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深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。 相似文献
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政府补贴能否促进企业创新一直存在争议。与以往从资源视角探讨政府补贴与企业创新关系的研究不同,基于信号理论视角,以2012—2016年沪深A股非金融类上市公司为研究样本,通过剔除非研发补贴的噪音并控制样本自选择偏误,实证检验中国转型经济背景下,政府研发补贴对企业创新的微观政策效应,以及企业层面制度因素(产权性质)和区域层面制度因素(制度环境)对该效应的调节作用。研究发现,政府研发补贴释放的积极信号能够帮助企业获取外部创新资源,有效促进企业创新;相比于国有企业,政府研发补贴对非国有企业创新的激励效应更强;制度环境越好,政府研发补贴对企业创新的激励效应越强。研究理论丰富了科技创新政策有效性和信号理论相关研究。同时,研究发现,政府应继续加大对企业创新活动的补贴额度,不断深化所有制改革,为企业创新营造良好的外部制度环境;另外,企业还应充分发挥政府研发补贴信号的杠杆效应,拓宽外部创新资源获取渠道。 相似文献
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新时期社会发展进步速度非常快,伴随着市场经济的推进,许多企业都对整体的业务模式做出了根本的变革,也有很多的企业因引入新的技术理论获得了快速发展,从而走向上市之路。在市场化发行背景下,本文试图结合市场化发展的实际情况,谈IPO抑价现象的具体成因以及解决策略,为实际业务的推进打下坚实的基础。 相似文献
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“记得住乡愁”是乡村旅游和乡村振兴的重要内容。本文基于居民和游客视角,以苏南传统村落为案例地,探讨乡愁的时间特征。结果表明:(1)乡愁主体方面:相对暂居村落的外来人口,三代以上的世代居民对家乡乡愁情感更加强烈;出生在1950—1959和1960—1978年间的这两代游客较多成长在乡村,乡愁文化感知相对更高;离开家乡在外工作生活时间越长的游客在传统村落旅游时,其乡愁情感和乡愁记忆比起未离开家乡或离开家乡较短的人更加强烈。(2)乡愁触点方面:触发居民和游客乡愁的季节集中在秋天和冬天,天气集中在下雨和落雪时,时辰集中在深夜和傍晚时,节庆集中在春节、中秋节、清明节和家乡特有节日,假日主要集中在周末、寒假和“十一”国庆假期。(3)乡愁记忆方面:主客乡愁记忆都主要集中在童年,其次是青少年,最后是成年和老年;游客产生乡愁的频率比居民频率相对高。(4)乡愁载体回忆顺序:主客乡愁载体都会提到“家”和“乡”相关场所和空间,其回忆的顺序是家人、家、家乡和国家。文章最后总结了乡愁旅游开发的启示。 相似文献
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城镇化发展所导致的环境治理问题越来越倍受关注,如何解决垃圾分类问题已成为环境整治的关键.本文基于蚌埠市377份样本数据,借鉴计划行为理论并运用Probit回归模型对影响垃圾分类意愿与行为的因素进行实证分析.回归结果表明,居民的垃圾分类意愿受到受教育水平、垃圾分类意义了解率、垃圾分类麻烦感和分类技能等四个因素的显著影响,居民的分类行为受到意愿、分类设施和技能三个因素的显著影响. 相似文献
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