华南热带亚热带自然资源课题选题

　　华南热带亚热带自然资源课题在选题时，申请人可根据课题指南选题，或者根据专业领域遇到的问题，以及热点选题。华南热带亚热带自然资源课题选题有哪些？平台课题顾问为大家做出了详细介绍。

　　一、重点课题

　　1、基于先验知识的耕地至园林草地的变化检测

　　针对耕地与园林草地之间发生的农用地内部变化，利用深度学习技术，基于高分辨率遥感影像和多源监测数据，建立耕地变园林草地变化检测样本库，构建耕地变园林草地的变化检测模型。

　　2、多元协同集成全天候监测图斑立体核查技术

　　基于“互联网+”的外业核查验证技术，集成整合视频流、低空无人机等多种外业实时动态感知技术，创新应用照片人工智能识别、在线实时比对等技术，构建“获取、识别、传输、检核”于一体的多元协同集成全天候监测图斑立体核查技术，并加以验证。

　　3、基于遥感影像与视频数据交互验证的地物变化检测

　　基于多尺度遥感影像、视频感知数据，研究利用不同智能解译模型，针对不同解译模型对不同感知数据中耕地非农化、违建等典型建（构）筑物提取与交互验证，研究模型的有机组合，实现多源感知泛化能力。

　　二、一般课题

　　1、深度网络与地理先验知识相结合的耕地地块的自动提取

　　耕作田块是农田基本建设的最小单元，实现田块的自动识别提取是田块尺度下耕地变化情况分析的必要前提。基于高分辨率多源遥感影像数据，结合地形地貌数据、耕地种植季相特征和多源监测数据等，利用深度学习技术，在粤西、粤北等区域研究适用于华南地区沿海平原、丘陵等不同地貌区域的耕地田块自动识别提取方法。

　　2、基于季相变化特征的撂荒地块信息提取

　　针对水浇地、旱地撂荒监测相对困难，以及华南地区高分辨率光学遥感影像获取困难的问题，在粤西、粤北优选区域研究华南地区水浇地、旱地耕作和撂荒的季相变化特征差异，构建基于时序雷达影像的水浇地、旱地中撂荒地块的信息提取模型。

　　3、智能解译正负样本不均衡问题研究

　　针对样本库中典型地物变化检测的正负样本类别不均衡的情况，研究正负样本不均衡程度对模型查全率与召回率的影响。通过研究正负样本类型、数量等参数变化对样本均衡程度的影响，使用样本增广的方式，解决正负样本不均衡的方法和手段。提出一套解决正负样本不均衡的研究方法，构建一套正负样本均衡的高精度模型。

　　4、基于知识规则的核查举证照片图斑地类精准识别关键技术

　　针对自然资源调查、执法等工作采集的实地照片，挑选不少于5个地类，研究利用机器学习等技术自动或半自动开展利用照片对土地利用地类分类的方法，形成能够用于工程应用的算法和技术流程，并开展区域示范应用。

　　5、基于轻量深度模型的遥感影像的应急监测

　　为了适应应急监测的快速响应要求，通过采用轻量级模型（如简单网络结构的模型、低浮点精度深度模型等），对实时的可见光、Lidar、SAR、高光谱等信息量较大的数据提供的精度稍低但快速及时的解译结果，服务支撑自然资源应急监测。

　　6、基于城乡转型的城市碳排放时空特征及驱动机制比较研究

　　基于城乡转型与地域类型划分研究，开展不同地域类型碳排放时空变化及估算方法研究、不同地域类型碳排放驱动机制比较研究，定性定量揭示不同地域类型碳排放的主要影响机制。