基于U-Net算法的区域内自然资源要素变化调查研究

本研究基于U-Net算法使用World View-3卫星高分辨率图像,评估了中国雨林地区森林中的各类要素如类型和树种的识别和分割。通过训练U-Net网络模型,使用7611幅图像和密集标记掩模进行验证,验证结果为U-Net网络总体准确度达到95%以上,并在森林类型分割上实现了0.96的联合交集(IoU)分数。结果表明,深度学习算法结合高分辨率遥感数据在植被和树种等要素分布的应用中具有潜力,可为生态保护和森林管理提供可靠的数据支持。

基于GNSS技术的地籍测绘精度控制研究

地籍测绘控制测量对于确保土地资源的合理利用和管理至关重要。随着社会的发展和土地利用的日益复杂化,为了满足精细化土地管理的要求,研究者采用了CNSS技术,将其应用于土地测绘地籍控制测量中。具体而言,通过GNSS技术,可以更好地进行数据处理,研究者建立了相应的数学模型。在实践中,这种方法在该地区的土地测绘工作中取得了显著的成果。通过建立定位控制网并利用GNSS技术进行测量,地籍碎部的数据得到了精确处理。因此,测绘结果的精度得到了明显的提高,为精细化土地管理提供了可靠的基础。