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四川省水土保持监管现状及长效机制构建研究
被引量:
3
1
作者
许海超
游翔
+3 位作者
郭丰
廖梓凯
乔心如
赵正松
《中国水土保持》
2025年第5期73-78,共6页
为总结四川省水土保持监管经验和存在的问题,深化体制机制改革,完善水土保持监管制度,探索建立符合水土保持高质量发展的长效监管机制,通过问卷调查的形式对水土保持监管现状进行了分析,对建立适合全省水土保持高质量发展的长效监管机...
为总结四川省水土保持监管经验和存在的问题,深化体制机制改革,完善水土保持监管制度,探索建立符合水土保持高质量发展的长效监管机制,通过问卷调查的形式对水土保持监管现状进行了分析,对建立适合全省水土保持高质量发展的长效监管机制进行了探索。结果表明:目前四川省水土保持监管在人员配置上存在数量较少、流动频繁、中高层次专业技术人员相对匮乏等问题;在工作内容方面,主要面临监管工作点多面广、任务繁重、监管经费缺乏、手段不足、协同监管和联动执法不够等突出问题;在加强水土保持监管工作路径方面,超过80%的调查对象认为应加强部门联合执法、业务培训、经费投入和水土保持智慧化建设等。建议四川省在下一步工作中应加强协同监管、人员队伍建设、经费投入、监管能力和手段等提升,以尽快构建适应省情的水土保持长效监管机制。
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关键词
智慧化建设
长效机制
协同监管
问卷调查
监管机制
水土保持
四川省
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职称材料
基于Transformer语义分割模型的露天矿场识别
2
作者
陈佳晟
游翔
+2 位作者
沈盛彧
廖梓凯
张彤
《人民长江》
北大核心
2024年第7期59-64,共6页
露天矿场是生产建设项目水土保持信息化监管的重要对象,对其范围的高效精准识别对于监测非法违规开采行为,加强开采过程中的水土流失预防与治理具有重要意义。基于Transformer深度学习模型提出了露天矿场的遥感影像智能识别方法,并在四...
露天矿场是生产建设项目水土保持信息化监管的重要对象,对其范围的高效精准识别对于监测非法违规开采行为,加强开采过程中的水土流失预防与治理具有重要意义。基于Transformer深度学习模型提出了露天矿场的遥感影像智能识别方法,并在四川省宜宾市的露天矿场影像数据集上与常用的基于卷积神经网络的深度学习识别方法进行了实验对比。结果表明:该方法对露天矿场范围识别的精确率、召回率、F1-score和IoU指标分别达到91.25%,90.66%,90.95%和83.41%,能够满足水土保持遥感监管的精确度要求;在识别精确度和识别效果上优于对比方法,在运行效率上与对比方法保持在同一数量级,表现出较强的应用价值。该方法在大区域露天矿场范围快速准确识别方面有推广应用潜力。
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关键词
水土保持
遥感监管
露天矿场
深度学习
Transformer模型
语义分割
宜宾市
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职称材料
题名
四川省水土保持监管现状及长效机制构建研究
被引量:
3
1
作者
许海超
游翔
郭丰
廖梓凯
乔心如
赵正松
机构
中国水利水电科学研究院泥沙研究所
水利部水土保持生态工程技术研究中心
四川省水土保持生态环境监测总站
四川省水利科学研究院
出处
《中国水土保持》
2025年第5期73-78,共6页
基金
四川省科技计划项目(2023JDR0058)
中国水科院青年人才托举项目(SE110145B0022024)。
文摘
为总结四川省水土保持监管经验和存在的问题,深化体制机制改革,完善水土保持监管制度,探索建立符合水土保持高质量发展的长效监管机制,通过问卷调查的形式对水土保持监管现状进行了分析,对建立适合全省水土保持高质量发展的长效监管机制进行了探索。结果表明:目前四川省水土保持监管在人员配置上存在数量较少、流动频繁、中高层次专业技术人员相对匮乏等问题;在工作内容方面,主要面临监管工作点多面广、任务繁重、监管经费缺乏、手段不足、协同监管和联动执法不够等突出问题;在加强水土保持监管工作路径方面,超过80%的调查对象认为应加强部门联合执法、业务培训、经费投入和水土保持智慧化建设等。建议四川省在下一步工作中应加强协同监管、人员队伍建设、经费投入、监管能力和手段等提升,以尽快构建适应省情的水土保持长效监管机制。
关键词
智慧化建设
长效机制
协同监管
问卷调查
监管机制
水土保持
四川省
分类号
S157 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
基于Transformer语义分割模型的露天矿场识别
2
作者
陈佳晟
游翔
沈盛彧
廖梓凯
张彤
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
四川省水土保持生态环境监测总站
长江科学院水土保持研究所
出处
《人民长江》
北大核心
2024年第7期59-64,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41601298)。
文摘
露天矿场是生产建设项目水土保持信息化监管的重要对象,对其范围的高效精准识别对于监测非法违规开采行为,加强开采过程中的水土流失预防与治理具有重要意义。基于Transformer深度学习模型提出了露天矿场的遥感影像智能识别方法,并在四川省宜宾市的露天矿场影像数据集上与常用的基于卷积神经网络的深度学习识别方法进行了实验对比。结果表明:该方法对露天矿场范围识别的精确率、召回率、F1-score和IoU指标分别达到91.25%,90.66%,90.95%和83.41%,能够满足水土保持遥感监管的精确度要求;在识别精确度和识别效果上优于对比方法,在运行效率上与对比方法保持在同一数量级,表现出较强的应用价值。该方法在大区域露天矿场范围快速准确识别方面有推广应用潜力。
关键词
水土保持
遥感监管
露天矿场
深度学习
Transformer模型
语义分割
宜宾市
Keywords
water and soil conservation
remote sensing supervision
open-pit mine
deep learning
Transformer model
semantic segmentation
Yibin City
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
四川省水土保持监管现状及长效机制构建研究
许海超
游翔
郭丰
廖梓凯
乔心如
赵正松
《中国水土保持》
2025
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Transformer语义分割模型的露天矿场识别
陈佳晟
游翔
沈盛彧
廖梓凯
张彤
《人民长江》
北大核心
2024
0
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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