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1.
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
2.
城乡建设用地变化及其与环境系统关联机制是流域土地可持续利用的重点方向。采用多期数据及空间分析技术,揭示太湖流域城市化进程最为迅速时期的城乡用地扩张特征及其洪涝危险性。结果表明:1985—2010年城乡用地扩张增量高达5 406. 02 km~2,扩张增率2000年后急剧上升,以大城市为核心集聚型扩张,上海及沿沪宁线扩张热区持续增加,而沪杭线及沿江扩张热区动态变化;城乡用地扩张从洪涝危险低级区向高级区转移,呈现趋势不明型、低增高减-低减高增型以及低减高增型3种类型,而高危险区新增用地有66. 2%来自新区开发;城乡建设用地需求与低洪涝危险区有限供给的矛盾是主因,城镇发展与土地利用政策演变是主推力。高危险区城乡扩张给其自身及其下游都带来更高的洪涝威胁和防洪投资,建议重点研究新区用地优化与海绵设施建设。 相似文献
3.
本文针对射线类偏移成像当中的速度模型光滑处理问题,借鉴数字图像处理当中的偏微分方程法,基于能量泛函,应用变分方法导出基于速度模型的偏微分方程实现射线类偏移成像当中的速度模型的光滑处理.由于偏微分方程法具有线性叠加特性、模型解的唯一性和局部特征保持性,因此,应用该算法可以实现基于原始速度模型空间结构的模型光滑处理.通过在原始速度模型以及光滑处理后的速度模型上计算速度的空间分布以及地震波走时、射线路径可以得出,偏微分方程法对速度模型的光滑处理能够很好地保持原始模型的空间结构,偏移成像结果也证明了该方法的实用性. 相似文献
4.
Sentinel-1A合成孔径雷达数据不受云、雾等天气条件的影响并具有丰富的纹理信息,为提取城市建设用地信息提供了一种新的数据源。本文发展了一种基于Sentinel-1A合成孔径雷达数据和全卷积网络的城市建设用地监测方法。该方法的优势主要在于可以有效复合不同极化方式下的Sentinel-1A合成孔径雷达数据和综合集成多尺度特征。在甘肃省张掖市甘州区的应用表明,该方法的提取结果总体精度为92.50%,Kappa系数为0.85。与现有方法“KTH-Pavia城市提取器”相比,Kappa系数提高了37.10%,总体精度提高了11.50%。因此,该方法具有良好的应用潜力。 相似文献
5.
新型城镇化背景下,传统粗放的城镇土地利用模式难以为继,控制城市规模、优化空间格局已成为当前国土资源管理的重点工作之一。城市增长边界(UGB)作为一种西方国家控制城市蔓延的技术手段和政策工具已逐渐被引入国内。采用文献资料法和归纳演绎法,梳理并分析了国内外城市增长边界的理论模型、划定方法与实效评价,挖掘未来城市增长驱动力和增长边界制定方法可能的研究方向,为后续研究和未来其在中国的实践提供参考。结果表明:① 城市增长边界实证研究的理论基础主要源于古典单中心城市模型,由于国情不同,国内主要关注经济水平、产业结构和可达性对城市增长的影响,而国外在此基础上还关注公共政策和服务、外部性以及主体间的博弈对城市蔓延的促进或抑制作用;② 城市增长刚性边界划定主要以土地适宜性和承载力评价为基础,弹性边界可采用元胞自动机进行空间辅助模拟;③ 国外城市增长边界的实施效果具有地区差异性,国内目前还缺乏城市增长边界实施效果评价相关方面的研究。因此,城市增长驱动力后续研究应吸纳多源理论,识别不同尺度下其机理特征,探索宏观环境的情景变量对微观环境下“驱动力—城市增长”这一关系的影响。城市增长弹性边界制定需要考虑城乡土地利用转换背后不同情景下主体间的复杂博弈对用地转换在空间上分布的决定作用。为了保证政策的持续性和统筹区域发展,未来需要明确城市增长边界的管理机构,制定对应的法律条款和管理体系。 相似文献
6.
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
7.
地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱动,借助卷积神经网络提取、识别蕴藏其中的地震油气特征.将本方案应用于模型数据及实际数据的验算,取得了预期效果.通过与实际钻井信息及基于多波地震数据机器学习所预测结果对比,本方案利用实际数据所演算结果与实际情况有较高的吻合度.表明本方案具有一定的可行性,为缩短相关环节的周期提供了一种新的途径. 相似文献
8.
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
10.
目的:分析成人烟雾病磁共振成像(MRI)表现与磁共振血管(MRA)分级及异常代偿血管网的关系,为烟雾病的临床干预提供理论依据。方法:回顾性分析50例行大脑MRI及MRA检查的成人烟雾病患者的临床资料,根据Houkin’s评级方法分别对每侧大脑半球进行MRA评级,同时对颅底烟雾状血管网(MMV)的个数进行评分。分别评价脑MRI表现(脑出血、急性脑梗塞、脑软化灶及脑萎缩)与MRA分级及MMV评分的相关性。结果:不同MRA分级脑出血、脑缺血差异有统计学意义(χ2=13.04,P=0.005;χ2=8.21,P=0.04),MRA分级Ⅱ、Ⅲ级患者脑出血发生率较高,Ⅰ、Ⅳ级患者急性脑梗塞发生率较高;不同MMV评分脑出血、脑软化灶差异有统计学意义(χ2=24.79,P<0.001;χ2=11.42,P=0.02),MMV评分4和5分患者脑出血发生率较高,1和2分患者脑软化灶发生率较高。结论:MRA分级及MMV的形成在一定程度上提示烟雾病(MMD)脑血管事件的发生,初步预测脑血管事件的发生的可能,为临床预防MMD脑血管事件的发生提供指导意义。 相似文献