导下，自主完 借助风险投资运作模式，要求参 作者加10分，省赛一等奖第一 项目获省级以上奖励科 求参赛者组成学科交叉、优 成创新性研究项目设计、研究 自然科学类学术论文、哲 赛者组成学科交叉、优势互补的 作者加7分，校一等奖第一作 研考核合格。 势互补的竞赛团队，就一项 2.职称评定加分。在晋 作品 条件准备和项目实施、研究报 学社会科学类社会调查报 竞赛团队，就一项具有市场前景 者加3分； 具有市场前景的技术产品或 2.学校学院奖励：获得省级及 升高一级职称中获国奖 类型 告撰写、成果（学术）交流等 告和学术论文、科技发明 服务获得风险资本的投资为 的技术产品或服务获得风险资本 以上荣誉的团队可获得学校奖 做为加分项。 工作。登录《实践教学与实验 制作。 的投资为目的，完成一份完整的 目的，完成一份完整的创业 励，学校给予配套奖励（《福 3.学校奖励。《福建农 室管理综合系统 v6.0》申报 创业策划书。 策划书。 建农林大学学生手册》中的《 林大学学生参加省级以 / 福建农林大学学生参加省级以 上各类竞赛及科技创新 预赛 上各类竞赛及学科创新活动奖 活动奖励办法（修订） 3月学院组织学生 每年3月 每年3月 励办法》，并且可以将作品作 》闽农林大学〔2013〕 上网申报 （前1年10-12月两赛报 （前1年10-12月两赛报各 学院自行组织 复赛 为《大学生创新创业训练计划 4号，国赛一等奖指导 名和提交申报书） 和提交申报书） 项目》的申报项目，届时可以 教师6万元。 决赛 申请2000—20000元不等的项 4.影响力提升。在指导 预赛 每年3月 每年3月 目经费。 学生参加比赛过程中， 每年5月 3.自身素质提高：在参加比赛 专业水平得到提升，同 复赛 每年9月 每年9月 4月申报完成、汇总 过程中可能锻炼自身的创新能 时获省级以上荣誉后在 力、学术作品写作能力、专业 业界的影响力也大大提 决赛 每年11月底 每年11月底 每年7月 能力与导师沟通能力以及演讲 升。 表达能力等等。 省赛系统4月份开始报名，登 即为学校举办的省赛遴 即为学校举办的省赛遴选 预赛 记团队信息、商业计划书、 4.一个作品多个用途：四个赛 5.高水平大学建设加分 选比赛 比赛 商业计划书PPT以及1分钟项 事可以互通，在创新训练项目 。获国家级奖励学院在 的基础上参加其他赛事；创业 高水平大党建评评价指 目宣传片。由省厅组织专家 作品可以参加创业计划大赛等 标中列入加分项目。 复赛 4月底提交作品 4月底提交作品 评审，确定最终进入决赛路 类似的校内外各项比赛；课外 演的团队。 学术科技作品可以作为自己的 9月中旬省赛遴选比赛，现场 毕业论文，更有机会发表在相 4月底，省教育厅组织专家 路演答辩的方式进行，一般 应的学术期刊上。
福建农林大学学生参加省级以上各类竞赛奖励汇总表-福建农林大学教务处
全国大学生电子设计竞赛
赵晨
讲师
525
21
张翠云
机电工程学院
讲师
手写绘图板
省二等奖
525
吴碧致、黄蕾、陈福恩
全国大学生电子设计竞赛
林寿英
副教授
975
22
吴锤红
机电工程学院
教授
简易旋转倒立摆及控制装置
省三等奖
650
徐学燊、方斌、郑滨滨
全国大学生电子设计竞赛
赵晨
讲师
350
23
陈学永
机电工程学院
35
刘必雄
计算机与信息学院
讲师
参加现场程序设计
省三等奖
1000
陈志灵
第四届“蓝桥杯”全国软件专业人才设计与创业大赛(福建赛区)
36
刘必雄
计算机与信息学院
讲师
参加现场程序设计
省三等奖
1000
陈龙辉
第四届“蓝桥杯”全国软件专业人才设计与创业大赛(福建赛区)
37
刘必雄
计算机与信息学院
讲师
参加现场程序设计
省二等奖
教授
简易旋转倒立摆及控制装置
全国二等奖
6500
徐凯、汪晓东、林烟泽
全国大学生电子设计竞赛
卢玉宇
高级实验师
3500
19
吴锤红
机电工程学院
教授
简易旋转倒立摆及控制装置
全国二等奖
6500
苏剑辉、蔡国顺、周云飞
全国大学生电子设计竞赛
