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为提高葡萄种植区遥感识别精度,基于高分二号卫星遥感影像,对U-Net网络进行改进:从空间和通道维度自适应校准特征映射,以增强有意义的特征,抑制不相关的特征,提升地物边缘分割精度;减少下采样次数,使用混合扩张卷积代替常规卷积操作,以增大卷积核感受野,降低图像分辨率的损失,提高对不同尺寸地物的识别能力。实验结果表明,本文模型在测试集上的像素准确率、平均交并比和频权交并比分别为96.56%、93.11%、93.35%,比FCN-8s网络分别提高了5.17、9.57、9.17个百分点,比U-Net网络提高了2.39、4.59、4.39个百分点。此外,本文通过消融实验和特征可视化证明了注意力模块和混合扩张卷积在精度提升上的可行性。本文模型结构简单、参数量少,能够识别不同面积的葡萄种植区,边缘分割效果良好。 相似文献
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为了解万山典型喀斯特地区石漠化演变与土地利用变化的相关性,采用监督分类方法解译2000、2010年和2015年万山区土地利用现状图,与构建的岩性及同期石漠化叠加分析,探明每种岩性土地利用分布特征和每种土地利用类型石漠化发生百分比,以此揭示各土地利用类型对石漠化影响的程度。结果表明:从岩性空间上看,林地(有林地、灌木林地)在非碳酸盐岩组合上分布面积最广,其中林地面积最多为142.89 km2,在灰岩与白云岩混分布最少,面积最少为13.37 km2;2005—2010年的石漠化在灰岩与白云岩混上变化最大,变化速率为-1.87 km2·a-1,其中,在灰岩与白云岩混上发育的轻度、中度石漠化比例最高,白云岩夹碎屑岩上发育的重度石漠化比例最高,整体上来说石漠化更容易在碳酸盐岩(灰岩与白云岩混、白云岩夹碎屑岩)上产生。根据典型石漠化的分级情况和各地类石漠化分布的占比得出,研究区发生石漠化的土地类型主要为旱地和林地(有林地、灌木林地),这两类土地类型对石漠化的贡献和响应最大,两地类石漠化发生比例最高分别为20.87%和4.32%,而旱地主要以发生轻度石漠化为主,且发生机率高达93.61%。研究结果为研究区内石漠化发生区域的定位和治理提供了科学参考。 相似文献
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平菇菌糠替代木屑栽培茶薪菇和黑木耳 总被引:7,自引:1,他引:6
采用平菇(Pleurotus ostreatus)菌糠不同比例替代木屑栽培茶薪菇 (Agrocybe aegerita)和黑木耳(Auricularia auricula),以常规培养料(木屑85%,麸皮12.5%,石膏1.5%,蔗糖1%)为对照,探讨平菇菌糠部分替代木屑栽培两种食用菌的可行性.结果表明,平菇菌糠代替部分木屑栽培茶薪菇和黑木耳是可行的;且在供试替代比范围内,两种食用菌产量随替代比的增加而增加;供试配方中,配方D(木屑40%,菌糠45%,麸皮12.5%,石膏1.5%,蔗糖1%)栽培的茶薪菇和黑木耳产量均最高,筛选为适宜配方. 相似文献
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利用MATLAB和模糊控制理论对离合器起步结合过程进行动力学分析和建模仿真,并得到汽车起步评价指标及其影响因素。结果表明,只要合理地控制离合器主、从动盘之间的正压力及其增长率,就可以满足汽车起步平顺性和使用寿命的要求。 相似文献
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本试验采用自制简易有机肥发酵装置,以中药渣、稻草为原料进行高温好氧发酵,产生CO2气肥供棚室蔬菜生长所需,分析其对棚室中CO2浓度变化、温度变化及甘蓝的产量、品质的影响。结果表明:以中药渣、稻草为原料,调节水分,添加发酵菌剂后,物料迅速发酵升温,产生大量CO2,一次加料可持续供气肥22d以上。棚室内CO2浓度可持续保持在510mg/kg以上,20~22d后,通过补充有机物料,可持续供应CO2。实施棚室CO2施肥后,弥补了棚室CO2亏缺,改善了甘蓝生长条件,甘蓝长势明显优于对照,硝酸盐、维生素C、可溶性糖等品质指标均有所提高,产量可比对照增加39.64%。 相似文献
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以木质素、乙二醇二缩水甘油醚为材料,在碱性催化剂作用下开环反应合成木质素环氧聚合物(EPL),将木质素环氧聚合物与大豆分离蛋白(SPI)进行交联反应,制备改性大豆蛋白胶黏剂;采用环氧值测定、傅里叶红外光谱、核磁共振、热质量分析等方法,分析木质素环氧聚合物的环氧值、化学结构,探索木质素环氧聚合物对改性大豆蛋白胶黏剂结构、热稳定性、胶合强度的影响,评价木质素环氧聚合物对大豆蛋白胶黏剂结构、胶合性能的改性效果.结果表明:木质素成功接枝环氧基团,合成了高反应活性的木质素环氧聚合物,环氧值为2.92 mol/kg,与商用水性环氧树脂环氧值接近;木质素环氧聚合物可以与大豆蛋白分子发生氢键作用和化学反应,形成交联结构,提高改性大豆蛋白胶黏剂的耐热性能;当木质素环氧聚合物质量分数为5%时,改性大豆蛋白胶黏剂胶合强度达到0.99 MPa,满足国家标准GB/T 9846—2015规定的Ⅱ类胶合板要求. 相似文献
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针对大区域高分辨率数字高程模型(DEM)数据较难获取、超分辨率重构(降尺度)较低分辨率的DEM精度不高、难以满足实际需要的问题,提出一种对起伏特征较明显的山区DEM超分辨率重构的方法。利用较深层的神经网络充分学习高低分辨率DEM之间的非线性映射关系;为了降低训练难度,结合残差学习的方法进行数据训练。将双立方插值法、稀疏混合估计法重构的DEM及提取的坡度结果分别同深层残差网络法的结果进行对比,结果表明,3种方法DEM结果的差值平均值分别为0.41、0.34、0.34 m,RMSE分别为0.5945、0.5715、0.4869 m;坡度结果的差值平均值分别为3.02°、2.04°、1.99°,RMSE分别为3.6498°、3.1360°、2.7387°;处理时间分别为0.052、663.39、2.16 s。研究表明,对于10、20、40 m的DEM,本文方法在空间分布和误差方面优于其他方法,在耗时效率上也优于稀疏混合估计法,适合应用于梯田等地形复杂的区域进行超分辨率重构。 相似文献