摘要：针对课程思政建设过程中出现的专业教育和思政教育“两张皮”问题,提出面向计算思维能力培养的横向和纵向双向问题链驱动的课程思政教学模式,以计算机科学导论课程为例,介绍教学设计与实践过程,最后通过双向问题链评价方法说明教学效果。

摘要：建立小麦-玉米轮作耕地遥感估产模型,可及时准确估测耕地综合粮食产量。本研究以山东曹县冬小麦-夏玉米轮作耕地为对象,利用2018—2019年Sentinel-2影像,通过对比基于QGIS平台的时序特征分类与支持向量机算法,优选提取冬小麦-夏玉米轮作耕地播种面积;通过小麦、玉米植被指数与其统计产量的相关性,筛选敏感植被指数及其生育期,采取牛顿-梯形积分法,获取敏感光谱时段植被指数积分值,构建基于积分值组合的多元线性回归和3种机器学习(随机森林RF、BP神经网络BPNN和支持向量机SVM)模型,并优选最佳估产模型。结果表明:利用QGIS平台基于时序特征提取冬小麦-夏玉米播种面积精确率达94.6%,其总体精度与Kappa系数比支持向量机算法分别高5.9%和0.12;敏感光谱时段的遥感估产优于单生育期,小麦基于归一化植被指数与比值植被指数及玉米基于增强型植被指数与结构加强色素植被指数的积分组更能有效凝聚光谱信息;植被指数积分最优组合方式为差值,机器学习算法拟合精度高于经验统计模型;最佳估产模型为机器学习算法的差值组-随机森林(DVG-RF)模型(R^(2)为0.843,均方根误差为2.822 kg·hm^(-2)),估产精度达93.4%。本研究探索了利用QGIS平台提取播种面积,对冬小麦-夏玉米轮作耕地粮食估产方法进行了系统研究,建立的多植被指数积分组合模型有效可行,对提升估产精度和效率具有参考价值。