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基于PyTorch深度学习框架的武汉市森林资源变化监测模型研究 被引量:1
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作者 邓春成 孙巧峰 +3 位作者 唐星 李艳丽 卢秉俊 陶章思 《中南林业调查规划》 2025年第1期45-49,共5页
基于武汉市2期遥感影像数据,采集变化识别样本,采用深度学习框架PyTorch对样本模型进行训练、效果预测,构建变化监测模型,利用变化监测模型进行遥感影像变化信息的提取,形成变化提取成果。结果显示:武汉市森林资源变化识别准确率达88.1%... 基于武汉市2期遥感影像数据,采集变化识别样本,采用深度学习框架PyTorch对样本模型进行训练、效果预测,构建变化监测模型,利用变化监测模型进行遥感影像变化信息的提取,形成变化提取成果。结果显示:武汉市森林资源变化识别准确率达88.1%,召回率达88.5%,且随着样本数量的增加和影像质量的提升,基于深度学习框架的变化识别提取准确率和召回率也得到了提升。构建的武汉市森林资源变化监测模型可应用于森林资源变化识别,能够为森林资源监测监管提供疑似变化图斑,及时准确地发现森林违法活动、林业灾害等信息,具有较大的实际应用价值和潜力。 展开更多
关键词 深度学习 遥感影像 森林资源 变化监测模型 PyTorch
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2012-2020年京津冀区域在营工业热源产品数据集
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作者 隋欣 马彩虹 +3 位作者 杨进 卢秉俊 李天柱 张鹏宇 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2022年第4期233-243,共11页
我国工业发展水平与经济增长速度存在直接关联,及时掌握高能耗工业工厂空间分布和运营情况的客观数据,对国家经济增长和产业结构改革具有重要意义。本文基于高时空分辨率的375 m的NPP-VIIRS主动热异常数据(NPP-VIIRS active fire/hotpot... 我国工业发展水平与经济增长速度存在直接关联,及时掌握高能耗工业工厂空间分布和运营情况的客观数据,对国家经济增长和产业结构改革具有重要意义。本文基于高时空分辨率的375 m的NPP-VIIRS主动热异常数据(NPP-VIIRS active fire/hotpot data),结合矢量数据密度分割算法,叠加POI数据和高分辨率遥感数据,形成2012年-2020年京津冀区域在营工业热源产品数据集(包含类别信息)。本数据集提供了工业热源数据的四角经纬度、类别代号、所属行政区、起止运行年份等信息。本数据可为产业改革成果和未来改革方向提供数据支撑。 展开更多
关键词 工业热源 主动式热异常数据 京津冀
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