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基于项目教学法的测绘软件设计与开发教学模式综合改革 总被引：1，自引：0，他引：1
传统的以知识传授为主、以教师为中心的课程教学模式已不能满足当前教育的需求,必须向以能力培养为主、以学生为中心转变。"测绘软件设计与开发"课程采用项目教学法和团队的学习组织方式,基于课程能力目标进行项目任务设计,围绕项目开展教师"教"、学生"学"的设计和学习成果的形成性评价方案设计,依据设计组织课程教与学的实施,基于课程能力评价进行课程持续改进,达到课程教学的闭循环。在课程实施过程中,实现以教为主向以学为主的转变,以课堂学习为主向课内外学习相结合的转变,以结果评价为主向过程与结果评价相结合的转变,以评价教师的教为主向以评价学生的学为主的转变。 相似文献
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改革开放初期对我国政府职能转变的现实要求催生了国土规划,但随后政府职能转变相对于经济体制改革的滞后也影响了国土规划工作的正常推进。随着社会主义市场经济体制的不断健全,对我国政府职能转变的要求愈益迫切,亟需完善包括国土规划在内的宏观调控体系。我国应该尽快开展新一轮国土规划。以适应市场经济体制对政府职能转变的要求,促进政府职能更好更快转变。 相似文献
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政府职能转变已成为新时期深化行政管理体制改革的重要内容。适应形势发展需要,客观分析当前我国测绘地理信息行政管理职能转变的必要性,明确测绘信息地理行政管理职能转变的重点,对于深化我国测绘地理信息行政管理体制改革,促进测绘地理信息事业科学发展具有十分重要的意义。 相似文献
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节约集约利用国土资源 以资源利用方式的转变 促进经济社会发展方式的转变 总被引：1，自引：0，他引：1
本文论述了开展和加强节约集约利用国土资源工作的重大意义、指导思想、战略目标和基本原则。提出要贯彻落实中央领导讲话精神,以改革创新为动力,以科技进步为支撑,着力构建可持续的资源有效供应体系和资源高效利用体系,实行最严格的资源管理制度和最严格的资源节约集约利用制度,以资源管理方式和资源利用方式的转变,推动经济社会发展方式的转变,推动资源节约型、环境友好型社会建设。 相似文献
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测绘工程专业已经完成由数字化测绘向信息化测绘的转变,而近几年人工智能发展所引发的智能化测绘新模式给测绘工程专业教育教学带来了新的挑战。智能化对测绘工程专业的认知理论、智能硬件、新技术的学习提出了更高的要求。与此同时,课程思政建设也在引导测绘工程等特色专业赋能更高的目标。以中国矿业大学测绘工程专业为例,总结了课程思政建设实践的具体措施和方法,凝练了课程思政建设形成的特色,给出了人工智能背景下课程思政建设规划。 相似文献
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今天,我们利用一天的时间,听取了“破两难促转变”部省联合调研6个大区、6个专题和4个典型调研报告的汇报。这16个汇报代表了31个调研组的劳动成果,凝聚了所有调研人员的共同辛劳。这次调研是我们继去年“百人”调研之后开展的又一次大规模调研活动,主要目的是按照中央要求,进一步转变作风,深入实际、深入基层,摸实情, 相似文献
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文章对数字地球、数字城市、智慧地球、智慧城市等相关概念、理论进行了初步梳理和剖析。以数字城市到智慧城市的认知转变入手,阐述了我国建设智慧城市的特征和意义,并以攀枝花市为实例,在介绍其数字城市框架建设的基础上,讨论并提出了攀枝花建设智慧城市的若干对策。 相似文献
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当中国经济巨轮劈波斩浪,驶过最为困难的2009年,在全球率先企稳回升之后,转变经济发展方式成为亟待解决的现实问题。低碳经济的到来恰逢其时,可以说,发展低碳经济为我国推动产业结构调整,转变经济发展方式提供了一个重要抓手。低碳经济以低消耗、低污染、低排放为基础和特征,必然推动发展方式转变和经济转型升级,这恰恰切中了我国旧有经济增长模式的要害。 相似文献
