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模型构建器和Python编程在林地审核中的应用
1
作者
王鸣
《辽宁林业科技》
2025年第1期91-94,共4页
采矿权审核作为林草部门行政审批的常规工作之一,具有审核数量大、审核内容繁琐、审核时间紧等特点。为提高审核工作效率,减少数据分析人员的重复性劳动,基于模块化理念,利用模型构建器和Python编程,研制出了适用于ArcGIS的采矿权审核...
采矿权审核作为林草部门行政审批的常规工作之一,具有审核数量大、审核内容繁琐、审核时间紧等特点。为提高审核工作效率,减少数据分析人员的重复性劳动,基于模块化理念,利用模型构建器和Python编程,研制出了适用于ArcGIS的采矿权审核数据分析工具。与人工分析方法对比,该工具实现了数据的自动化、流程化处理,简化了数据处理分析的步骤,大大缩短了采矿权审核的数据分析时间,提高了采矿权审核工作的审批效率。
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关键词
模型构建器
PYTHON
ARCGIS
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职称材料
基于U-Net改进模型的辽宁省农村地类无人机正射影像自动识别方法
2
作者
白子斌
《测绘通报》
2025年第S1期155-159,共5页
针对农村土地地类破碎度高、光谱混淆显著导致的传统遥感解译效率低、精度不足问题,本文提出一种基于U-Net改进的深度学习模型(U-Net+PSPNet+CBAM),结合多尺度特征融合与注意力机制,实现辽宁省农村地区高分辨率无人机正射影像的自动化...
针对农村土地地类破碎度高、光谱混淆显著导致的传统遥感解译效率低、精度不足问题,本文提出一种基于U-Net改进的深度学习模型(U-Net+PSPNet+CBAM),结合多尺度特征融合与注意力机制,实现辽宁省农村地区高分辨率无人机正射影像的自动化地类分类。模型在编码器中嵌入卷积块注意力模块(CBAM),通过通道-空间权重动态分配增强对农田边界、房屋轮廓等关键特征的敏感性;在瓶颈层引入自适应金字塔场景解析网络(PSPNet),利用多级空洞池化融合全局上下文信息,提升小地块(<50 m^(2))的识别能力。试验结果表明,改进模型在辽宁省典型农村区域的测试集上平均交并比(mIoU)达73.88%,较传统U-Net模型提升了5.68%,其中房屋和林地的IoU分别达到78.45%和79.07%。本文方法通过多层级注意力与多尺度上下文的协同优化,有效解决了耕地与裸土、宅基地与道路的光谱-空间混合误分问题,为土地确权与动态监测提供了高效的技术支持。
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关键词
无人机正射影像
地类自动识别
U-Net
PSPNet
注意力机制
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职称材料
基于遥感智能解译技术的土地利用时空变化特征及驱动因素分析
3
作者
孙平
陈超
+3 位作者
赵朋
王雨婷
彭敏
姚娜
《测绘通报》
2025年第S1期138-142,150,共6页
本文基于多尺度流行排序方法的多模型解译技术,完成全要素地物分类,深入剖析沈阳市浑南区2009—2023年土地利用变化的时空演变规律及其驱动机制。结果显示,此期间沈阳市浑南区建设用地呈现迅猛扩张态势,耕地与林地等生态用地面积呈波动...