赵晨
讲师
3500
20
吴锤红
机电工程学院
教授
简易旋转倒立摆及控制装置
省二等奖
福建省教育厅关于公布第六届福建省“互联网+”大学生创新创业大赛获奖名单的通知
福建省教育厅关于公布第六届福建省“互联网+”大学生创新创业大赛获奖名单的通知文章属性•【制定机关】福建省教育厅•【公布日期】2020.11.18•【字号】闽教高〔2020〕17号•【施行日期】2020.11.18•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】高等教育正文福建省教育厅关于公布第六届福建省“互联网+”大学生创新创业大赛获奖名单的通知闽教高〔2020〕17号各设区市教育局、平潭综合实验区社会事业局，各普通高校，省属中学、中职学校，福建省广播电视大学、福建教育学院：为全面落实习近平总书记给中国“互联网+”大学生创新创业大赛“青年红色筑梦之旅”大学生的重要回信精神，深入推进大众创业万众创新，引领创新创业教育国际交流合作，加快培养创新创业创造人才，促进创新驱动创业、创业引领就业，我厅会同13家单位于2020年6月至9月举办了第六届福建省“互联网+”大学生创新创业大赛（以下简称“大赛”）。
经省赛网络评审和在线路演，最终结果如下：1.主赛道金奖项目45个、银奖项目26个、铜奖项目68个，优秀组织奖14个，高校集体奖10个，优秀创新创业导师42名，十佳人气奖40个。
2.红旅赛道金奖项目12个、银奖项目18个、铜奖项目32个，单项奖15个，集体奖5个，优秀创新创业导师30名，十佳人气奖20个。
3.职教赛道金奖项目34个、银奖项目57个、铜奖项目89个，创意奖15个，优秀创新创业导师34名，十佳人气奖30个，优秀组织奖20个，突出贡献奖2个。
4.萌芽赛道创新潜力奖10个、创新鼓励奖10个、创新入围奖20个，单项奖3个，集体奖4个。
现将以上获奖名单予以公布（见附件）。
希望各高校把大赛作为推动“三创”教育改革的重要抓手，以赛促教、以赛促学、以赛促练，持续打造“三创”教育福建经验、福建模式，有力助推“大众创业、万众创新”向纵深发展，为全方位推动高质量发展超越和新时代新福建建设提供源源不断的人才支撑和智力支持。
国家级大学生创新创业训练计划
刘汉兰
20000
项目编号
项目名称
项目类型
项目负责
人姓名
指导教
师姓名
项目经费
（元）
201610504079
Bi/rGO/Bi2WO6三元复合材料的合成及光催化
性能研究
创新训练项目
刘文成
瞿阳
20000
201610504080
多孔金棒的生物模板合成方法研究
创新训练项目
梁晨楠
鲁哲学
20000
201610504081
20000
201610504050
白斑病毒分子蛋白A的分子研究
创新训练项目
李卓聪
兰江风
20000
201610504051
团头鲂颗粒溶素NK-lysin的生物学活性研究
创新训练项目
黄浩
袁改玲
20000
201610504052
光照和温度对蚤状溞生殖转化的诱导作用研究
创新训练项目
刘思甜
刘香江
20000
201610504053
创新训练项目
耿佩赟
பைடு நூலகம்刘睿
15000
201610504076
基于矩阵理论的亏损系统灵敏度模型
创新训练项目
黄文琳
沈婧芳
15000
201610504077
后基因组时代农药一基因相互作用数据库构建
创新训练项目
徐芳婷
位灯国，
郑芳
20000
201610504078
醚基离子液体的制备及其对纤维素溶解性能的
研究
创新训练项目
刘灵芝
20000
201610504090
大学生参与和使用众筹创业意愿及其影响因素 研究
大学生创新创业训练项目共77项
土木工程学院
8
张昂鹏
吴洁伟、胡玉丹、卢钰荧
李秋霞、蔡广俊、郑智丛
钟泳妍
黄敏、余素萍
58
201604088
创业训练
“校园e家”服务公众号
土木工程学院
8
陈水清
彭依陆、梁金、李承志、陈剑星林杰辉、杨嘉仪、周伟霖
黄敏
59
201604089