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土地覆盖的短期时空变化模式研究,对土地覆盖的快速、动态监测具有重要意义,也是遥感研究的新热点。本文利用2000—2001年的时间序列Radarsat图像,采用功率谱分析方法,对土地覆盖的短期时—空变化的周期特征进行了分析,由此建立了基于时间序列影像分析的神经网络预测模型,从植被主要生长季节的时间序列雷达卫星影像获取训练样本,对研究区域的典型土地覆盖的短期动态变化过程进行了学习。学习后的模型能够利用多个时间序列的Radarsat影像对下一时刻的影像进行模拟,并进一步检测变化。在模拟结果基础上,定义相对变化距离函数和检测门限,对模拟影像及实际影像中的变化区域进行了检测。检测精度范围在66.67%(农村居民点)—91.67%(水体)之间,平均检测精度为81.66%。由于时间序列信号的引入,神经网络模型能够较好地获取土地覆盖的短期动态变化信息。 相似文献
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多时相Radarsat数据在广东肇庆地区稻田分类中的应用 总被引：11，自引：2，他引：11
将1996年获取的4个时相的Radarsat图像用于广东肇庆地区的稻田分类试验,结果表明,多时相Radarsat数据对水稻类型的识别精度较高,而且稻田的轮作规律容易推测出来。本文系统地介绍了这一试验研究的最新进展,探讨了神经网络分类方法在SAR图像处理中的应用潜力和Radarsat数据在中国南方水稻监测中的最佳时相选择和有效分辨率问题。 相似文献
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基于Radarsat和TM图像融合与分类的土壤盐渍化信息遥感监测研究 总被引：1，自引：0，他引：1
单一雷达影像数据通常不能提供足够的用以监测干旱地区盐渍化的信息。雷达图像与TM图像的融合可以提高遥感数据的利用率,增强数据的可靠性和信息的互补性,有助于提高分类精度。本文采用了GramSchmidt变换融合法将Radarsat和TM图像进行融合,并将该融合方法与一些常用融合方法(HIS融合、PCA融合、Brovey融合)进行了比较,结果表明该融合方法优于其他方法。最后采用支持向量机分类法(SVM)对Radarsat、TM融合后的图像进行了分类。结果表明:同单独Radarsat影像和TM影像分类结果相比,该融合分类法将分类精度分别提高了近30%和2%。因此该融合分类法更适合于遥感图像盐渍化信息监测。 相似文献
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SAR和TM图像主成分变换融合中不同主分量替换的比较 总被引：9，自引：1，他引：9
常用的主成分变换融合方法是将一种遥感图像数据代替主成分变换后的第一主成分并进行反变换,从而得到融合信息的方法。但是,信息量较高的第一主成分被替换,往往造成一定的信息损失。本文对TM2、TM3、TM4、TM5和TM7进行主成分变换,然后用RadarsatSAR影像分别替换各主成分,并对其进行反变换。研究表明,与替换第一主成分或原始图像相比,替换第四和第五主成分的结果在信息量上有很大提高,且信息增强,类别间分离度增大,分类精度提高。但是,替换第四、第五主成分的融合结果相差不大. 相似文献
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论文分析了时间序列遥感影像中土地利用/土地覆盖短期变化的特点及其时空异常特征, 认为和环境、物候等因素造成的影像变化相比, 由人为活动引起的土地利用/土地覆盖变化具有典型的时间和空间异常特征, 并提出了基于密度异常的土地利用短期变化检测方法。研究工作选取珠江口地区1—5月作物生长期间的3个时间序列Radarsat雷达影像进行试验, 在影像分割的基础上, 构建了基于对象的特征变化矢量, 并将密度异常检测算法(DBAD)扩展到变化矢量的N维特征空间上, 运用随机搜索策略确定检测参数, 对Radarsat时间序列变化矢量中的“小模式”事件进行了检测。检测结果认为, 密度异常检测算法检测的是变化矢量在特征空间的密度分布, 与变化矢量的强度和方向无关, 因此能在时间序列影像中分离出由典型的、正常的作物生长或农事活动引起的影像光谱或回波变化, 进而识别出由人为活动或突发事件导致的土地利用/土地覆盖变化, 这是通常的图像差值等方法难以做到的。进一步的抽样检测说明, 密度异常检测方法对新增建设用地的检测准确率最高(>88%);林地地表覆盖相对稳定, 检测误差也很低(8%);农用地和养殖水面的异常变化检测误差在11%—22%之间;较大的检测误差主要集中在建设用地、农用地和未利用地之间的转换(16%—25%);此外, 养殖水面的检测误差主要集中在河流沿岸及水面变化较大的养殖区域。影像分割结果特别是一些线状分割图斑以及混合地类图斑对误差也有一定的影响。 相似文献
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