本文基于多尺度流行排序方法的多模型解译技术,完成全要素地物分类,深入剖析沈阳市浑南区2009—2023年土地利用变化的时空演变规律及其驱动机制。结果显示,此期间沈阳市浑南区建设用地呈现迅猛扩张态势,耕地与林地等生态用地面积呈波动式缩减;自然因素、经济增长、人口集聚、政策导向及技术革新构成土地利用变化的核心驱动要素。研究成果可为沈阳市浑南区土地资源可持续管理、国土空间优化布局提供科学决策依据。
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关键词
土地利用变化
驱动因素
遥感监测
城镇化
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职称材料
题名
模型构建器和Python编程在林地审核中的应用
1
作者
王鸣
机构
沈阳市勘察测绘研究院有限公司
辽宁省城市时空信息专业技术创新中心
出处
《辽宁林业科技》
2025年第1期91-94,共4页
基金
辽宁省教育厅基本科研面上项目(LJKMZ20220942)。
文摘
采矿权审核作为林草部门行政审批的常规工作之一,具有审核数量大、审核内容繁琐、审核时间紧等特点。为提高审核工作效率,减少数据分析人员的重复性劳动,基于模块化理念,利用模型构建器和Python编程,研制出了适用于ArcGIS的采矿权审核数据分析工具。与人工分析方法对比,该工具实现了数据的自动化、流程化处理,简化了数据处理分析的步骤,大大缩短了采矿权审核的数据分析时间,提高了采矿权审核工作的审批效率。
关键词
模型构建器
PYTHON
ARCGIS
Keywords
Model Builder
Python
ArcGIS
分类号
S757.2 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
基于U-Net改进模型的辽宁省农村地类无人机正射影像自动识别方法
2
作者
白子斌
机构
沈阳市勘察测绘研究院有限公司
出处
《测绘通报》
2025年第S1期155-159,共5页
文摘
针对农村土地地类破碎度高、光谱混淆显著导致的传统遥感解译效率低、精度不足问题,本文提出一种基于U-Net改进的深度学习模型(U-Net+PSPNet+CBAM),结合多尺度特征融合与注意力机制,实现辽宁省农村地区高分辨率无人机正射影像的自动化地类分类。模型在编码器中嵌入卷积块注意力模块(CBAM),通过通道-空间权重动态分配增强对农田边界、房屋轮廓等关键特征的敏感性;在瓶颈层引入自适应金字塔场景解析网络(PSPNet),利用多级空洞池化融合全局上下文信息,提升小地块(<50 m^(2))的识别能力。试验结果表明,改进模型在辽宁省典型农村区域的测试集上平均交并比(mIoU)达73.88%,较传统U-Net模型提升了5.68%,其中房屋和林地的IoU分别达到78.45%和79.07%。本文方法通过多层级注意力与多尺度上下文的协同优化,有效解决了耕地与裸土、宅基地与道路的光谱-空间混合误分问题,为土地确权与动态监测提供了高效的技术支持。
关键词
无人机正射影像
地类自动识别
U-Net
PSPNet
注意力机制
Keywords
UAV orthophoto
automatic land cover classification
U-Net
PSPNet
attention mechanism
分类号
P237 [天文地球]
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职称材料
题名
基于遥感智能解译技术的土地利用时空变化特征及驱动因素分析
3
作者
孙平
陈超
赵朋
王雨婷
彭敏
姚娜
机构
沈阳市勘察测绘研究院有限公司
出处
《测绘通报》
2025年第S1期138-142,150,共6页
文摘
本文基于多尺度流行排序方法的多模型解译技术,完成全要素地物分类,深入剖析沈阳市浑南区2009—2023年土地利用变化的时空演变规律及其驱动机制。结果显示,此期间沈阳市浑南区建设用地呈现迅猛扩张态势,耕地与林地等生态用地面积呈波动式缩减;自然因素、经济增长、人口集聚、政策导向及技术革新构成土地利用变化的核心驱动要素。研究成果可为沈阳市浑南区土地资源可持续管理、国土空间优化布局提供科学决策依据。
关键词
土地利用变化
驱动因素
遥感监测
城镇化
Keywords
land use dynamics
driving mechanisms
remote sensing detection
urban expansion
分类号
P237 [天文地球]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
模型构建器和Python编程在林地审核中的应用
王鸣
《辽宁林业科技》
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于U-Net改进模型的辽宁省农村地类无人机正射影像自动识别方法
白子斌
《测绘通报》
2025
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于遥感智能解译技术的土地利用时空变化特征及驱动因素分析
孙平
陈超
赵朋
王雨婷
彭敏
姚娜
《测绘通报》
2025
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