创业训练
蚂蚁创业服务
土木工程学院
3
赖子维
运输管理学院
4
张天伟
罗群杰、孙钿、许文耀
陈涛、黎旭宏
63
201604093
创业训练
“广州-肇庆”客运线路经营服务方案
运输管理学院
4
谢洁玲
曾仙美、李敏琼、唐振浩
梁超强
64
201604094
创业训练
水果便当外卖服务创业计划
轨道交通学院
4
张翡兰
刘甜、沈远东、叶碧君
谭超健
65
201604095
创业训练
自行车线上预约与户外拓展服务
罗志键、罗章裕、陈响烽
马汉鑫、尹智坤、张泽杰
吕文东、林浩帆、冯海力
黄俊刚、李国杰
37
201604067
创业训练
汽车座椅及外围件精致修复
汽车与工程机械学院
10
吕文东
钟广财、周海明、蔡小权
陈锦鸿、陈北水、龚庆文
廖克稳、林浩帆、徐焕龙
张胜宾、黄俊刚
38
201604068
创业训练
企业信息综合服务
汽车与工程机械学院
24
201604054
创业训练
潮流平面设计工作室
创新大赛项目清单
计算机科学 李筱萌 与信息技术 计算机科学 潘文博 与信息技术 计算机科学 杨成锴 与信息技术 计算机科学 吕子宸 与信息技术 计算机科学 许子鸿 与信息技术 计算机科学 袁夏婷 与信息技术 计算机科学 李缪媛、王于豪 与信息技术 计算机科学 唐承捷、石磊、杨力凯 与信息技术 环境科学与 谷佳缙、肖曾星月、黄宸烜 工程 环境科学与 方喆蔚 工程 环境科学与 陈科丞 工程 环境科学与 肖志宇 工程 环境科学与 郑奕佳 工程 环境科学与 邱慕涛 工程 环境科学与 徐立岳 工程
3/9
附件1
学科 编号 EN55 EN58 EN59 EN60 EN64 EN65 EN68 EN69 EN71 EN72 EN74 EN75 EN78 ES02 ES03
第34届福建省青少年科技创新大赛青少年科技创新成果竞赛复赛项目名单（按学科编号排序，共169项）
作品名称 虹吸管道比冲洗能力研究及管道参 数优化 聋哑人好帮手-会说话的手套 一种具有蝠翼状的硅胶体翼膜的水 下清洁机器人 多功能盆栽照顾监测平台 一款具有多种监护功能的随身机器 人 基于机器视觉的运动反应速度智能 训练机 助力“蚂蚁森林”等公益活动的树 木种植精准监控平台 基于无线传感网的道路车辆事故引 导装置 多维度柔性硅胶材料运动体的研究 自吸式水面垃圾桶 手机交互投影系统的研究与开发 具有抗收缩改性EVA发泡鞋材的研制 与应用 可调色液固转化3D打印模型设计与 实现 可拉伸且电压可调的柔性锌空气电 池阵列的研发制备 环保果冻小夜灯 学科 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 工程学 能源科学 能源科学 地球环境与 宇宙科学 生命科学 生命科学 数学 数学 作者 童越 张元坤 张子悦、林家齐 陈凌韬、苏蓁曦 吴明铭 王乐知 潘达方 张博凯 詹子勋 高翔 杨雨彤 林伟坤 余若冰 潘寒约 吴宇森 陳柏澄、黃天睿、陳威廷 修子云、刘佳莉、刘家酉 陈俊凯 庄卓伯鑫 邱圣岚 性别 男 男 女、男 男、男 女 女 男 男 男 男 女 男 女 女 男 男、男、男 男、女、男 男 男 女 所在学校 福州第八中学 福州格致中学 泉州市第七中学 泉州市第七中学 厦门外国语学校石狮分校 厦门第六中学 南安第一中学 泉州第五中学 泉州市第七中学 同安第一中学 福州第三中学 晋江市第一中学 厦门外国语学校石狮分校 建瓯第一中学 台南市立大湾高中 金门县金城镇中正国民小 学 长汀县河田中心学校 泉州师范学院附属小学 南平第一中学 南平第一中学 学段 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 高中 小学 小学 小学 高中 高中 辅导老师 朱永钦、章盛智 张群林、张晴晴 梁良飞、杨 利 杨利 张训正、黄婉玲、郭美玲 苏圣奎、李香艳、郑伟志 黄马连、陈明智、李海彬 卓添水 杨利 宋目标、张琅钰、王安婉 车云、魏丽真 吴清理 余承炎、肖骁、黄一文 林捷 李俊颖 李麗娟、葉炳煙 付玉英、钟乔潞、李炬文 刘艳锋、姚朝祥、王家兴 包文涛、郑少林、吴志清 包文涛、姜华、郑剑榕
