華南熱帶亞熱帶自然資源課題選題

分類：課題研究 發表時間：2021-12-01 16:50 瀏覽量：

　　華南熱帶亞熱帶自然資源課題在選題時，申請人可根據課題指南選題，或者根據專業領域遇到的問題，以及熱點選題。華南熱帶亞熱帶自然資源課題選題有哪些？平臺課題顧問為大家做出了詳細介紹。

　　一、重點課題

　　1、基于先驗知識的耕地至園林草地的變化檢測

　　針對耕地與園林草地之間發生的農用地內部變化，利用深度學習技術，基于高分辨率遙感影像和多源監測數據，建立耕地變園林草地變化檢測樣本庫，構建耕地變園林草地的變化檢測模型。

　　2、多元協同集成全天候監測圖斑立體核查技術

　　基于“互聯網+”的外業核查驗證技術，集成整合視頻流、低空無人機等多種外業實時動態感知技術，創新應用照片人工智能識別、在線實時比對等技術，構建“獲取、識別、傳輸、檢核”于一體的多元協同集成全天候監測圖斑立體核查技術，并加以驗證。

　　3、基于遙感影像與視頻數據交互驗證的地物變化檢測

　　基于多尺度遙感影像、視頻感知數據，研究利用不同智能解譯模型，針對不同解譯模型對不同感知數據中耕地非農化、違建等典型建（構）筑物提取與交互驗證，研究模型的有機組合，實現多源感知泛化能力。

　　二、一般課題

　　1、深度網絡與地理先驗知識相結合的耕地地塊的自動提取

　　耕作田塊是農田基本建設的最小單元，實現田塊的自動識別提取是田塊尺度下耕地變化情況分析的必要前提。基于高分辨率多源遙感影像數據，結合地形地貌數據、耕地種植季相特征和多源監測數據等，利用深度學習技術，在粵西、粵北等區域研究適用于華南地區沿海平原、丘陵等不同地貌區域的耕地田塊自動識別提取方法。

　　2、基于季相變化特征的撂荒地塊信息提取

　　針對水澆地、旱地撂荒監測相對困難，以及華南地區高分辨率光學遙感影像獲取困難的問題，在粵西、粵北優選區域研究華南地區水澆地、旱地耕作和撂荒的季相變化特征差異，構建基于時序雷達影像的水澆地、旱地中撂荒地塊的信息提取模型。

　　3、智能解譯正負樣本不均衡問題研究

　　針對樣本庫中典型地物變化檢測的正負樣本類別不均衡的情況，研究正負樣本不均衡程度對模型查全率與召回率的影響。通過研究正負樣本類型、數量等參數變化對樣本均衡程度的影響，使用樣本增廣的方式，解決正負樣本不均衡的方法和手段。提出一套解決正負樣本不均衡的研究方法，構建一套正負樣本均衡的高精度模型。

　　4、基于知識規則的核查舉證照片圖斑地類精準識別關鍵技術

　　針對自然資源調查、執法等工作采集的實地照片，挑選不少于5個地類，研究利用機器學習等技術自動或半自動開展利用照片對土地利用地類分類的方法，形成能夠用于工程應用的算法和技術流程，并開展區域示范應用。

　　5、基于輕量深度模型的遙感影像的應急監測

　　為了適應應急監測的快速響應要求，通過采用輕量級模型（如簡單網絡結構的模型、低浮點精度深度模型等），對實時的可見光、Lidar、SAR、高光譜等信息量較大的數據提供的精度稍低但快速及時的解譯結果，服務支撐自然資源應急監測。

　　6、基于城鄉轉型的城市碳排放時空特征及驅動機制比較研究

　　基于城鄉轉型與地域類型劃分研究，開展不同地域類型碳排放時空變化及估算方法研究、不同地域類型碳排放驅動機制比較研究，定性定量揭示不同地域類型碳排放的主要影響機制。

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文章名稱：華南熱帶亞熱帶自然資源課題選題

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