简介：摘要：随着信息时代的到来，信息提取能力已成为学生必备的基本技能之一。小学语文作为基础教育的重要学科，肩负着培养学生信息提取能力的重任。本文旨在探讨小学语文信息提取单元的整体设计，通过明确教学目标、优化教学内容、创新教学方法与活动、完善评价与反馈机制以及合理利用教学资源，全面提升学生的信息提取能力。本文主要从如何更好地利用智慧阅读平台提高小学生在阅读教学中的信息提取能力的教学策略，以及智慧阅读平台对小学语文的应用。

简介：摘要：随着遥感技术的快速发展，卫星影像在地球观测、环境监测、城市规划等领域发挥着重要作用。然而，由于卫星影像数据量大、复杂度高，传统的手动分类和测绘信息提取方法已经无法满足实际需求。本文提出了一种基于深度学习的卫星影像自动分类与测绘信息提取方法，通过对卫星影像进行数据准备与预处理，选择合适的深度学习模型进行训练，实现了对卫星影像的自动分类与测绘信息提取。实验结果表明，该方法具有较高的分类准确率和信息提取效率，为卫星影像的处理和应用提供了新的思路。

简介：摘要：本文介绍了遥感影像数据处理与地理信息提取技术在不同领域的应用。通过分析遥感影像数据，可以提取出有关地球表面的地理信息和特征，包括地物信息、土地利用/覆盖分类、地表特征等。这些信息对于环境监测、城市规划、资源管理、农业应用和自然灾害监测与应急响应等方面都具有重要意义。

简介：目前国内很多测绘单位生产的1／1万比例尺DLG数据缺少面状植被数据集，但完全基于DLG数据进行人工构面时，工作量巨大，难以形成规模化生产。基于此，本文提出了利用遥感影像与DLG成果数据生产面状植被数据集的工艺流程，主要通过采用面向对象的方法进行植被数据集提取，并将提取结果进行边缘规范化处理，并分别在平原、丘陵、高山区域进行实验。结果表明该工艺流程能有效提高植被数据集的提取效率，并能有效保证提取精度要求，具有一定的可行性，有望弥补1／1万比例尺DLG数据中缺少面状植被数据集信息服务的不足。

简介：摘要:城市绿地被称为“城市之肺”，在城市生态系统中占据至关重要的地位。它既能够改善生态环境、形成城市景观，又为居民的生活质量提供保证。以南阳市主城区为例，运用高分二号遥感影像数据作为数据源，首先通过遥感的监督分类方法获取南阳市主城区绿地信息，再通过标准差椭圆理论研究南阳市主城区绿地的空间格局，最后使用ArcGIS进行可视化并制作专题图。研究结果显示：南阳市主城区绿地空间格局分布状态较好，绿地覆盖面积广泛，整体呈现东北-西南分布聚集、西北-中南分布相对较少的特点，为南阳市城市绿地空间格局优化研究提供了一定参考价值。

简介：ERDASIMAGINE是美国ERDAs公司开发的遥感图像处理系统，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富、功能强大的图像处理工具。特别是给用户提供的一个空间建模工具，借用这个工具可以根据用户的需要，定制并实现特定的图像处理的操作功能。本文通过建立一个铁染异常信息提取的模型来熟悉建模的工作流程和工作方法，采用“主成分分析＋闽值分割”的方法，借助ERDAS空间建模工具，用建立空间模型的方法提取铁染蚀变信息，所建立的模型在应用时可以直接调用，简单方便。

简介：摘要：阅读的本质是学生自身提取信息和阅读能力的提高，小学阅读教学中一个重要的教学部分就是学习的自主阅读，在教学改革的背景下，小学阅读教学也在紧跟改革的步伐，将传统的教学方式向着提高学生自主学习能力和核心素养转变，将培养学生阅读的信息提取能力作为阅读教学的重点之一，学生自己掌握了在阅读时提取关键信息的能力，他们的整体阅读能力也会有所提高。老师为此应该在现在小学阅读中信息培养的现状的基础上明确教学策略的重点。因此，本文将从现在小学阅读教学中学生信息能力培养的现状进行分析，并且对如何在小学阅读中塔高学生信息提取能力的教学策略提出自己的见解。

简介：摘要：语文的学习过程是伴随着阅读的过程逐渐向前推进的，阅读在小学语文中占有非常重要的地位。教师要重视阅读教学在小学阶段的重要作用，认识到学习兴趣在其中发挥的重要作用。小学语文教师要立足学生实际，采取符合学生学习规律的教学方法，让学生在阅读中有更多的收获，把阅读当成一种习惯。鉴于此，文章结合笔者多年工作经验，对小学语文阅读教学中学生信息提取能力的培养提出了一些建议，仅供参考。

简介：本研究从中等空间分辨率遥感影像（如LandsatTM影像）的地物光谱响应曲线入手，介绍分析了国内外几种常用的建筑用地提取指数构建原理．然后选取LandsatTM影像进行建筑用地提取实验，并用QuickBird和GoogleEarth的同期影像辅以验证．实验得出，比值居民地指数RRI，由于其作者构建时并没有对影像进行辐射校正，从而影响了提取精度和模型适用性；归一化建筑指数NDBI和差值建筑覆盖指数DBI，提取精度相对较高，但是会混有裸土、污染水体等信息；指数型建筑用地指数IBI和增强的指数型建筑用地指数EIBI，提取精度最高，达到92％．虽然EIBI期望改进IBI未能很好抑制裸土信息的问题，但实际上所构建指数并没有较好的去除裸土信息，可能是其权重选择没有普适性，所以建议建筑信息提取优先使用IBI．

