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全国国土调查中耕地变化分析——以湖南省西南部山区某村为例
1
作者
刘卓
覃炼
《农村科学实验》
2023年第22期66-68,共3页
该文将2009年第二次全国土地调查(以下简称“二调”)数据和2019年第三次全国国土调查(以下简称“三调”)公报数据进行了对比分析,以一个村级行政单元为研究对象,集中对耕地变化情况进行了分析,较为全面地梳理了近十年来耕地流向、变化...
该文将2009年第二次全国土地调查(以下简称“二调”)数据和2019年第三次全国国土调查(以下简称“三调”)公报数据进行了对比分析,以一个村级行政单元为研究对象,集中对耕地变化情况进行了分析,较为全面地梳理了近十年来耕地流向、变化趋势及原因,重点针对耕地“非粮化”问题进行了分析和研究,并提出了相关对策建议。
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关键词
全国国土调查
“非粮化”
耕地保护
乡村振兴
村庄规则
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职称材料
坐标注意力及卷积增强的全尺度融合建筑物提取网络
2
作者
何锐利
乐伟鹏
+1 位作者
俞友
黄亮
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7485-7492,共8页
建筑物作为人类生产活动的重要载体,准确快速地提取建筑物可在自然资源管理领域发挥重要作用。基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在遥感影像建筑物提取方面取得了重大进展,但构建的网络模型在特征提取和特征融合方...
建筑物作为人类生产活动的重要载体,准确快速地提取建筑物可在自然资源管理领域发挥重要作用。基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在遥感影像建筑物提取方面取得了重大进展,但构建的网络模型在特征提取和特征融合方面仍有待优化。因此,提出了一种坐标注意力及卷积增强的全尺度融合建筑物提取网络(coordinate attention and convolutional enhanced full-scale fusion building extraction network, CCFNet)。所构建的模型由坐标注意力及卷积增强的残差编码器和全尺度融合解码器组成。编码器使用坐标注意力构建通道间的依赖关系并捕获的全局信息,其使用的非对称卷积增强地物边缘特征提取,并对旋转、翻转扭曲及纵横比不均匀的地物有更强的鲁棒性。解码器使用的全尺度融合方法则有助于建筑物的重建。在中国典型城市建筑物实例数据集实验结果表明,相比于其他建筑物提取网络,本文构建的CCFNet模型在Accuracy、F_(1)、IOU和MIOU共4种分割评价指标分别取得了93.84%、84.08%、72.53%和82.59%的最优实验精度。结果表明,该模型能够有效地提取建筑物区域。
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关键词
坐标注意力
全尺度融合
建筑物提取
非对称卷积
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职称材料
南岭北麓湘江上游生态系统服务重要性及生态敏感性评价研究
3
作者
姚腾飞
覃佐辉
+4 位作者
向龙龙
郑鹏飞
陈颖
皮震亚
唐灿
《地质论评》
北大核心
2025年第2期707-717,M0002,共12页
以南岭北麓湘江上游重点生态区为研究对象,采用InVEST模型中的水量平衡法、泥沙输移比模块和Arcgis空间分析功能开展水源涵养重要性、生物多样性维护重要性、石漠化敏感性、水土流失敏感性评价,通过等权叠加获得生态系统服务重要性及生...
以南岭北麓湘江上游重点生态区为研究对象,采用InVEST模型中的水量平衡法、泥沙输移比模块和Arcgis空间分析功能开展水源涵养重要性、生物多样性维护重要性、石漠化敏感性、水土流失敏感性评价,通过等权叠加获得生态系统服务重要性及生态敏感性评价分布图。结果表明:①区内水源涵养功能极度重要区面积为5365.90 km^(2),31.86%;生物多样性维护功能极度重要区面积1779.61 km^(2),10.57%;石漠化极敏感区面积为11.38 km^(2),0.07%;水土流失极敏感区面积436.40 km^(2),2.59%。②区内生态极度重要区面积5930.25 km^(2),35.21%;生态极敏感区面积443.55 km^(2),2.63%,主要分布在道县、东安县、桂阳县、宁远县以及双牌县。③区内生态保护等级V级区域面积占比最大,有36.71%,主要分布在山脉较多、植被茂盛的区域。④区内生态本底优良,水土流失问题较为严重,石漠化风险存在,历史矿山集中分布区的生态重要性和生态敏感性较高。
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关键词
生态系统服务重要性
生态敏感性
水源涵养
生物多样性
湘江上游
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职称材料
改进BTSVM算法及其在桥梁裂缝检测中的应用
4
作者
李浩
罗伟
《现代电子技术》
北大核心
2024年第22期119-124,共6页
针对一般的二叉树支持向量机(BTSVM)分类器收敛速度慢以及完全二叉树和偏二叉树支持向量机分类器错分样本易积累这两个问题,提出一种改进的BTSVM智能识别方法。通过构造一个非平衡二叉树SVM,减少由于前期分类错误造成的误差积累。利用...
