基于YOLOv5s的遥感卫星图像森林火灾检测算法

森林火灾是一种毁灭性的自然灾害,其爆发性和易失控性使得火灾的预防和控制变得尤为重要。近年来,基于遥感卫星图像中自动烟火识别的森林火灾检测算法受到国内外研究者广泛关注。然而,在火灾萌芽阶段,森林烟火目标在遥感卫星图像中占比极为微小,传统的目标检测方法难以实现有效检测。针对传统森林火灾检测方法不能有效地及时检测出早期森林火灾着火点的问题,本研究提出一种遥感图像自动超分辨率处理的森林火灾检测算法。首先在遥感图像的处理阶段应用SRGAN模型处理遥感图像,通过该超分辨率模型提高图像检测准确率;其次在YOLOv5s模型的基础上对遥感图像进行提取处理,得到相对于原来更完整准确的结果。本研究在公开的“哨兵”卫星遥感图像数据集进行了大量的验证性和对比性实验,结果表明所提方法的整体检测准确率为74.9%,并且对于模糊的遥感图像其误检率和漏检率在一定程度上有所降低。

小学教师利用博物馆资源辅助教学之研究——以自然科学博物馆附近学校为例

本研究针对位于台中市"自然科学博物馆"周围五公里以内的12所学校教师,利用自编问卷,探讨教师对于科博馆教育资源的使用动机、使用频率、使用项目及使用后的效能进行调查,共发出240份,收回211份,有效问卷205份,有效回收率85%。归纳分析数据后,得到下列结论:受访教师普遍认为科博馆的教育资源,有助于协助教师教学及辅助学生学习。且科博馆与学校的距离会影响教师带学生前往的意愿及前往的交通方式。将"前往科博馆进行教学活动"置入"学校课程计划"中,有提高前往科博馆次数的作用。