【摘 要】
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当前土地利用分类样本标签的时效性和样本内部特征对象复合性、分类间界限模糊性和土地利用类型的不平衡性，使得国土资源调查遥感影像土地利用分类自动化难度大、精度低。提出一种双层组合神经网络进行土地利用自动分类的方法。首先，利用城市道路交通网络矢量数据裁切影像，生成并标记具有明确土地利用类别边界的标签样本，构建了基于第三次国土资源普查土地利用标准的城市遥感影像数据集；然后，组合U-Net网络的跳跃连接和D
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当前土地利用分类样本标签的时效性和样本内部特征对象复合性、分类间界限模糊性和土地利用类型的不平衡性，使得国土资源调查遥感影像土地利用分类自动化难度大、精度低。提出一种双层组合神经网络进行土地利用自动分类的方法。首先，利用城市道路交通网络矢量数据裁切影像，生成并标记具有明确土地利用类别边界的标签样本，构建了基于第三次国土资源普查土地利用标准的城市遥感影像数据集；然后，组合U-Net网络的跳跃连接和DesnseAPP网络密集空洞空间卷积池化金字塔结构，对多尺度上下文信息和抽象空间信息进行聚合，消除类不平
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以近代英国出版的一份刊物《海军纪事》（The Naval Chronicle,1799—1818）为研究对象，讨论了以该期刊为平台的一系列有关海图质量和航海科学的通信。以围绕加斯帕尔海峡和弗里奥角的通信为例，以处于更新过程中的海图，或对航海节点地物经纬度的商议和推算，展现了发表于《海军纪事》上的通信与海图及地理知识进步之间的显著关联。在海洋测绘和海图绘制从近代向现代转型的过程中，除了技术和制度的因
为了减少损伤识别所需传感器数量，降低监测系统造价及海量数据的处理成本，提出了基于单传感器数据结合格拉姆角场（Gramian angular field，简称GAF）和卷积神经网络（convolutional neural networks，简称CNN）的结构损伤识别方法。采用GAF理论将原始振动信号分别转换为格拉姆角和场（Gramian angular summation field，简称GASF
The quality control (QC) of ocean observational data, essential to establish a high-quality global ocean database, is one of the basic data pre-processing steps in oceanography research, marine monito
水分是湿地土壤氮矿化过程的主要调控因子，对于湿地土壤中氮素循环过程具有重要作用。以甘南尕海湿地为研究对象，设置4个退化程度（未退化UD、轻度退化LD、中度退化MD及重度退化HD）和4个田间持水量（20% FC、40% FC、60% FC和80% FC），通过室内49 d的好气培养，测定各处理条件下湿地土壤在0～10 cm土层的土壤氮矿化特征。结果表明：（1）在各水分条件下，随着培养时间的延长，4种
中药饮片相似品、真伪、变质等方面的分类对临床中药应用起着至关重要的影响，传统的人工鉴别方法主观性强、误判率高，基于计算机视觉的中药饮片分类具有快速、精确等特点，使饮片筛选智能化。首先，介绍了基于计算机视觉的中药识别算法的一般步骤，并分类综述了对中药图像的预处理、特征提取和识别模型的技术发展现状。在此基础上，选取12类相似易混中药饮片分类作为案例研究。通过构建包含9156张图片的中药饮片数据集，分析
深度学习方法在计算机视觉领域发展迅速，但依赖于海量训练数据。输电线路绝缘子自动识别任务中，航拍图像数量不足、多样性差等问题影响识别的准确性。提出人工绝缘子图像数据扩充方法，通过3D建模创建人工绝缘子图像，并构建导向反向补偿网络，对创建的人工图像进行补偿优化，用补偿后的人工图像扩充航拍绝缘子图像数据集。在多个典型卷积神经网络上进行绝缘子识别对比实验，结果显示，所提方法使绝缘子识别准确率平均提升2.1
海洋观测数据的质量控制是建立高质量海洋科学数据库的基础,对于推动海洋及多学科交叉研究、预测预报、灾害预警等具有重要意义.随着各种自动化观测平台(仪器)的出现,海洋调查从近海逐渐拓展到开放大洋,海洋科学已进入大数据时代.目前,国内外对如何获得高质量的现场观测数据越来越重视.然而,由于获取数据手段多样、数据质量千差万别、数据错情类型繁多等因素,使得如何高效和精准地发现这些质量问题并对其进行质量控制是一