针对一般的二叉树支持向量机(BTSVM)分类器收敛速度慢以及完全二叉树和偏二叉树支持向量机分类器错分样本易积累这两个问题,提出一种改进的BTSVM智能识别方法。通过构造一个非平衡二叉树SVM,减少由于前期分类错误造成的误差积累。利用飞狼优化算法对BTSVM算法两个核心参数进行寻优处理,并利用参数优化后的BTSVM对桥梁裂缝进行分类诊断研究。实验结果表明,所构建的改进BTSVM算法具有较强的自主学习能力,可将易区分的类最先分离出来,拥有更高的识别准确率。
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关键词
桥梁裂缝检测
BTSVM
完全二叉树
偏二叉树
飞狼优化算法
参数优化
PCA降维
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职称材料
ECENet:一种高分辨率遥感影像山区耕地提取方法
5
作者
俞友
张子轩
黄亮
《遥感信息》
2025年第4期37-44,共8页
针对山区耕地破碎、边界模糊、耕地自动化提取精度仍然较低的问题,提出一种针对不规则耕地的高分辨率遥感影像提取方法。该方法基于CNN-Transformer编解码器架构,构建了高效耕地提取网络模型(efficient cropland extraction net,ECENet...
针对山区耕地破碎、边界模糊、耕地自动化提取精度仍然较低的问题,提出一种针对不规则耕地的高分辨率遥感影像提取方法。该方法基于CNN-Transformer编解码器架构,构建了高效耕地提取网络模型(efficient cropland extraction net,ECENet)。通过可变卷积增强编码器对不规则耕地边界的特征提取能力,同时在解码器中引入高效局部注意力(efficient local attention,ELA),提高了模型对破碎耕地识别的准确性。在自建的GF-2遥感影像耕地数据集上,在与6种语义分割模型的对比实验中表现出色,总体精度、精确率、召回率、F1分数、平均交并比均取得最优值。并设置消融实验,测试不同模块对模型整体性能提升的影响。实验结果验证了ECENet在山区复杂地貌下的耕地提取任务中显著的有效性和优越性。
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关键词
深度学习
语义分割
耕地提取
编解码
注意力机制
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职称材料
题名
全国国土调查中耕地变化分析——以湖南省西南部山区某村为例
1
作者
刘卓
覃炼
机构
湖南省勘测设计院有限公司
湖南省
第二测绘院
出处
《农村科学实验》
2023年第22期66-68,共3页
文摘
该文将2009年第二次全国土地调查(以下简称“二调”)数据和2019年第三次全国国土调查(以下简称“三调”)公报数据进行了对比分析,以一个村级行政单元为研究对象,集中对耕地变化情况进行了分析,较为全面地梳理了近十年来耕地流向、变化趋势及原因,重点针对耕地“非粮化”问题进行了分析和研究,并提出了相关对策建议。
关键词
全国国土调查
“非粮化”
耕地保护
乡村振兴
村庄规则
分类号
F323.21 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
坐标注意力及卷积增强的全尺度融合建筑物提取网络
2
作者
何锐利
乐伟鹏
俞友
黄亮
机构
湖南省
地质灾害调查监测所
湖南省勘测设计院有限公司
昆明理工大学国土资源工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第18期7485-7492,共8页
基金
湖南省自然科学基金(2023JJ60561)
云南省基础研究计划(202201AT070164)
兴滇英才支持计划(KKRD202221036)。
文摘
建筑物作为人类生产活动的重要载体,准确快速地提取建筑物可在自然资源管理领域发挥重要作用。基于卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在遥感影像建筑物提取方面取得了重大进展,但构建的网络模型在特征提取和特征融合方面仍有待优化。因此,提出了一种坐标注意力及卷积增强的全尺度融合建筑物提取网络(coordinate attention and convolutional enhanced full-scale fusion building extraction network, CCFNet)。所构建的模型由坐标注意力及卷积增强的残差编码器和全尺度融合解码器组成。编码器使用坐标注意力构建通道间的依赖关系并捕获的全局信息,其使用的非对称卷积增强地物边缘特征提取,并对旋转、翻转扭曲及纵横比不均匀的地物有更强的鲁棒性。解码器使用的全尺度融合方法则有助于建筑物的重建。在中国典型城市建筑物实例数据集实验结果表明,相比于其他建筑物提取网络,本文构建的CCFNet模型在Accuracy、F_(1)、IOU和MIOU共4种分割评价指标分别取得了93.84%、84.08%、72.53%和82.59%的最优实验精度。结果表明,该模型能够有效地提取建筑物区域。
关键词
坐标注意力
全尺度融合
建筑物提取
非对称卷积
Keywords
coordinate attention
full scale fusion
building extraction
asymmetric convolution
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
南岭北麓湘江上游生态系统服务重要性及生态敏感性评价研究
3
作者
姚腾飞
覃佐辉
向龙龙
郑鹏飞
陈颖
皮震亚
唐灿
机构
湖南省
地质灾害调查监测所
湖南省
地质灾害监测预警与应急救援工程技术研究中心
湖南省勘测设计院有限公司
出处
《地质论评》
北大核心
2025年第2期707-717,M0002,共12页
基金
湖南省地质灾害监测预警与应急救援工程技术研究中心开放基金(编号:hndzgczx202404)的成果。
文摘