简介：蚀变信息提取是遥感地质的一个重要应用方面，与传统的ETM图像相比，ALI（AdvancedLandImager）遥感图像信噪比高达100—200，具有更高波谱分辨率，更易区分富含标示性波谱特征的岩矿。本文以ENVI4．5为平台，通过采fflMNF变换、PPI、N维可视化等方法，对ALI遥感图像进行识别，提取相关矿物蚀变信息。并利用监督分类的多种方法对其予以分类，结合综合分类结果图的分析和利用混淆矩阵，对分类结果进行了详细的精度评价。结果表明：利用ALI影像的波段特征，在使用相同监督分类训练样本条件下，马氏距离分类方法提取岩矿信息效果较好。

简介：摘要：本文 主要对小学美术作品中艺术信息提取 与临摹评估的重要性进行分析，同时针对当前小学美术教学现状展开教学方法研究，积极寻求合理的艺术信息提取与临摹评估方法。 致力于通过小学美术教学质量的提升强化小学生美学素养。从美术作品中接收到更多的艺术领悟，为美术教育的长期稳定开展创造条件 。

简介：摘要建筑是城市重要的组成部分。随着智慧城市建设的热潮在各个城市日益高涨，对建筑进行三维重建是智慧城市建设中的热点和难点。然而现有建筑三维模型大多是立足于“可看”的角度，提取建筑物外表面信息，创建的是建筑表面轮廓模型。这种表面模型只能对建筑的外观进行展示，无法在室内开展诸如室内导航、火灾与应急分析等应用。满足智慧城市中建筑室内外一体化分析和应用的需求，需要构建具有丰富信息的建筑物三维模型。

简介：矿化蚀变信息提取是遥感找矿的重要手段之一。AdvancedLandImager（ALI）遥感图像信噪比高达100～200,且有较高的波谱分辩率,能够区分具有标示性波谱特征的岩矿。以美国Cuprite地区ALI遥感图像为例,通过数字处理、最小噪声分离变换（MNF）,分离和均衡数据中的噪声。然后提取纯净像元（PPI）,输入到N维可视化器中开发端元组分光谱,并与波谱库中的波谱进行比对分析。将提取的端元作为样本,进行数据集合评估,最后进行蚀变信息的提取。结果表明,ALI遥感数据由于其波段多,波谱空间分辨率高,经过MNF-PPI后的三维散点图端元提取,能够识别更微弱的岩矿信息。

简介：【摘要】在现阶段的小学语文教学中，学生思维活跃，是其成长发展的重要转折点，因此，促进学生树立正确的学习动机，养成好的学习习惯，提高专业的学习能力，是今后达成良好学习效果的关键基础，这对于学生今后的发展而言也是十分重要的。语文学科贯穿着我们的学习、生活，培养学生的语文阅读信息提取能力，能够使其达到更好的学习效果。在现今语文学科当中，阅读占据着举足轻重的地位，是语文学科的关键部分，要想帮助学生顺畅通过阅读关，就需要掌握一些阅读方法和技巧。因此，新时代教学下小学语文教师对于学生语文阅读信息提取能力的培养要尤为重视，且能提供给学生一些切合其年龄特点和学习实际的有效对策。

简介：摘要：小学语文阅读教学是语文教学的重要组成部分，也是培养学生综合素养的主要途径。信息提取能力是小学语文阅读教学中非常重要的能力。受限于小学生认知水平和身心发展水平，很多小学生在语文阅读中无法有效获取到文章中的信息，影响了小学生阅读理解能力和水平的提升。本文通过探究培养小学语文阅读教学中信息提取能力的培养策略，为小学语文教学改进提供相应借鉴和参考。

简介：摘 要：对于个体的发展而言，阅读学习是非常重要的。通过阅读能够使自己的精神得到升华，能够在书中找到自己现实生活中无法感悟到的事物。对于学生而言，在接受教育的过程中，应该不断地进行阅读。高质量的阅读能够使自身的素质和能力得到提升，能够推动自身的进步和发展。老师在教学的过程中，应该让学生准确的把握阅读方法和阅读技巧，让学生了解如何在阅读的过程中提取有用的信息。

简介：摘要：建筑是城市的关键组成部分。随着智慧城市建设热潮在各大城市的兴起，智慧城市建设的热点和难点是对建筑进行三维修复。众所周知，大多数原建筑的三维建模都支持可视化的视角，提取建筑物外表面的信息，创建绿色表面轮廓模型。这种表面建模不能显示建筑风格，也不能应用于室内导航、火灾事故和应急分析。为了满足智慧城市建筑室内外智能分析和应用的需要，迫切需要构建具有独特信息的三维建模。

简介：摘要：建筑是城市的关键组成部分。随着智慧城市建设热潮在各大城市的兴起，智慧城市建设的热点和难点是对建筑进行三维修复。众所周知，大多数原建筑的三维建模都支持可视化的视角，提取建筑物外表面的信息，创建绿色表面轮廓模型。这种表面建模不能显示建筑风格，也不能应用于室内导航、火灾事故和应急分析。为了满足智慧城市建筑室内外智能分析和应用的需要，迫切需要构建具有独特信息的三维建模。

简介：

简介：摘要：随着我国人口的快速增长以及科学技术的飞速发展，自然灾害或环境灾害发生的风险也在逐步增加。在大数据环境下，灾害发生时各种新闻平台或者社交媒体平台产生的大量相关信息可以为灾害的检测和信息获取提供数据支持。本文基于Bert深度学习模型，针对西藏地区发生灾害时产生的各种新闻或微博推文数据，搭建Bert-CRF模型进行灾害信息检测研究。实验结果显示，该模型提取F1值达0.907，可以为西藏地区的灾害检测和信息获取提供除遥感或传感器数据外的额外数据支持。