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以石嘴山市为研究对象,基于GEE平台选取30年的Landsat影像数据,提取绿度、湿度、干度、热度,并加入符合地区特点的盐碱度指标共同构建改进后的遥感生态指数(RSEI),采用长时间序列的趋势分析方法,对1991—2021年石嘴山地区的生态环境变化进行综合评价。1991—2021年研究区的RSEI指数与绿度、湿度呈正相关,与盐碱度、干度、热度呈负相关,生态环境质量呈现出“下降-快速上升-缓慢上升”的趋势。1991—2021年石嘴山市的生态环境质量呈明显改善趋势,生态环境质量显著上升区域面积为4 787.8km2,占比71.0%,显著下降区域面积为117.4 km2,占比1.7%。在1991—2021年,除主城区及周边地区生态环境质量下降以外,其余地区较之前都有明显上升,尤其是在沙湖以及黄河两侧。研究表明区域生态环境质量下降的主要原因是城市扩张,上升的主要原因是内陆湖以及土壤盐渍化改良工程对生态环境的积极改善作用。  相似文献   
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韦春桃  龚成  周永绪 《测绘学报》2023,(9):1538-1547
变化检测旨在观测地物在不同时序中的表达差异。深度学习已成为实现这一任务的主流手段,现有基于深度学习的遥感变化检测方法中,普遍更专注于对图像中的深度特征进行学习,而忽略了不同层级特征之间语义优势及差距,从而导致检测性能不足。为此,本文提出了一种联合空间约束与差异特征聚合的变化检测网络,通过控制特征信息在网络中的流动,消除检测对象底层特征和高层语义信息之间差异性,提高预测结果的质量。首先,利用孪生网络并结合特征金字塔结构生成多尺度差异特征;然后,使用所提出的坐标自注意力机制(CSAM)对低层特征进行空间约束,强化对变化区域边缘结构及精确位置的学习,并结合经典的卷积注意力模块充分捕捉上下文变化信息;最后,使用门控融合机制提取通道关系,控制多尺度特征的融合,以生成边界清晰、内部完整的变化图像。在变化检测数据集CDD和LEVIR-CD上对本文方法进行了试验,与已有变化检测网络模型进行比较,本文方法在不同场景下均表现出最佳的检测效果。  相似文献   
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