以南岭北麓湘江上游重点生态区为研究对象,采用InVEST模型中的水量平衡法、泥沙输移比模块和Arcgis空间分析功能开展水源涵养重要性、生物多样性维护重要性、石漠化敏感性、水土流失敏感性评价,通过等权叠加获得生态系统服务重要性及生态敏感性评价分布图。结果表明:①区内水源涵养功能极度重要区面积为5365.90 km^(2),31.86%;生物多样性维护功能极度重要区面积1779.61 km^(2),10.57%;石漠化极敏感区面积为11.38 km^(2),0.07%;水土流失极敏感区面积436.40 km^(2),2.59%。②区内生态极度重要区面积5930.25 km^(2),35.21%;生态极敏感区面积443.55 km^(2),2.63%,主要分布在道县、东安县、桂阳县、宁远县以及双牌县。③区内生态保护等级V级区域面积占比最大,有36.71%,主要分布在山脉较多、植被茂盛的区域。④区内生态本底优良,水土流失问题较为严重,石漠化风险存在,历史矿山集中分布区的生态重要性和生态敏感性较高。
关键词
生态系统服务重要性
生态敏感性
水源涵养
生物多样性
湘江上游
Keywords
the importance of the ecosystem service
ecological sensitivity
water conservation
biodiversity
upper reaches of the Xiangjiang River
分类号
X826 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
改进BTSVM算法及其在桥梁裂缝检测中的应用
4
作者
李浩
罗伟
机构
湖南省勘测设计院有限公司
湖南
铁道职业技术学院智能制造学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第22期119-124,共6页
基金
湖南铁道职业技术学院机电一体化科研创新团队建设资助项目(KYTD202103)。
文摘
针对一般的二叉树支持向量机(BTSVM)分类器收敛速度慢以及完全二叉树和偏二叉树支持向量机分类器错分样本易积累这两个问题,提出一种改进的BTSVM智能识别方法。通过构造一个非平衡二叉树SVM,减少由于前期分类错误造成的误差积累。利用飞狼优化算法对BTSVM算法两个核心参数进行寻优处理,并利用参数优化后的BTSVM对桥梁裂缝进行分类诊断研究。实验结果表明,所构建的改进BTSVM算法具有较强的自主学习能力,可将易区分的类最先分离出来,拥有更高的识别准确率。
关键词
桥梁裂缝检测
BTSVM
完全二叉树
偏二叉树
飞狼优化算法
参数优化
PCA降维
Keywords
bridge crack detection
BTSVM
complete binary tree
partial binary tree
flying wolf optimization algorithm
parameter optimization
PCA dimensionality reduction
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
ECENet:一种高分辨率遥感影像山区耕地提取方法
5
作者
俞友
张子轩
黄亮
机构
湖南省
地质灾害调查监测所
出处
《遥感信息》
2025年第4期37-44,共8页
基金
湖南省地质院科技计划(HNGSTP202409)
国家自然科学基金(42361054)
+1 种基金
湖南省自然科学基金(2024JJ8317)
云南省兴滇英才支持计划(KKRD202221036)。
文摘
针对山区耕地破碎、边界模糊、耕地自动化提取精度仍然较低的问题,提出一种针对不规则耕地的高分辨率遥感影像提取方法。该方法基于CNN-Transformer编解码器架构,构建了高效耕地提取网络模型(efficient cropland extraction net,ECENet)。通过可变卷积增强编码器对不规则耕地边界的特征提取能力,同时在解码器中引入高效局部注意力(efficient local attention,ELA),提高了模型对破碎耕地识别的准确性。在自建的GF-2遥感影像耕地数据集上,在与6种语义分割模型的对比实验中表现出色,总体精度、精确率、召回率、F1分数、平均交并比均取得最优值。并设置消融实验,测试不同模块对模型整体性能提升的影响。实验结果验证了ECENet在山区复杂地貌下的耕地提取任务中显著的有效性和优越性。
关键词
深度学习
语义分割
耕地提取
编解码
注意力机制
Keywords
deep learning
semantic segmentation
cropland extraction
encoder-decoder
attention mechanism
分类号
TP751 [自动化与计算机技术]
S127 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
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全国国土调查中耕地变化分析——以湖南省西南部山区某村为例
刘卓
覃炼
《农村科学实验》
2023
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职称材料
2
坐标注意力及卷积增强的全尺度融合建筑物提取网络
何锐利
乐伟鹏
俞友
黄亮
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
3
南岭北麓湘江上游生态系统服务重要性及生态敏感性评价研究
姚腾飞
覃佐辉
向龙龙
郑鹏飞
陈颖
皮震亚
唐灿
《地质论评》
北大核心
2025
0
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职称材料
4
改进BTSVM算法及其在桥梁裂缝检测中的应用
李浩
罗伟
《现代电子技术》
北大核心
2024
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职称材料
5
ECENet:一种高分辨率遥感影像山区耕地提取方法
俞友
张子轩
黄亮
《遥感信息》
2025
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