《基于双时段变化检测法揭示乌克兰弃耕土地的分布与变化》

  • 编译者: 张毅
  • 发布时间:2025-05-20
  • 2月26日,郑州大学利用时间序列的归一化植被指数,逐像素拟合与耕地对应的作物生长曲线。然后,基于作物生长曲线建立不同类型撂荒土地的判别规则,从而检测出冲突前时期(2015—2021年)的未利用耕地,以及冲突后时期(2022—2023年)的未利用耕地和无人照料耕地。最后,通过中高分辨率时空遥感影像的解读,对检测结果进行验证和精度评估。该方法可为特殊环境下精准农业评估提供可推广的范式。相关成果以“Revealing the distribution and change of abandoned cropland in Ukraine based on dual period change detection method”发表在《Scientific Reports》上。
相关报告
  • 《 GPTZero:AI检测工具》

    • 来源专题:科技期刊发展智库
    • 编译者:孟美任
    • 发布时间:2023-03-31
    • 普林斯顿大学22岁的大四学生Edward Tian 开发了一款应用程序,用于检测文本是否由ChatGPT 编写,这款病毒式聊天机器人引发了学术界对其潜在不道德用途的担忧。 Tian主修计算机科学,辅修新闻学,他利用寒假的部分时间创建了GPTZero,可以“快速有效地”监测一篇文章是人类还是ChatGPT撰写的。他创建该机器人的动机是为了对抗AI的剽窃行为——自2022年11月下旬发布ChatGPT以来,有报道称学生开始使用AI编写的作业冒充自己的作业。 Tian于2023年1月2日在网上发布GPTZero后,许多老师都联系了他表示从测试中看到了积极结果。GPTZero 推出一周内,已有超过30,000人试用,它非常受欢迎以至于应用程序崩溃了。Streamlit是托管GPTZero的免费平台,已为Tian提供了更多内存和资源。 GPTZero 的工作原理 为了确定摘录是否由机器人编写,GPTZero使用“困惑度”和“突发性”两个指标。困惑度衡量文本的复杂性,如果GPTZero对文本感到困惑,那么它具有很高的复杂性并且更有可能是人为编写的。然而,如果文本对机器人来说更熟悉——因为它已经被此类数据训练——那么它的复杂性就会很低,因此更有可能是由AI生成的。另外,使用突发性比较句子的变化。人类倾向于以更大的突发性写作,例如,一些较长或复杂的句子与较短的句子一起使用。AI的句子往往更统一。 在一段演示视频中,该应用程序对《纽约客》和ChatGPT撰写的LinkedIn帖子进行分析,并成功地区分了人类和人工智能的写作。Tian仍在努力提高模型的准确性。Tian表示,长期以来,人工智能一直是一个黑匣子,我们真的不知道里面发生了什么。 OpenAI的AI安全研究员 Scott Aaronson透露,该公司一直在研究一种方法,用“不易察觉的秘密信号”为GPT生成的文本“加水印”,以识别其来源。开源AI社区Hugging Face推出了一种工具检测文本是否由GPT-2创建。纽约市教育部门表示,由于担心“对学生学习的负面影响,以及对内容的安全性和准确性的担忧”,它正在阻止在学校网络和设备上访问ChatGPT。
  • 《华沙大学研究人员开发基于光强相关性测量的量子相位成像方法,揭示隐藏在噪声中的图像》

