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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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U—TAE算法提取城市热岛信息的空间尺度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
U-TAE算法是一种使用不同范围的滑动窗口来提取城市热岛信息并根据稳健估计法设定窗口阈值的算法,该算法根据像元被记为热岛像元的累积总次数是否为0来区别热岛区与非热岛区,根据累积总次数的多少来判断热岛强度的强弱,具有动态阈值的特点和无偏特性。文章以长沙地区为例,对U-TAE算法在6个不同空间尺度上（5×5,11×11,25×25,51×51,101×101,201×201）对城市热岛信息提取的效果从提取范围、提取强度、空间构成以及大面积热岛提取稳定程度4个方面进行了评估。结果认为大小为11×11的窗口在4个方面均取得较好的效果,提取的城市热岛信息更加完整和有效。 相似文献
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传统基于光谱信息的水体提取未能考虑水体形状、纹理、大小、相邻关系等问题,且存在同物异谱、异物同谱现象,导致水体提取精度较低。而传统基于分类提取水体方法设计特征过程较为繁琐,且不能挖掘深度信息特征。因此,本文提出改进的U-Net网络语义分割方法,借鉴经典U-Net网络的解编码结构对网络进行改进：① 将VGG网络用于收缩路径以提取特征;② 在扩张路径中对低维特征信息进行加强,将收缩特征金字塔上一层的特征图与下一层对应扩张路径上的特征图进行融合,以提高提取结果分割精度;③ 在分类后处理中引入条件随机场,以将分割结果精细化。在保持相同训练集、验证集和测试集的情况下,分别用SegNet、经典U-Net网络和改进的U-Net网络做对照试验。试验结果表明,改进的U-Net网络结构在IoU、精准率和Kappa系数指标上均高于SegNet和经典U-Net网络,与SegNet相比,3项指标分别提升了10.5%、12.3%和0.14,与经典U-Net网络结果相比,各个指标分别提升了5.8%、4.4%和0.05。改进的网络水体提取结果较为完整,对小目标水体能够准确提取。改进的U-Net网络能够有效地实现水体提取任务。 相似文献
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千古人杰地天下第一州文图／陈崇“日边冲要无双地，天下繁难第一州”。这是清高宗弘历（乾隆）下江南、出京路过的第一个州──涿州时御笔亲书的楹联。据载，古代把天下州县分为四等：重要关隘要道上的城，曰“要冲”，关系到皇家地盘大小安危，故列为一等；人口繁多，物... 相似文献
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