关于强化集团企业绩效管理的思考

不断发展变化的市场经济形式为企业带来了更多的挑战。为了能够更好的面对时代发展带来的挑战,提高企业的综合竞争力,保障企业长久稳定的发展,重视并提高企业现代化管理水平至关重要。绩效管理作为企业现代化管理内容之一,对企业的生产发展有着直接的影响。集团企业通过完善的绩效考核体系对员工的工作进行评估,并对考核评估结果按照企业标准进行激励,在提高员工积极性的同时,推动企业战略目标的达成。现代化管理已经广泛地应用于集团企业,但是在具体的实施过程中还是存在着诸多的不足需要完善,如绩效管理意识不足、绩效管理体系不完善、绩效管理人员素质有待提高以及缺乏完善的沟通反馈机制等,导致绩效管理无法有效地发挥自身的优势,积极的促进企业运行的效率和水平,推动集团企业向着更高的层次发展。本文对集团企业绩效管理进行了概述,分析了集团企业绩效管理实施的必要性和意义,指出了当前集团企业发展过程中绩效管理存在的问题,并提出了针对性的策略,希望为集团企业绩效管理的发展提供一些借鉴和参考。

卫星遥感在铁路监测中的应用进展

国内外卫星遥感技术不断发展,基于卫星遥感的监测技术在铁路中的应用不断增加。本文综述了卫星遥感图像和数据在我国当前铁路勘测、施工和运营中的应用进展,并对后续应用和发展趋势进行了展望。

基于Sentinel-1/2数据一种改进的决策树方法提取荔枝果园研究

荔枝种植在热带、亚热带地区,受限于多云多雨天气和遥感技术,获取多时相并且能够表征荔枝物候特征的有效高光谱与高空间分辨率数据是比较困难的,这阻碍了荔枝果园的提取。采用Sentinel-1时间序列微波数据构建了荔枝关键生育期特征,并结合Sentinel-2数据提出了一种改进的荔枝果园识别模型,并将该模型应用于茂名市荔枝果园的识别。结果表明:成熟期荔枝与其他植被或作物的VH极化特征差异显著;该方法在荔枝果园空间分布制图的总体精度为90.34%,Kappa系数为0.84。该方法能够有效刻画荔枝的关键生育期特征,且准确识别光谱与空间特征相似的荔枝果园。为热带和亚热带其他果园的识别提供了参考,对果园的生长监测、精确管理和产量估算具有重要意义。

融合先验信息的单株植物三维结构点云配准方法

针对样本一致性初始对化(SAC-IA)点云配准算法在处理样本抽样和误差计算时存在的高计算成本和鲁棒性不足的问题,提出一种融合先验信息的单株植物三维结构点云粗配准方法。该方法首先采用“体素下采样+直通滤波+统计离群点去除”的点云预处理策略,在有效降低点云数据量的同时保留植物结构的关键特征信息。通过引入基于先验知识的初始姿态约束,对SAC-IA算法进行改进,减少不合理变换矩阵的迭代次数,从而提高配准效率,降低误匹配风险。实验结果证明,所提方法配准均方根误差为6.242,时间为0.902 s,相比SAC-IA方法节省了1.407 s,显著提升了单株植物三维结构点云配准的运算效率和鲁棒性。

基于多尺度特征融合的遥感影像水体检测

地表水在全球生态环境中发挥着重要作用,因此动态捕捉地球上地表水的分布和范围是必要的。然而,由于地表环境的高度复杂性,现有的地表水体检测方法在适用性和精确度方面存在局限性,特别是在高异质性区域,如城镇、山地和云覆盖区域等。为了提升不同地表环境中不同类型水体的识别精度,提出一种基于多尺度特征融合的遥感影像水体检测方法(MFWD)。该方法首先基于深度残差网络模型提取水体和地表的不同级别特征;其次,设计空洞空间金字塔池化(ASPP)模块和通道—空间注意力机制(CSAM)模块充分挖掘高级语义信息,捕获水体的高级特征;最后,利用跨尺度连接融合不同尺度的低级空间细节特征和高级语义信息,获得全面的特征表示,从而有效识别水体。利用Sentinel-2数据进行水体检测实验,结果表明,MFWD方法获得了95.6%的整体识别精度,提高了不同类型水体的识别准确性,改善了对细小水体和高异质性区域水体的检测效果。

AirSat商业小SAR卫星星座及其应用

介绍了AirSat商业小SAR卫星星座的特点、规模和典型商业应用,并基于SAR遥感的特点和优势,探索了AirFast遥感快速服务平台开展俄乌冲突事件的快反支持能力。

基于视觉注意力机制的多源遥感图像语义分割

近年来,随着空间感知技术的不断发展,对多源遥感图像的融合处理需求也逐渐增多,如何有效地提取多源图像中的互补信息以完成特定任务成为当前的研究热点。针对多源遥感图像融合语义分割任务中,多源图像的信息冗余和全局特征提取难题,本文提出一种将多光谱图像(Multispectral image,MS)、全色图像(Panchromatic image,PAN)和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像融合的基于Transformer的多源遥感图像语义分割模型Transformer U-Net(TU-Net)。该模型使用通道交换网络(Channel-Exchanging-Network,CEN)对融合支路中的多源遥感特征图进行通道交换,以获得更好的信息互补性,减少数据冗余。同时在特征图拼接后通过带注意力机制的Transformer模块对融合特征图进行全局上下文建模,提取多源遥感图像的全局特征,并以端到端的方式分割多源图像。在MSAW数据集上的训练和验证结果表明,相比目前的多源融合语义分割算法,在F_(1)值和Dice系数上分别提高了3.31%~11.47%和4.87%~8.55%,对建筑物的分割效果提升明显。