    • 来源专题:计量基标准与精密测量
    • 编译者:李晓萌
    • 发布时间:2024-01-24
    • 近日,华沙大学物理学院的研究人员与斯坦福大学和俄克拉荷马州立大学的同事介绍了一种基于光强相关性测量的量子相位成像方法,该方法对相位噪声具有鲁棒性。这项研究的结果已发表在著名期刊《Science Advances》上。这种新的成像方法即使在极微弱的照明下也能工作,并可用于新兴应用,如红外和X射线干涉成像以及量子和物质波干涉测量。 无论你是用智能手机拍摄猫的照片,还是用先进的显微镜拍摄细胞培养物的图像,你都可以通过逐像素测量光的强度(亮度)来做到这一点。光的特征不仅在于它的强度,还在于它的相位。有趣的是,如果你能够测量透明物体引入的光的相位延迟,它们就会变得可见。Frits Zernike于1953年获得诺贝尔奖的相衬显微镜,由于可以获得各种透明和光学薄样品的高分辨率图像,带来了生物医学成像的革命。Zernike’的发现所产生的研究领域包括数字全息术和定量相位成像等现代成像技术。华沙大学物理学院量子成像实验室负责人Radek Lapkiewicz博士解释道:“它能够对活标本(如细胞培养物)进行无标记和定量表征,并可以在神经生物学或癌症研究中找到应用。”。 然而,仍有改进的余地。“例如,干涉测量法是一种标准的测量方法,可以在被测物体的任何一点进行精确的厚度测量,只有在系统稳定,不受任何冲击或干扰的情况下才有效。华沙大学物理系的博士生Jerzy Szuniewcz解释说:“例如,在移动的汽车或震动的桌子上进行这样的测试非常具有挑战性。”华沙大学物理系的研究人员与斯坦福大学和俄克拉荷马州立大学的同事决定解决这个问题,并开发一种新的相位成像方法,该方法不受相位不稳定性的影响。他们的研究结果发表在著名杂志《Science Advances》上。 研究人员是如何想出这项新技术的想法的?在60年代,伦纳德·曼德尔和他的团队已经证明,即使干扰的强度无法检测到,相关性也可以揭示其存在。Lapkiewicz博士解释道:“受Mandel经典实验的启发,我们想研究强度相关性测量如何用于相位成像。”。在相关性测量中,我们观察成对的像素,并观察它们是同时变亮还是变暗。“我们已经证明,这种测量包含了使用单个照片无法获得的额外信息,即强度测量。利用这一事实,我们证明了在基于干涉的相位显微镜中,即使标准干涉图平均丢失了所有相位信息,并且强度中没有记录条纹,也可以进行观测d方法,人们会假设在这样的图像中没有有用的信息。然而,事实证明,这些信息隐藏在相关性中,可以通过分析物体的多张独立照片来恢复,从而使我们能够获得完美的干涉图,即使普通干涉由于噪声而无法检测到”,Lapkiewicz补充道。 “在我们的实验中,穿过相位物体(我们想要研究的目标)的光与参考光叠加。在物体和参考光束之间引入了随机相位延迟——该相位延迟模拟了阻碍标准相位成像方法的干扰。因此,当测量强度时没有观察到干扰,也就是说,不能从强度测量中获得关于相位对象的信息。然而,空间相关的强度-强度相关性显示了包含关于相位对象的完整信息的条纹图案。这种强度-强度相关性不受任何时间相位噪声的影响,这些噪声的变化速度比探测器的速度慢(在所执行的实验中约为10纳秒),并且可以通过在任意长的时间段内积累数据来测量——这改变了游戏规则——更长的测量意味着更多的光子,这意味着更高的精度。”这部作品的第一作者Jerzy Szuniewicz解释道。简单地说,如果我们记录一个胶片帧,那么这个帧就不会给我们提供关于研究对象的有用信息。Jerzy Szuniewicz解释道:“因此,我们首先用相机记录了一系列这样的帧,然后乘以每帧中每对点的测量值。我们对这些相关性进行了平均,并记录了我们物体的完整图像。”。该论文的第二作者Stanis?aw Kurdzia 322; ek说:“有很多可能的方法可以从一系列图像中恢复被观测物体的相位轮廓。然而,我们证明,我们基于强度-强度相关性和所谓的离轴全息技术的方法提供了最佳的重建精度。”。 基于强度相关性的相位成像方法可以广泛用于噪声很大的环境中。这种新方法适用于经典(激光和热)和量子光。它也可以在光子计数机制中实现,例如使用单光子雪崩二极管。Jerzy Szuniewicz解释道:“我们可以在光线不足的情况下使用它,或者在不能使用高光强度以免损坏物体的情况下,例如精致的生物样品或艺术品。”。 Lapkiewicz博士总结道:“我们的技术将拓宽相位测量的前景,包括红外和X射线成像以及量子和物质波干涉测量等新兴应用。”。 这项工作得到了波兰科学基金会在FIRST TEAM项目“量子计量和超分辨率显微镜的时空光子相关测量”下的支持,该项目由欧盟在欧洲区域发展基金(POIR.04.04.00-00-3004/17-00)下共同资助。