【摘 要】
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针对林区建筑物遥感监测技术需求,为构建GF-2数据在林区建筑物识别中的应用方法,选取蜀南竹海风景名胜区为研究区,根据所选区域建筑物的GF-2影像特征,研究形成了像素级和对象级相结合的林区建筑物识别方法。首先利用基于递归特征消除法的随机森林算法对预处理后的GF-2影像进行特征筛选;然后通过对比支持向量机和随机森林分类器识别的建筑物结果,选用支持向量机分类器所得研究区建筑物作为像素级识别结果;融合像素
【机 构】
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中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室
【基金项目】
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国防科工局十三五民用航天技术预先研究项目（D040402）； 国家重大专项项目（21-Y30B02-9001-19/22）；
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针对林区建筑物遥感监测技术需求,为构建GF-2数据在林区建筑物识别中的应用方法,选取蜀南竹海风景名胜区为研究区,根据所选区域建筑物的GF-2影像特征,研究形成了像素级和对象级相结合的林区建筑物识别方法。首先利用基于递归特征消除法的随机森林算法对预处理后的GF-2影像进行特征筛选;然后通过对比支持向量机和随机森林分类器识别的建筑物结果,选用支持向量机分类器所得研究区建筑物作为像素级识别结果;融合像素级建筑物识别结果和多尺度分割得到的影像对象,识别出该研究区建筑物目标。结果表明:利用支持向量机分类器进行像素级建筑物识别,其结果的正确率、完整率和质量均高于随机森林分类器;提出的像素级和对象级相结合的建筑物识别方法既保留了简单易行的优势,也避免了椒盐现象,在正确率、完整率和质量上均比像素级方法和对象级方法有所提高,在质量上分别比像素级方法和对象级方法提高了0.20和0.13,该方法可为主管单位有效监管林区内违规建筑物提供技术支撑。
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经济市场化与全球化背景下,我国的制造业迅猛发展,众多的制造企业如雨后春笋般展现出勃勃生机,制造业在国民经济发展中起到了不可或缺的作用。在我国多数的制造企业中,飞快的企业发展速度与落后的内部控制制度之间的矛盾逐渐加深,在部分企业中,甚至成了企业内部的主要矛盾,严重阻碍了企业的发展步伐。本文就制造企业内部控制方面存在的共性问题、解决措施展开谈论。
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