近40年黑龙江省土地利用变化及其驱动力分析

为研究近40年黑龙江省土地利用变化及其驱动力,选择1980年、1990年、2000年、2010年和2015年的遥感影像,参考《黑龙江省统计年鉴》中相关土地利用变化驱动力因素数据,基于RS和GIS技术,在ENVI5.3和ArcGIS10.2软件的支持下,采用监督分类方法,研究近40年黑龙江省土地利用类型及其各类土地类型所占面积。利用空间叠加分析方法、土地利用转移矩阵、单一土地利用动态度,对其土地利用变化及其驱动力进行研究。结果表明:近40年来,黑龙江省土地利用变化以耕地和林地为主,耕地和建设用地面积有明显上升的情况,林地、草地、水域、未利用地面积有持续下降的趋势,未利用地大幅度下降以及耕地面积的增加是近40年黑龙江省土地利用的主要变化特征。从空间分布方面来看,六种土地类型转移的方向主要集中分布在黑龙江省东部。引起黑龙江省近40年土地利用发生变化的主要驱动力因素是人口数量的变化和黑龙江省经济的快速发展。

基于物联网的通用型变形监测系统设计与实现

目前变形监测系统多以单应用模式为主,即面向监测对象特点进行定制化开发,存在或无法同时支持人工监测、自动化监测两种模式,或只支持单一传感器而无法集成更多传感器等问题,适用场景受限,无法大范围推广使用。针对此问题,基于物联网、数据库及互联网技术的特点,通过划分监测项维度,基于PL/pgSQL(Procedural Language/Postgres SQL)编写对应数据处理函数,采用关键环节配置化的模式进行系统设计,实现了一套融合多类传感器,支持多应用场景、多监测项及多监测模式的通用型变形监测系统,通过测试验证了技术路线的可行性。

基于轻型注意力卷积网络的无人机遥感影像多目标检测

针对现有深度学习模型体量大,难以在机载边缘硬件环境上直接部署并流畅开展推理的问题,本文提出了一种轻量化的无人机遥感影像多目标检测模型。该模型利用分组卷积核与通道混排结构构建了特征提取结构的基本层,使用轻型通道注意力机制加强模型对实际特征的聚焦程度,使用双层特征强化结构输出多尺度的特征图,通过改进的非极大值抑制算法实现目标框的筛选输出,并利用多源无人机影像数据集对模型进行训练和验证。试验结果表明,本文所提出模型在测试数据集上平均精度均值可以达到88.91%,较其余三组对照模型分别提高了7.07%、16.64%和11.56%。训练后模型仅有42.5 MB,在测试环境下的每秒检测张数(Frames Per Second,FPS)可以达到57,证明本文提出的模型能够在有限的内存及计算资源硬件条件下快速且精准地完成检测任务。