摘要：裂缝检测对路面养护具有重要意义,深度学习在该领域取得一定成效。然而,在实际应用中,图像中的噪声纹理背景、复杂的裂缝拓扑结构和图像采集设备给裂缝检测带来了一定的挑战。为了提升在复杂场景下的路面裂缝检测精度,提出了一种改进掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)模型的实例分割算法。使用ConvNeXt-T替代Mask R-CNN的ResNet50框架作为特征生成网络,在自下而上捕获长期依赖的同时保持裂缝特征多样性;设计高维特征提取模块(HFEM)获取高级语义信息,消除背景噪声;引入感受野模块(RFB),扩大感受野,增强多尺度特征信息交互能力。在多结构裂缝图像(MSCI)数据集上进行对比实验,结果表明,提出的改进方法能显著提升Mask R-CNN模型的分割精度,优于经典的Cascade Mask RCNN,最佳模型F1得分84.15%,相较原算法提高了6.29%。在DeepCrack数据集上进行泛化性实验,表现优异。

摘要：针对省级国土空间基础信息平台建设中信息化集成能力不足、业务支撑能力不丰富、数据信息不贯通等问题,本文以江西省为例,按照“统一底图、统一标准、统一规划、统一平台”的建设原则,基于“大中台、微服务、轻应用”的设计理念,打造了江西省自然资源厅统一的集成中心、数据中心和应用中心,建立了面向空间规划、调查监测、政务审批、监管决策的一体化业务支撑体系,打通了部、省、市、县四级数据的互联互通,构建了江西省自然资源厅所有业务系统数据共享交换资源池和交换通道。

摘要：针对西藏贡觉县色拉滑坡,采用小基线集技术获取滑坡一维视线向形变结果,通过多维小基线集技术计算滑坡二维东西向与垂直向形变速率与时间序列形变,结果表明色拉滑坡以东西向形变为主且滑坡前缘特征点累积位移超过100 mm;并将特征点累积形变与地区降雨量进行对比分析,发现每年6月-9月期间滑坡前缘受强降雨影响形变速率加快从而牵引滑坡中后部分加速形变.采用长短期记忆网络模型对滑坡特征点时间序列进行预测分析,预测结果显示周期性和缓慢形变可获得恰当的预测结果,对于剧烈形变的特征点符合其运动趋势.所得结果可为金沙江流域类似滑坡灾害预警提供参考.