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云检测是遥感图像预处理的重要步骤,云检测精度直接影响后续遥感图像应用的准确性,针对现有云与云阴影分割任务中,泛化能力差,误检漏检现象严重的问题,本文提出了一种改进型U-Net网络模型,该模型以U-Net为主干网络,加入高效通道注意力机制,修改激活函数。将遥感图像作为输入,放入基于高效通道注意力的U型云图分割模型中进行训练,在获得最优权重后,输出包含云区域、云阴影区域和背景区域的遥感图像分割结果。实验结果表明,相比于现有分割模型,本模型在云和云阴影的分割任务中参数量最低,准确率最高,泛化效果最好。 相似文献
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主要研究在不同环境条件下,长江三角洲地区不同母质发育土壤中铜解吸规律.试验采用具有代表性的长江三角洲地区4种母质发育而成的土壤,加入外源铜培育污染土样,以不同pH酸雨为解吸液对污染土样进行解吸.结果表明:随着酸雨的加入,已污染土壤中Cu的解吸量增加;在酸雨pH相同时,酸雨对Cu的解吸量与污染土样中Cu含量呈正变关系;在已污染土壤中Cu含量相同时,Cu的解吸量随着酸雨pH的下降而增加.比较不同母质发育而成的土壤,在pH=3.0、4.0、5.6时,已污染土壤中Cu的解吸量由强到弱的顺序为:沟沟堆积母质、湖相沉积物母质、河相沉积物母质,海相沉积物母质.在pH=2.0时,河相沉积物母质、海相沉积物母质Cu的解吸量增加迅速. 相似文献