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iWood: 基于卷积神经网络的濒危珍贵树种木材自动识别系统*

2021-12-01刘守佳张永刚焦立超殷亚方

林业科学 2021年9期
关键词:特征模型

何 拓 刘守佳 陆 杨 张永刚 焦立超 殷亚方

(中国林业科学研究院木材工业研究所 中国林业科学研究院木材标本馆 北京 100091)

随着全球森林资源贸易量剧增,以《濒危野生动植物物种国际贸易公约》(Convention on International Trade in Endangered Species of Wild Fauna and Flora,CITES)管制物种为代表的木材贸易成为全球关注的焦点(Lewisetal., 2015; Brancalionetal., 2018)。截至2019年,CITES已将超过500种木材树种列入附录进行管制(焦立超等, 2019)。我国是CITES的缔约国之一,也是全球最大的木材进口国, 2019年木材进口量1.14亿m3,同比增长1.72%, 木材缺口持续增加,木材资源对外依存度超过50%(王登举, 2019),我国的木材贸易,特别是以CITES附录所列黄檀属(Dalbergiaspp.)、紫檀属(Pterocarpusspp.)和古夷苏木属(Guibourtia spp.)等树种为代表的濒危珍贵木材进口贸易受到国际社会广泛关注; 同时,《国家重点保护野生植物名录(第一批)》也将降香黄檀(Dalbergiaodorifera)、黑黄檀(Dalbergiacultrate)和印度紫檀(Pterocarpusindicus)等树种列入名录进行保护。但在利益的驱动下,濒危珍贵木材及木制品在贸易流通环节中非法走私、以假充真和以次充好等现象时常发生,给国际履约执法和我国林产品产业发展带来了严峻挑战。因此,实现木材树种的科学识别,是我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全的重要科学途径。

“种”是木材分类的基本单元,位于分类单位“属”之下。传统木材解剖学方法通过宏观和微观构造特征对木材进行分类和识别,一般只能确定到“属”的水平(Wiedenhoeftetal., 2019),无法满足国际履约执法和国内市场监管需求。近年来发展的DNA条形码(Jiaoetal., 2018)、近红外光谱(Kanayamaetal., 2019)、气相色谱质谱联用(Zhangetal., 2019a)和实时直接分析质谱(Deklercketal., 2019;……

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