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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)对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。 相似文献
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随着城市化进程的加快,如何及时、精确地对城市环境的变化做出评价,进而制定出合理的发展方案,对城市可持续发展至关重要。本文综合利用卫星遥感获取的PM2.5浓度数据、地表温度数据(Land Surface Temperature,LST)、植被指数数据(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)及城市用地辅助信息数据,基于综合评价指标,分析海上丝绸之路沿线12个超大城市地区2000-2013年环境质量的动态变化。研究结果表明,2000-2013年,海上丝绸之路沿线约75%的超大城市呈现出不同程度的环境恶化现象。12个超大城市用地环境恶化及逐步恶化面积占研究区域总面积的31.33%(4732.39 km2)。2000-2013年,城市扩张用地恶化和逐步恶化面积约占总扩张用地的29.48%(3765.83 km2)。平均地表温度的上升、植被覆盖度的急剧下降及PM2.5浓度的增加均对海上丝绸之路沿线超大城市环境质量变化产生影响。其中,空气中PM2.5浓度的大幅度增加是2000-2013年海上丝绸之路沿线超大城市扩张用地环境退化的主要原因。 相似文献
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有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26~29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。 相似文献
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黄海典型漂浮大型藻类光谱特征分析 总被引:2,自引:0,他引:2
利用实测高光谱和多光谱相机数据对在黄海海域采集的浒苔和马尾藻样本进行光谱特征分析。结果显示:漂浮大型藻类的高光谱反射率均值(Rmean_H)与多光谱反射率均值(Rmean_M)、高光谱藻类指数(VB-FAHH)与多光谱藻类指数(VB-FAHM)之间的相对误差小于15.6%,说明这两种数据具有较好的一致性;基于光谱特征波长的反射率建立比值光谱指数,其中浒苔和马尾藻的差异最为明显的是R640/R554指数;基于多光谱相机计算反射谷深度指数(T-depth),采用阈值法来区分浒苔和马尾藻,T-depth阈值的区分精度分别为69.6%±30.0%和69.6%±24.3%,稍优于虚拟基线漂浮藻类指数(VB-FAH)阈值的区分精度。 相似文献
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新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取(光合)植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。 相似文献
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针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
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定量分析气溶胶与痕量气体之间的时空变化关系有助于进一步研究气粒转化。本文采用2006年—2015年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子模态比(FMF)和OMI痕量气体(SO_2、NO_2和HCHO)数据,对黄海、东海和南海区域上空的细粒子气溶胶与痕量气体进行定量分析。先对气溶胶和痕量气体作均值分析发现:AOD_(fine)、SO_2、NO_2和HCHO的均值在黄海、南海、东海均依次减小;再对气溶胶对痕量气体的敏感度分析发现:黄海地区的AOD_(fine)对SO_2最敏感,敏感度为0.424,这与中国东部沿海城市的人为排放有关;而东海和南海地区对HCHO的敏感度较高,依次为0.664和0.545,主要受东南亚和中国南方地区生物质燃烧影响。最后,对3个区域的气溶胶与痕量气体按季节作相关性分析发现:黄海地区AOD_(fine)在夏秋两季与SO_2的相关性较强(R0.5),主要由于夏秋两季的温湿度大,利于发生气—粒转化;东海地区夏季HCHO与AOD_(fine)相关性较明显(R=0.57);南海春季HCHO与AOD_(fine)相关性较好(R=0.57),呈现出区域与季节性的变化。最终发现,气溶胶与痕量气体随着时空变化存在相关关系。 相似文献