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题名林地认定不确定性对林地保护管理的影响分析
被引量:4
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作者
何冬梅
龙廷位
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机构
云南省林业调查规划院
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出处
《林业调查规划》
2018年第5期76-79,共4页
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文摘
林地认定依据和标准不同、工作成果、技术更新等均可能产生林地认定的不确定性。文中分析了林地认定不确定对林地保护管理的主要影响,包括对林地林权保护管理、林地转为建设用地审核审批管理、林地实行总量控制和定额管理、实施林地管理法律法规等几方面的影响,提出了从顶层设计到基层管理对解决林地认定不确定性的对策和建议。
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关键词
林地认定
不确定性
林地保护管理
土地分类
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Keywords
forestland identification
uncertainty
protection and management of forestland
land classi- fication
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分类号
S758.8
[农业科学—森林经理学]
S75
[农业科学—森林经理学]
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题名基于多尺度特征融合的土地利用分类算法
被引量:1
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作者
张军
解鹏
张敏
闫文杰
石陆魁
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机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北省科学技术厅河北省大数据计算重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1099-1104,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61702157)
天津市自然科学基金项目(16JCQNJC00400)
河北省自然科学基金项目(F2017202145)。
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文摘
针对土地利用分类中高空间分辨率遥感图像已标注样本少和传感器高度变化导致地物形变等问题,提出一种基于多尺度特征融合的土地利用分类算法。通过对多个卷积层特征进行多尺度自适应融合,降低地物形变对分类精度造成的影响。为进一步提高分类精度,利用预训练网络提取的深度特征对多尺度特征融合部分和全连接层进行预训练,采用增广数据集对整个网络进行微调。实验结果表明,自适应融合方法改善了融合效果,有效提高了土地利用分类的精度。
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关键词
深度学习
迁移学习
卷积网络
多尺度特征
自适应特征融合
土地利用分类
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Keywords
deep learning
transfer learning
convolution network
multi-scale feature
adaptive feature fusion
land use classi-fication
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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