大学生“水果拼盘”创新创业计划书(完整版)
大学生“水果拼盘”创新创业计划书第一部分策划书摘要…………………第二部分创业背景……………………第三部分行业及市场分析……………第四部分发展战略……………………第五部分产品种类……………………第六部分产品采购……………………第七部分产品定价策略………………第八部分人员组织结构………………第九部分风险评估与防范……………第十部分项目实施进度………………第一部分策划书摘要一、方案概要本创业计划书是关于在大学院校内开设水果店的方案。
其主要业务是销售日常新鲜水果，目标市场是在校大学生，以所得差价为其主要利润来源。
本店首先采取同学合资的经营方式。
但是有自己的品牌商标、价值理念。
在资金等条件成熟后将会组建公司并实行连锁经营方式。
总体战略目标是：“立足学校，树立品牌，步步为营，扩大声誉，走向成功”。
二、市场分析水果，这种大众消费品已逐渐转变为生活必需品，是大众消费的一个重要组成部分。
随着大学校园的不断发展，使学校的在校生也成了一定的规模，大概有6000多人。
如此大的校园必然带来巨大的水果需求。
经我的调查很多同学在家都有经常吃水果的习惯，他们在校也很有这方面的欲望，只不过要出外面买，觉得太麻烦了。
再说现在人们也越来越注重身体的健康了，经常也会买一些水果来补充一下营养，特别是女孩子有些人可以把它当饭吃。
水果店进入门坎很小，投入很少就可以开业，所以从理论上讲，开设水果店的基本条件已经具备。
为了适应市场需求，就需要有既便利、低价又时尚、提供高品质商品的零售形式出现，这就是本计划所要研究的学校水果店的销售形式，也是水果连锁店的基本定位。
结论：学校水果店的市场定位是——低价、便利、时尚、诚信、高品质。
第二部分创业背景产品分析随着社会的快速进步，经济的不断发展，人们的生活水平也在发生质的改变，特别是对营养方面更为注重，而日常生活中水果已成为消费中必不可少的食品，每种水果都含有不同类型的维生素，从胜利角度来说，不同维生素的合理搭配及相互补充可以更好的促进人体新陈代谢，有利于身体健康，反之，如果搭配不合理也会造成副作用，所以在食用时须有科学的选择，如：樱桃、菠萝、杨梅和梨可治糖尿病;灼烫宜食用十字和句子，流感虚寒吃葡萄，健胃补脾吃红枣，润肺乌发用桃核，肺气喘吃枇杷，化痰则需要吃生梨柑橘等等。
福建农林大学本科学生学分奖励办法
附件1福建农林大学本科学生学分奖励办法为加强对学生创新意识和实践能力的培养，促进学生个性发展，鼓励人才冒尖，倡导大学生积极参与科技创新、学术研究、各类学科竞赛等活动，落实奖励学分制度，培养具有创新精神和实践能力的高素质人才，特制定本办法。
奖励学分是指全日制本科学生(不含专升本学生，下同)在校期间根据自己的特长和爱好从事超出本专业培养计划要求的2学分课外科研和实践活动后取得的具有一定创新意义的智力劳动成果或其他优秀成果，经学校教务处组织相关指导教师评审认定后给予奖励的学分。
一、认定范围及内容1、校级及以上各类学科竞赛奖励及今后推出的校级及校级以上的学科竞赛等奖励；2、省级及以上英语、文化、艺术、体育类竞赛等奖励；3、优秀的校级大学生科技创新项目及大学生创新性实验项目；4、公开发表的作品、科研成果以及发明创造；二、认定对象和有效时间奖励学分获得的对象是在校全日制本科学生，奖励学分的获取有效时间为本科学生在校学习期间。
三、评定标准1、凡在国家级“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、大学生创业计划竞赛活动中获得特等、一、二、三等奖和优秀奖的，第一负责人按8、6、4、3、2个学分记；排名第二至第五位止依次乘以系数80%、60%、50%、40%（小数点后保留1位，四舍五入，下同）。
