【摘 要】
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水体的提取研究,一直是科学研究的重点,特别是随着遥感技术的发展,人们越来越倾向于使用遥感影像来提取水体,然而,水体地提取容易受各种因素的影响,而使其提取的精度受限。为了进一步提高水体提取的精度,众多学者们针对各种影响因素提出了许多解决方法,以消除水体提取过程的干扰因子。而大多数方法所针对的,都是水体提取过程中存在的单一方面干扰因子,但是阴影、云雾、裸土、风化岩石、暗色建筑体、洪水、坑塘水面等都会对
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水体的提取研究,一直是科学研究的重点,特别是随着遥感技术的发展,人们越来越倾向于使用遥感影像来提取水体,然而,水体地提取容易受各种因素的影响,而使其提取的精度受限。为了进一步提高水体提取的精度,众多学者们针对各种影响因素提出了许多解决方法,以消除水体提取过程的干扰因子。而大多数方法所针对的,都是水体提取过程中存在的单一方面干扰因子,但是阴影、云雾、裸土、风化岩石、暗色建筑体、洪水、坑塘水面等都会对水体提取的精度存在不同的影响,而目前针对水体的提取中,综合考虑到多种干扰因素影响的方法还鲜有研究。特别是
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建筑废弃物加工再利用是节约资源,减少环境污染的有效之举,将其应用于透水混凝土中更是一举两得的良策。铺装透水混凝土路面是降低城市暴雨内涝灾害发生概率的有效途径。新型直通孔透水混凝土有效的改进了传统透水混凝土的诸多不足,但目前对其研究并未展开。本文采用再生粗骨料,制备出新型直通孔再生透水混凝土,并对其基本性能进行测定。根据孔隙率与透水系数及抗压强度之间的关系,结合暴雨等级(特大暴雨、大暴雨及暴雨),进
由于场景图像包含颜色、角度、姿态和空间分辨率等不同的各种对象,使得遥感场景图像具有类内差异性大而类间相似性小的特点。同时,存在多个子概念与语义类别信息相互关联。而现有的深度学习方法又难以细致地表示图像视觉信息,使得遥感图像场景分类具有极大的挑战性。针对上述问题,本文引入了多示例学习框架,从图像特征和局部区域两个方面研究基于多示例网络的遥感场景分类方法。一方面,场景图像本身的复杂性以及其包含的对象具
绿色作业车间调度是制造企业在当前能源短缺、环境恶化、市场压力大的情况下保持竞争力的有效生产管理运作手段,通过对车间资源的合理分配,实现经济指标和环境指标的协同优化。然而,在实际的绿色作业车间运行生产过程中,充斥着各类型扰动事件随机发生的情况,难以保证原有的调度决策仍能较好地适应当前高度复杂多变的工况。因此,探讨出一套扰动环境下绿色作业车间调度方法是目前亟需解决的问题。在问题要素分析中,在系统地解析