摘要：高光谱影像具有丰富的空间和光谱信息,充分提取和利用这两个维度的信息是高光谱分类算法重点关注的问题。目前深度特征提取网络通常利用单分支串行网络连续提取空谱特征或双分支并行网络分别提取空谱特征。由于空间和光谱维内在差异,单分支串行网络连续提取的两类特征之间会互相干扰。并行双分支网络虽然可以减少两类特征之间的干扰,但同时会忽略空间和光谱特征间的潜在相关性。为解决上述问题,本文提出了一种三分支分组空谱注意力深度网络结构。该网络具有3个分支,分别用于提取空间、光谱和空谱联合特征。针对3个分支的不同特性,设计了不同的注意力机制以加强特征的判别性。该网络既可以提取独立的空间和光谱特征,又保留了空间和光谱之间的相关性。在5个数据集上的实验表明,本文所提出的方法要优于现有的一些先进算法。

摘要：深度卷积神经网络在高光谱图像分类任务上取得了优越性能。但是,主流深度学习算法通常采用一阶池化运算,容易忽略光谱之间的相关性,因而难以获取高阶统计判别特征。另外,这类算法往往难以选择最优的窗口大小去捕获不同感受野信息。针对上述问题,本文提出了一种结合协方差池化和跨尺度特征提取的高光谱影像分类方法。该方法设计了跨尺度自适应特征提取模块,能够自动提取多尺度特征,获取不同视野的互补信息,避免了尺度选择问题;进一步利用平均池化和快速协方差池化的联合池化操作,得到一阶统计量和结合空间光谱信息的二阶统计量;最终,将一阶和二阶池化特征进行融合用于分类。在3个公开高光谱数据集Indian Pines、Houston和Pavia University上分别随机选取5%、5%和1%标记样本进行训练,本文算法得到的总体分类精度分别达到97.63%、98.48%和98.21%,分类性能优于主流深度学习方法。

摘要：受限于优质教育资源的有限性及其分配机制,基础教育的数量、质量与获取机制会显著影响土地和住房价格,形成具有时空间异质性的资本化效应,从而影响教育均等化与可及性。如何理解这种资本化效应的理论基础、测度方法与影响机制,采取有效策略降低教育资本化效应,推动基础教育均等化与可及性,成为新型城镇化亟需解决的重要问题。基于此,系统研究基础教育资本化效应的理论基础、研究过程、实证方法与结果,以及差异化结果的影响因素,并从学区分配制度渐进改革、溢价捕获工具使用、保障住房多层优化配置等提出促进教育起点公平的政策建议。这对推动基础教育资源优化分配,实现基础教育资源获取的均等化与可及性,具有一定的理论和实践价值。

摘要：中国式现代化是全体人民共同富裕的现代化,乡村旅游是促进农村农民共同富裕的重要途径。本文针对当前特色古村落的旅游发展所面临的核心矛盾和典型困境,以宁海县许家山村为案例进行深入剖析,并基于共同富裕视角提出优化策略和发展路径。

摘要：地理师范类本科专业肩负着培养新时代教育师资与地理学科发展接班人的多重重任,需要构建较为完备的专业素养培育体系,加强专业人才培养体系建设,助力专业人才培养质量提升。文章针对当前地理师范类本科专业人才培养过程中存在的问题,提出以下几点体系建设建议:针对学生未来的个性化发展,优化课程设计体系;重视野外实践模式优化,加强高校之间的资源共享;强化高校与中学间的联动关系,提升教育实习效果;充实科研探索类训练,为学生奠定未来发展基础。通过该体系建设,以期为师范认证背景下的本科专业人才培养提供参考。

摘要：深度学习强调高阶思维与认知建构,与学生的地理核心素养培养具有内在一致性。深度学习强调将主动建构的知识体系与技能方法迁移运用到真实情境。因此,全情境覆盖的课堂教学是学生开展深度学习的关键环节。为加强地理核心素养的培养,地理教师需要创设全情境地理课堂,融合知识体系,架设知识联系,促进学生的深度学习成效。本文以“农业区位因素及其变化”一节为例,基于杭州市塘栖镇枇杷产业共富“金果子”的典型案例,进行深度学习理念下的全情境教学研究并提出系列教学策略,以期优化地理深度学习教学设计,为地理学科教学提供有益的借鉴。

摘要：工业研学旅行是地理研学旅行的重要组成部分。工业研学旅行有利于工业文化遗产的保护利用和工业的转型升级,能更好地实现研学旅行的教育价值。基于深度学习理论,以哈尔滨市香坊区为例,结合湘教版高中地理教材和区域内工业旅游资源,按照研学前、研学中、研学后三个阶段,设计了以“老工业基地的前世今生”为主题的工业研学旅行方案。

摘要：在研学旅行中,学生高效探究并掌握地理过程是一个难点。“体验学习圈”理论主张将复杂的地理过程性问题分解为螺旋上升式的问题链。将该理论用于地理过程性知识学习,有利于学生理解地理现象发生、发展的规律,培育其地理过程性思维。基于此,本文以“体验学习圈”为研究方法,在分析其内涵的基础上,论述其与地理研学探究过程之间的适切性。以舟山海岸地貌景观为例,基于“体验学习圈”,设计具体体验、反思观察、抽象概括和主动检验四个学习环节首尾相衔接的研学课程,同时从现代海岸地貌、古海岸地貌与地质活动三个方面进行探究实践,并制定评价量表对学生研学过程表现与成果进行评价。

摘要：准确的红树林分布信息对红树林保护和管理具有重要意义。尽管已有不少红树林遥感制图研究,但如何有效利用多源遥感特征来提高红树林制图精度仍有待探索。首先,利用多源遥感数据提取光谱、散射、纹理和地形等时序特征来设计15种特征组合;然后,利用随机森林模型分析不同特征组合在红树林识别中的精度,从而获得最优特征组合;最后,基于Google Earth Engine(GEE)平台获取2021年广东省10 m空间分辨率的红树林分布。结果显示,冬季光谱特征的重要性最高,特征类型越丰富对应制图精度越高,最优特征组合的总体精度为92.25%,Kappa系数为0.91。通过探究红树林识别中的最优特征组合,在多特征参数支持下实现广东省红树林信息提取,研究成果可为大范围红树林精准制图提供科学参考。

摘要：促进优质基础教育覆盖率提高及均衡分布、控制大城市房价高涨是当前城市可持续发展和社会公平领域的讨论热点。以广州市街镇一级行政区划为案例研究单元,基于2018年包括POI在内的多源数据,探究学区化管理政策下不同类型优质基础教育资源分布与住房价格的空间关联性。研究发现:(1)决定二者空间关系的主要因素包括公共财政投入、教育改革、招生政策、人口、生源、街镇所处的市辖区历史及地方空间规划和发展功能定位等;(2)从不同学段来看,优质小学的分布密度与房价的相关性最高,其次是幼儿园、初中、高中依次递减;(3)从全市范围来看,基础教育资源的质量和房价分布在空间上均有“中心高-边缘低”的特征,街镇一级的优质学校密度越高,房价越高;(4)把城市划分为中心区、近郊区和远郊区三个圈层,发现中心区的学区房效应极高,各级各类的优质学校均与房价呈强关联;在近郊区,优质民办学校聚集的特征明显,其中市一级民办幼儿园与房价的关联性最强;而在远郊区,优质学校分布较少,房价也明显比中心区低,二者在街镇一级尺度的空间关系并不明显。研究建议未来应打破优质基础教育资源和住宅间的空间关联性,通过均衡选址规划名校校区,改善中心区与郊区基础教育资源分布不均的状况。