2、凡在省级“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、大学生创业计划竞赛活动中获得一、二、三等奖和优秀奖的，第一负责人按5、4、3、1.5个学分记；排名第二至第四位止依次乘以系数80%、60%、40%。
3、凡在校级“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、大学生创业计划竞赛活动中获得一、二、三等奖的，第一负责人按3、2、1.5个学分记；排名第二至第四位止依次乘以系数80%、60%、40%。
----------专业最好文档，专业为你服务，急你所急，供你所需-------------4、凡在国家级电子设计、数学建模、动漫等各类学科竞赛中，参赛队或个人获得特等、一、二、三等奖和优秀奖的，每人分别按5、4、3、2、1个学分记。
中国农业科技创新创业大赛晋级初赛项目清单
白芽奇兰茶有机栽培及产品岀口精制 加工技术研究
林钟辉
漳州蓝田晨晖茶业有限公司
CASTIC1012975
桐城市万亩综合性生态农业示范基地
建设项目
倪迎春
安徽友源食品有限公司
CASTIC1011627
经营模式创新，带动中宁枸杞产业国际
化营销
雍跃文
宁夏乐杞生物科技发展有限公
司
海南东盛弘蟒业科技股有限公 司
CASTIC1012628
“中国红"（雅苏娜）切花月季产业 化开发
朱应雄
云南丽都花卉发展有限公司
CASTIC1012973
蔬菜产业现代化供应链管理
潘建哲
深圳市和众农业开发有限公司
CASTIC1011949
丹玉系列玉米新品种开发与产业化
景希强
辽宁丹玉种业科技股份有限公 司
CASTIC1012011
有机红曲黄酒的产业化
黄祖新
福建师范大学生命科学学院
CASTIC1012387_12
海水循环水养殖系统推广应用
翟介明
莱州明波水产有限公司
CASTIC1010911
水岛农村净水器
吴树元
西安中水润新材料科技有限公
司
CASTIC1011352
双抱蘑菇双茬栽培新技术新品种示范 推广
叶大春
CASTIC1012071
南山竹海竹资源旅游开发
陈东海
江苏省溧阳市天目湖南山竹海 旅游有限公司
CASTIC1011860
年产30吨硒虫草及系列高端营养补硒 食品生产销售
郭明南
湖北圣峰药业有限公司
CASTIC1011373
年产15万吨芦笋保健饮料项目
2020获奖创业计划书4篇
2020获奖创业计划书4篇本文是关于2020获奖创业计划书4篇，仅供参考，希望对您有所帮助，感谢阅读。
获奖创业计划书推荐：本案例为福建农林大学蜂小弟生物防治有限公司在第五届“挑战杯”全国大学生创业计划竞赛中的获奖作品。
蜂小弟生物防治有限公司创业计划书目录第一章项目概述第二章公司介绍2.1 公司名称2.2 公司地点2.3 公司宗旨2.4 公司标志2.5 公司的资本构成2.6 公司的经营管理第三章产品概述3.1 技术背景3.2 产品描述3.3 所有权状况3.4 产品包装与运输第四章市场分析4.1 背景分析4.2 杀虫行业分析4.3 市场现状分析4.4 竞争分析第五章营销策划5.1 产品策略5.2 价格策略5.3 分销策略5.4 促销策略5.5 销售队伍和销售网络建设5.6 公共关系促销5.7 售后服务第六章融资与效益分析6.1 融资计划6.2 投资计划6.3 注册资本6.4 效益分析6.5 风险资本的退出第七章投资风险7.1 政策风险7.2 原材料及产品的风险7.3 营销风险7.4 财务风险7.5 知识产权风险7.6 其他风险附录一团队介绍二调查问卷三利润表、现金流量表、资产负债表四意向书五科学技术鉴定证书六经销合作协议书七法律法规当你选定了创业目标与确定创业的动机后，在资金、人脉、市场等各方面的条件都已准备妥当或已经累积了相当实力，这时候，就必须提供一份完整的创业计划书。
创业计划书的好坏，往往决定了投资交易的成败。
对初创的风险企业来说，创业计划书的作用尤为重要。
优秀创业计划书应该怎样写?(一)封面封面的设计要有审美观和艺术性，一个好的封面会使阅读者产生最初的好感，形成良好的第一印象。
