基于GAN网络的遥感图像去云研究

主要研究了遥感图像应用中的重要问题,特别是云遮挡可能导致数据准确性下降的情况。为了克服这一问题,采用了组卷积、多头自注意力机制和生成对抗网络,构建了一种端到端的遥感图像去云网络。通过在RICE数据集上的实验证明,研究的方法在解决云层遮挡问题方面表现显著,成功生成了清晰且无云的遥感图像。总体而言,为水利工程和遥感图像处理领域提供了一种高效的解决方案,尤其在空间信息利用、计算和参数优化方面具备明显优势。

基于SAR遥感影像的水体提取研究

使用基于Swin Transformer的深度学习模型,成功应用于Sentinel-1合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)遥感图像水体提取任务。通过MSTAR数据集进行预训练和迁移学习,模型在遵义地区的实验中表现出显著的准确性和效率。采用图像预处理和Swin Transformer的窗口注意力机制,成功提高了水体提取性能。实验结果显示,该模型在提取水体矢量信息方面取得了显著成果,为遥感图像处理和水体提取领域的进一步研究提供了有力支持。

论高层建筑工程的监理要点

针对高层建筑的特点,简要介绍了施工准备阶段监理工作的要点,着重对施工过程中高层建筑混凝土强度监理、机电安装监理、安全监理要点进行了详细阐述,并探讨了协调管理的重点与原则,以期实现监理目标。

论大型建设项目的质量控制

大型建设工程一般具有工程量大、投资多、技术复杂、时间紧迫、质量要求高等特点,由于大型建设工程的复杂性、庞大性以及重要性,对所有参加建设的组织和管理者都提出了更高的技术要求和管理要求,尤其在质量管理方面,为大型建设工程质量管理带来许多新的启示。