基于无人机遥感的卷积神经网络对墓区治理的监测与分析

卷积神经网络可从输入信息中提取高阶特征,常用于图像特征的提取,可以用作图像分类、语义分割、图像识别等。随着时代的不断发展,公墓墓区缺乏统一治理与规划,导致墓区建设违法、违规的现象屡禁不止。此外,墓区占用面积大,严重浪费土地资源,且传统人工执巡效率低,无法全面监管,为方便对墓区的监测和治理,本文主要基于无人机遥感数据,利用卷积神经网络方法监测与分析墓区是否达到墓区治理的需求。     

三维激光扫描技术在历史建筑测绘中的应用

针对传统历史建筑测绘方法的不足,研究采用三维激光扫描技术快速获取历史建筑高精度、高密度的点云数据,在此基础上制作出准确、完整的现状图纸,并进行三维仿真精细建模。试验证明,三维激光扫描技术能够很好地满足历史建筑测绘的要求,为历史建筑测绘提供了高效全新的技术手段。     

利用高光谱数据估算城市植被碳储量

城市植被是低碳治理的重要因素之一,其固碳能力直接影响着城市碳排放。针对现有技术耗时费力、对环境造成一定的影响,本文提出了基于高光谱数据的城市植被碳储量估算研究,以绍兴市上虞区百官街道、曹娥街道、崧厦街道的中心城区为研究区域,将城市植被分为乔木、灌木、竹林和草地4种类型。利用提出的固碳指数对植被固碳能力进行定性分析,再通过生物量经验公式对碳储量进行定量计算,将两者结合得到高光谱植被碳储量估算模型,为大尺度碳储量快速估算提供一种新思路。结果表明：4种城市植被分类精度达88.10%,固碳能力排序为竹林>乔木>灌木>草地。