(二)计划摘要它是浓缩了的创业计划书的精华。
计划摘要涵盖了计划的要点，以求一目了然，以便读者能在最短的时间内评审计划并作出判断。
计划摘要一般包括以下内容：公司介绍;管理者及其组织;主要产品和业务范围;市场概貌;营销策略;销售计划;生产管理计划;财务计划;资金需求状况等。
福建农林大学金山学院
福建农林大学金山学院
大学生创新创业训练项目合同书
合同（项目）编号：
甲方：福建农林大学金山学院教务处
乙方：
为了确保福建农林大学金山学院大学生创新创业训练项目（以下简称项目）顺利进行，明确双方履行项目的责任和义务，经甲乙双方协商，特制定本合同。
1.乙方项目基本情况：
项目名称：
项目负责人姓名：
项目负责人学号：
项目负责人所在系部：
项目负责人所在年级、专业：
2.甲方提供政策支持，组织专家评审、开题报告、中期检查和结题验收。
3.甲方提供经费支持，按期拨款
— 1 —
4.乙方保证项目按计划进行，按期提交项目进展报告，主动配合中期检查和结题验收工作，达到预期要求。
如有特殊原因，乙方项目可申请延期完成。
5.乙方确保经费全部用于项目。
所有票据必须为正式发票，票据上有项目负责人、指导教师签字，凭票报销。
6.本合同从签发之日起生效。
合同如有未尽事宜，甲乙双方共同协商，作出补充规定。
补充规定与本合同具有同等效力。
本合同正本一式2份，甲乙双方各执1份。
甲方签字（盖章）：乙方签字（盖章）：
联系电话：联系电话：
签约日期：年月日
有效期限：至年月日— 2 —
— 3 —。
大学生创新性实验计划项目申报书
福建省大学生创新性实验计划项目
申报书
学校名称福建农林大学
计划项目名称福红系红麻纤维的利用研究
计划项目负责人 XXX
通讯地址福建农林大学材料工程学院
邮政编码 353002
填写日期 2010年6月
福建省教育厅制
二○一○年六月
填写说明
一、申报书要逐项认真填写，填写内容必须实事求是，表达明确严谨。
空缺项要填“无”。
二、表格中的字体小四号仿宋体，1.5倍行距；需签字部分由相关人员以黑色钢笔或水笔签名。
均用A4纸双面打印，于左侧装订成册。
三、计划项目先由所在学校进行组织初审后，推荐上报的计划项目由学校分管领导在申报书上签署意见、签字并加盖公章后，一式三份（均为原件），报送省教育厅高等教育处。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
27 国A 研究生院
计算机与信息学院
全国研究生移动终端应用设计创新大赛
28 国A 研究生院
机电工程学院
中国研究生未来飞行器创新大赛
29 国A 研究生院
中国石油工程设计大赛
30 国A 研究生院
中国研究生石油装备创新设计大赛
31 国A 研究生院
公共管理学院
中国MPAcc学生案例大赛
32
国A 研究生院
计算机与信息学院 工程学院
50 省A 教务处 51 省A 团委
管理学院 旅游学院
全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛福建赛 区
“创青春”福建省青年创新创业大赛
教育部高等学校电子商务类专业教学指导委员会
共青团福建省委、中共福建省委网络安全和信息化委员会办公室、中共福 建省委台港澳工作办公室、福建省工业和信息化厅、福建省人力资源和社
福建省教育厅 福建省教育厅 福建省教育厅
41 省A 教务处
机电工程学院
福建省大学生机械创新竞赛
福建省教育厅
42 省A 教务处
机电工程学院
福建省大学生工程训练综合能力竞赛
福建省教育厅
43 省A 教务处
机电工程学院
福建省大学生单片机应用设计竞赛
福建省教育厅
44 省A 教务处 艺术学院 园林学院（合署） 全国大学生工业设计大赛福建赛区
58 国B 教务处 艺术学院 园林学院（合署） 全国大学生计算机设计大赛
59 国B 教务处 动物科学学院(蜂学学院) 全国大学生动物科学专业技能大赛
教育部高等学校植物生产类专业教学指导委员会农艺类教学指导分委员会
