【摘 要】
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遥感影像道路提取在自动驾驶、应急指挥、智慧城市建设等基础地图数据处理和服务中具有重要作用和意义。遥感技术的发展和深度学习语义分割方法的不断进步为遥感影像道路提取提供了数据保障和技术支撑。然而,基于深度学习语义分割的遥感影像道路提取依旧面临挑战。遥感影像中道路表现出狭长跨度大、背景复杂、几何纹理特征易与背景混淆、样本不均衡、易被遮挡、拓扑连通难等独特特征,这使得遥感影像道路提取成为深度学习语义分割领
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遥感影像道路提取在自动驾驶、应急指挥、智慧城市建设等基础地图数据处理和服务中具有重要作用和意义。遥感技术的发展和深度学习语义分割方法的不断进步为遥感影像道路提取提供了数据保障和技术支撑。然而,基于深度学习语义分割的遥感影像道路提取依旧面临挑战。遥感影像中道路表现出狭长跨度大、背景复杂、几何纹理特征易与背景混淆、样本不均衡、易被遮挡、拓扑连通难等独特特征,这使得遥感影像道路提取成为深度学习语义分割领域的研究难点。如何提高远程依赖关系的建模能力,特别是自适应样本动态建模对于具有独特特征的道路对象提取是重
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随着我国社会经济发生的深刻变化,经济增长开始逐步转向创新驱动;随着宏观管理需求的变化,政府开始更多的关注自主创新、转型升级、大众创业、万众创新;随着国际标准的修订,SNA2008在联合国统计委员会第四十次会议上通过。我国的国民经济核算是随着社会经济体制的变化和宏观管理需求以及国民经济核算国际标准的修订而变化的。本文的研究目的就是针对这些变化,就我国R&D支出核算纳入国民经济核算体系进行探讨,以使核
京津冀地区作为我国北方重要的增长极和城市群,具有政治、科技、教育、文化等多方面的优势,其兴衰对于我国政治稳定、科教发展和国际形象的提升都有着重要的影响。在2014年2月26日举行的京津冀协同发展工作座谈会上,习近平总书记将京津冀协同发展上升到国家战略层面,并就推进京津冀协同发展提出了七点要求。其中,第三点特别针对京津冀地区如何实现产业协同发展提出了明确的要求,第五点则着重就京津冀地区如何加强大气污
2018年11月,中共中央、国务院明确要求要以北京、天津为中心引领京津冀城市群发展,来带动环渤海地区的协调发展。京津冀城市群发展的核心是将京津冀三地视为一个有机地整体,内部要素应协调发展,不断优化城市布局,扩大环境容量生态空间。在实际的发展过程中,京津冀城市群暴露出以下几方面问题,首先,京津冀城市群整体产业发展水平有待提高;第二,京津冀城市群城市间产业发展极为不均衡,尤其是河北省与京津两地产业发展
十九届五中全会明确提出,我国农业农村发展已经步入全面推进农业现代化、全面推进乡村振兴的历史新阶段。在新发展阶段,“如何实现小农户与现代农业有效衔接?”“以土地承包、家庭经营为核心的基本经营制度如何创新以适应农业高质量发展的需要?”成为亟待破解的理论与现实问题。立足我国人均耕地资源少、农业劳动力资源弱质化、粮食供给总量紧平衡等现实,着力推进农业专业化分工与合作、推进多种形式的适度规模经营,逐渐为社会
21世纪以来,气候变化与环境保护已成为整个人类社会共同关注的主题。作为全球温室气体排放的主要来源之一,物流活动与货物运输的环境可持续对于全球气候治理与可持续发展目标的顺利实现起着至关重要的作用。在供应链全球化背景下,物流与货运规模迅速扩张,中国已然成为全球最大的货运市场,物流行业也已成为国民经济的重要组成部分,在促进国民生产、拉动消费、转变经济发展方式等方面发挥着重要作用。与此同时,在“生态文明建
随着国家经济建设快速发展,工程爆破技术在矿山资源开采、铁路、高速公路、水利枢纽电站、核电站以及城市建设中发挥着越来越重要的作用。在工程爆破技术被广泛应用并给社会带来巨大经济效益的同时,伴随产生的爆破振动效应对爆区周围建(构)筑物、设施的安全影响一直是工程爆破领域的难题,长期困扰着工程爆破领域。中国工程爆破行业协会提出了“数字爆破”发展思路,为爆破安全数字化、智能型监管带来了新的发展机遇。为确保爆破
高光谱图像将地物的空间信息与光谱特征有机结合在一起,受益于较高的光谱分辨率,空间中任意一点都能通过高光谱图像获取连续、精细的光谱曲线,为空间地物分析带来有利的条件,因此,高光谱图像广泛地应用于农业遥感、病虫害监测、植被调查、环境监测、军事探测等领域。近些年,高光谱遥感系统迅猛发展,为对地观测技术带来新的机遇,但也给高光谱图像处理技术提出新的挑战:受制于高光谱传感器限制及复杂的成像条件,尽管高光谱图
陕西省的延安市及榆林市(以下简称陕北)、鄂尔多斯地区及山西地区水资源极其短缺,但同时该地区含有丰富的煤矿资源,煤层埋藏浅、厚度大、层数多,是我国典型的高强度煤炭开采区,煤炭开采给当地区域生态及水资源环境造成严重破坏;与此同时,研究区农业种植面积大,农业灌溉耗水量占水资源总消耗量的比重较大。在采煤、农业灌溉耗水等多重作用下,导致本就稀缺的水资源更加紧张。因此,如何在高强度煤炭开采区定量监测水资源变化
高光谱遥感技术将成像技术与光谱技术有机地结合在一起，其获取的数据同时涵盖了地物的空间信息与光谱信息，因此可以将高光谱遥感数据看作由光谱维和空间维组成的三维立方体。一方面，光谱维的精细划分可以获取更多的波段，但也导致波段间具有较强的相关性，造成光谱维的冗余。光谱维大量冗余波段的存在不利于数据的存储、传输，且容易引起维度灾难现象，造成地物的分类识别率下降;另一方面，空间维存在大量地物训练样本时，虽然这
高光谱遥感图像具有图谱合一的特性，是图像理解和解译领域的重要研究课题。作为其中重要的研究方向之一，高光谱图像异常目标检测能够充分利用丰富的光谱信息，挖掘背景和目标潜在的统计特性，有能力检测到传统单波段图像和多光谱图像难以辨别的地物目标。近年来，随着高光谱图像异常目标检测在实际应用中的不断深入，以及本身所包含的大数据问题亟待解决，基于因果系统的快速检测显得尤为重要。一方面，传统的高光谱异常目标检测都