【摘 要】
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随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小
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随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分:①通过全连接卷积网络(CNN)对固体
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提出了一种针对测绘地理信息行业职业技能竞赛的信息化评判系统构建方法,该方法以网络通信技术、数据库技术、信息技术和地理信息数据质量理论为基础,以"一个管理平台+N个评判子系统"为系统总体模式,以分层架构为系统基本技术架构,以算子集群为评判功能实现模式,扩展性强,功能灵活,可有效消除人为因素对评判结果的干扰,并大幅提高裁判工作效率,系统已在全国推广应用。
《地理信息世界》是我国以推动测绘地理信息和自然资源调查与监测科技创新、技术创新为宗旨的具有权威性的国内外公开发行的中国科技核心期刊。是中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊、《中国核心期刊(遴选)数据库》收录期刊、中国期刊全文数据库全文收录期刊、《CAJ-CD规范》执行优秀期刊,全国优秀测绘地理信息期刊。《地理信息世界》面向地理信息系统、卫星与导航、遥感、测绘、地图、自然资源调查与监测等领域,聚焦学
首先介绍了水下重力测量的概念,阐述了水下重力测量的必要性;然后简要概述了水下重力测量技术的发展历程,比较了现有的两种主流测量方案(ROV水下重力测量和AUV水下重力测量)的优缺点,重点介绍了国内外水下重力测量近期的技术进展,包括加州大学基于二级拖体ROV的水下近海底重力测量试验和东京大学的AUV水下动态重力测量系列试验;最后分析了水下动态重力测量的研究重点并指出了其后续发展方向。
近景摄影测量下的视场关系指较小空间范围中不同视场之间存在的位姿关系,它用来确定不同摄像机所代表的参考坐标系之间的旋转量与平移量。它在交通监控、目标识别与定位、居家安全保障等方面有着广泛的应用。本文在近景摄影测量的框架下,提出了一种确定两种不同视场之间位姿的方法,具体步骤为:①在大视场下进行变化检测,当有变化区域被检测到时,获得原始图像,同时在小视场下获得样本图像集合;②对原始图像和样本图像集合进行
土壤属性空间分布受复杂地学环境要素影响,空间分异特征十分明显,用单一全局插值模型进行土壤属性模拟,难以实现高精度模拟。对于空间不连续、全局插值模型精度有限及适应性差的特点,本文提出了一种集成学习支持的、融合地学环境变量的土壤属性自适应曲面建模方法(ASM-SP)。利用2013年采集的110个样点数据,使用回归克里金(RK)、贝叶斯克里金(BK)、普通克里金插值法(OK)、反距离加权法(IDW)、A
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