教育部科学技术司、共青团中央学校部、中国科协青少年科技中心、中国 卫星导航系统管理办公室 教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、软件工程专业教学指导委 员会、大学计算机课程教学指导委员会
13
国A 教务处
计算机与信息学院 工程学院
机电 全国大学生电子设计竞赛
14 国A 教务处
机电工程学院
全国大学生光电设计竞赛
15 国A 教务处
机电工程学院
全国大学生机械创新设计大赛
16 国A 教务处
机电工程学院
全国大学生工程训练综合能力竞赛
教育部高等教育司、中国工业与应用数学学会
国际计算机协会（ACM）
美国数学及其应用联合会
中国高校计算机大赛-团体程序设计天梯赛
全国大学生市场调查与分析大赛暨海峡两岸大学生市场调 查与分析大赛大陆地区选拔赛
教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、软件工程专业教学指导委 员会、大学计算机课程教学指导委员会
教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会、中国商业统计学会
全国信息安全铁人三项赛总决赛
机电工程学院
全国大学生智能汽车竞赛
机电工程学院 土木工程学院
交通与
全国周培源大学生力学竞赛
交通与土木工程学院 全国大学生结构设计竞赛
20 国A 教务处
交通与土木工程学院 全国大学生交通科技大赛
21 国A 教务处
交通与土木工程学院 全国大学生物流设计大赛
22 国A 教务处
机电工程学院 土木工程学院
交通与
教育部学校规划建设发展中心、中国信息安全测评中心
67 国B 教务处 68 国B 教务处 69 国B 教务处
计算机与信息学院 计算机与信息学院 计算机与信息学院
全国大学生信息安全竞赛 全国大学生信息安全与对抗技术竞赛 中国大学生智能设计竞赛
教育部高等学校信息安全专业教学指导委员会
教育部高等学校兵器类专业教学指导委员会、中国兵工学会、中国兵工学 会信息安全与对抗专业委员会
教育部科学技术委员会环境与土木水利学部、土木工程学科专业指导委员 会、中国高等教育学会工程教育专业委员会
教育部高等学校交通运输类教学指导委员会、交通工程教学指导分委员会
教育部高等学校物流管理与工程类专业教学指导委员会
教育部高等学校计算机类教学指导委员会
教育部高等教育司
教育部高等学校大学外语教学指导委员会、英语专业教学指导分委员会、 外语教学与研究出版社
第 4 页，共 28 页
77
国B
教务处
国际学院 留学预科学院 （合署）
“外研社杯”全国英语写作大赛
教育部高等学校大学外语教学指导委员会、英语专业教学指导分委员会、 外语教学与研究出版社
78
国B
教务处
国际学院 留学预科学院 （合署）
“外研社杯”全国大学生英语辩论赛
共青团中央学校部、全国学联
79
国B
教务处 研究生院
“创青春”省大学生创业大赛
国际遗传工程机器大赛（iGEM)International Genetically Engineered Machine Competition
全国大学生化学实验邀请赛
共青团福建省委、福建省教育厅等厅委 美国麻省理工学院 教育部高等学校化学教育研究中心
国际学院 留学预科学院 9 国A 教务处 （合署），艺术学院 园林学 全国大学生广告艺术大赛
教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、中国人工智能学会
70 国B 教务处
计算机与信息学院
中国机器人及人工智能大赛
71
国B 教务处
计算机与信息学院 工程学院
机电 中国工程机器人暨国际公开赛
72
国B 教务处
计算机与信息学院 工程学院
机电 全国大学生机器人大赛ROBOCON大赛奖
73 国B 教务处
机电工程学院
教育部高等学校创新方法教学指导委员会等
