结合nDSM的高分辨率遥感影像深度学习分类方法

针对高分辨率遥感影像因其地物类内差异大、光谱信息相对欠缺导致现有影像分类方法存在错分现象较多、地物边界残缺不完整等问题,本文提出了一种归一化数字表面模型（nDSM）约束的高分辨率遥感影像深度学习分类方法。首先,将nDSM数据作为附加波段叠加在遥感影像上并获取训练样本;然后,利用优化的U-Net网络进行模型训练得到最优模型;最后,利用最优模型对附加了nDSM波段的遥感影像进行地物分类。试验结果表明,本文方法引入nDSM数据用于U-Net模型训练和分类,可有效提高影像分类精度,得到更加真实可靠的分类结果。     

分部加权的行道树检测网络构建

基于深度学习目标检测框架,提出了一种端到端的训练网络,用于行道树的自动检测。由于行道树之间的遮挡问题,现有的通用物体检测框架无法直接应用于此任务,为此本文提出了一种树形分部加权模块,以减少严重遮挡造成的错误检测。然后对提出的神经网络进行训练和评估。结果显示,本文所建立的分部加权树木检测网络能够在遮挡条件下,有效地检测出街景图像中的行道树,该方法在各种条件下均具有较高的精度和良好的稳健性。     

基于深度学习的中尺度涡检测技术及其在声场中的应用

针对海洋中尺度涡的检测与参数提取问题,本文使用中尺度涡SAR图像数据集,提出基于深度学习的EddyYolo目标检测模型进行中尺度涡的涡旋中心和涡旋水平尺度的多目标检测,并且提取涡心位置和涡旋水平半径等参数.实验结果表明:本文提出的EddyYolo模型实现了涡旋中心和涡旋水平尺度的多目标检测,检测准确率达到94%.在此基础上,结合二维高斯涡模型和三维中尺度涡模型,本文提出了基于卫星遥感与声学对中尺度涡的联合建模方法.     

深度学习遥感影像油罐检测算法精度对比分析

油罐目标的检测对于海洋战场环境保障具有重要的意义和作用。选择当前较为经典的几种深度学习目标检测算法,包括FRCNN、RFCN、SSD、YOLOv3、RetinaNet,利用已有的公开数据,对各算法进行油罐检测的精度进行深入对比分析和实验验证。实验结果表明,上述方法中鲁棒性和平均精度最好的是RFCN和RetinaNet;影像中目标的尺寸是影响各算法精度的重要因素。最后对基于深度学习的遥感影像油罐目标检测算法提出了改进的建议。相关研究对于利用深度学习算法完成油罐目标的实际检测应用具有重要的指导意义和参考价值。     

基于多核学习遥感解译的水边线提取及海岸侵蚀风险评估方法研究与应用——以大蒲河-滦河岸段为例

为了对典型海岸带的侵蚀风险程度进行量化统计与评估,采用卫星遥感技术对目标岸段开展动态监测,以多核学习技术进行图像分类及岸线提取,基于水边线逐年位置变化提出一种海岸侵蚀风险评估方法,并以大蒲河-滦河岸段为例进行了应用,得出了该岸段所处的侵蚀风险级别,为下一步海岸带的保护与修复提供了数据支撑。     

珍爱美丽地球 守护自然资源——河南省自然资源系统开展第50个世界地球日主题宣传周活动

今年4月22日是第50个世界地球日,根据自然资源部统一部署,河南省自然资源系统从4月21日起至28日结束开展形式多样的世界地球日主题宣传周系列活动。今年活动的主题为“珍爱美丽地球,守护自然资源”。活动期间,全省自然资源系统充分利用电视、广播、网络、报刊、微信、微博等多种形式,营造浓厚宣传氛围,不断提高社会的关注度和参与度.     

基于强化学习的锚泊辅助动力定位系统智能决策研究

针对半潜平台锚泊辅助动力定位系统的最优定位点问题,设计了基于强化学习中深度神经网络的Q学习(DQN)控制策略的锚泊辅助动力定位的智能决策系统。该决策系统中DQN方法与比例—积分—微分(PID)控制方法相结合使用,实现系统优化。在基于机器人操作系统(ROS)平台的动力定位时域模拟程序中进行数值仿真,仿真结果验证了该系统在定位点决策问题上的可靠性和有效性,从而使半潜平台在面对未知海况时,均能寻找到最优定位点,在保证锚泊辅助动力定位系统可靠性的同时降低功率消耗,提高经济性。     

《高等学历继续教育专业设置管理办法》背景下湖南省高等教育自学考试药护类专业建设探讨

从高等教育自学考试教育教学逻辑起点出发,确定了以“核心职业技能”为中心的自学考试专业设置框架,从人才培养目标的调整、专业课程体系的优化以及学习成果评价互认机制的推进3个方面进行阐述,为湖南省高等教育自学考试药护类专业建设的调整和完善提供依据。     

面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法

针对智慧城市建设中各种业务数据对地名地址匹配准确度和效率不高的问题,本文提出一种面向智慧城市的高精度地名地址匹配方法。该方法在基于中文分词的地名地址匹配技术框架下,综合利用精细化地名地址库构建、地名地址特征分词库构建和基于用户搜索行为大数据分析3种关键技术提高地址匹配度和匹配精度。利用该方法对智慧德清建设项目中工商法人6 537条数据和130 988条精细化地址样本数据进行实验与分析。实验结果表明,在智慧城市大数据环境下,相比于传统地名地址匹配方法,该方法匹配精度高,效率也大大提升,同时在匹配度与精确度两个指标上匹配结果更加均衡。