共青团中央、全国学联 教育部高等学校工程图学课程教学指导委员会、中国图学学会制图技术专 业委员会、中国图学学会产品信息建模专业委员会 教育部高校材料类专业教学指导委员会、中国热处理行业协会、中国机械 工程学会热处理分会 人民日报社、中央网信办等 教育部高等学校大学外语教学指导委员会、英语专业教学指导分委员会、 外语教学与研究出版社
团委
“创青春”全国大学生创业大赛
共青团中央、中国科协、教育部等部委
4 省A+ 学生处
学生处
福建省“互联网+”大学生创新创业大赛
福建省教育厅、发改委等厅委
5 省A+ 团委
团委
“挑战杯”省大学生课外学术科技作品竞赛
共青团福建省委、福建省教育厅等厅委
6 省A+ 团委 7 国A 教务处 8 国A 教务处
团委 植物保护学院 生命科学学院
全国大学生物联网设计竞赛
23 国A 教务处
交通与土木工程学院 全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛
24
国A
教务处
国际学院 留学预科学院 （合署）
“外研社杯”全国英语演讲大赛
25 国A 教务处
全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛
26 国A 研究生院 艺术学院 园林学院（合署） 全国研究生智慧城市技术与创意设计大赛
教育部高等学校电子商务类专业教学指导委员会
教育部学位与研究生教育发展中心、中国科协青少年科技中心、联合全国 工程专业学位研究生教育指导委员会、中国智慧城市产业与技术创新战略 教育部学位与研究生教育发展中心、中国科协青少年科技中心、全国工程 专业学位研究生教育指导委员会 教育部学位与研究生教育发展中心、中国科学技术协会青少年科技中心、 国际宇航联合会、中国宇航学会、中国航空学会 教育部学位与研究生教育发展中心、世界石油大会中国国家委员会、中国 石油学会、中国石油教育学会 教育部学位与研究生教育发展中心、中国科协青少年科技中心、中国石油 和石油化工设备工业协会、中国石油教育学会 教育部学位与研究生教育发展中心、全国会计专业学位研究生教育指导委 员会
机电 中国研究生创“芯”大赛
33 国A 研究生院
公共管理学院
中国研究生公共管理案例大赛
34 国A 研究生院
计算机与信息学院
全国研究生数学建模竞赛
35 国A 研究生院
机电工程学院
中国研究生电子设计竞赛
36 省A 教务处
生命科学学院
福建省大学生化学实验邀请赛
教育部高等学校自动化类专业教学指导委员会
教育部高等学校力学基础课程指导分委员会、中国力学学会
教育部高等学院(蜂学学院) 全国小动物医师技能大赛 61 国B 教务处 动物科学学院(蜂学学院) 全国大学生水族箱造景技能大赛 62 国B 教务处 动物科学学院(蜂学学院) 全国大学生动物医学专业技能大赛
教育部高等学校动物医学类教学指导委员会、中国兽医协会
国际学院 留学预科学院 37 省A 教务处 （合署），艺术学院 园林学 全国大学生广告艺术大赛福建赛区
院（合署）
福建省教育厅
38 省A 教务处
计算机与信息学院
全国大学生数学建模竞赛福建赛区
39
省A 教务处
计算机与信息学院 工程学院
机电 全国大学生电子设计竞赛福建赛区
40 省A 教务处
机电工程学院
福建省大学生光电设计竞赛
院（合署）
教育部高等学校新闻传播学类专业教学指导委员会、中国高等教育学会
10 国A 教务处 艺术学院 园林学院（合署） 全国大学生工业设计大赛
教育部高等学校工业设计专业教学指导分委员会
11 国A 教务处
计算机与信息学院
全国大学生数学建模竞赛
12 国A 教务处
计算机与信息学院
ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛
教育部高等学校水产类教学指导委员会、水产科学国家级实验教学示范中 心联席会
教育部高等学校动物医学类教学指导委员会
63 国B 教务处 64 国B 教务处 65 国B 教务处 66 国B 教务处
计算机与信息学院 计算机与信息学院 计算机与信息学院 计算机与信息学院