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随着科技的飞速发展，人工智能在各个领域的应用日益广泛。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种强大的深度学习模型，在图像识别、目标检测、图像分类等方面表现出色。在我国，CNN在草地监测领域的应用也日益受到关注。本文将探讨CNN在草地监测中的应用及其前景。 一、CNN在草地监测中的应用 1. 草地分类 草地分类是草地监测的基础，通过CNN可以对草地进行分类，如草地类型、植被覆盖度等。传统的草地分类方法主要依赖于人工经验，效率低下且容易出错。而CNN可以自动学习图像特征，提高分类准确率。 2. 草地病虫害检测 草地病虫害是影响草地生态环境和草地生产力的重要因素。CNN可以用于草地病虫害的检测，通过分析图像特征，识别出病虫害发生的区域和程度，为草地病虫害防治提供依据。 3. 草地水分含量监测 草地水分含量是影响草地生态环境和草地生产力的重要因素。CNN可以用于草地水分含量的监测，通过分析图像特征，判断草地水分状况，为草地灌溉和水资源管理提供依据。 4. 草地植被动态监测 草地植被动态监测是草地监测的重要内容。CNN可以用于草地植被动态监测，通过分析图像序列，了解草地植被的生长变化，为草地资源管理和保护提供依据。 二、CNN在草地监测中的优势 1. 自动化程度高 CNN可以自动学习图像特征，无需人工干预，提高监测效率。 2. 准确率高 CNN在图像识别、目标检测等方面具有很高的准确率，为草地监测提供可靠的数据支持。 3. 可扩展性强 CNN可以应用于多种草地监测任务，如草地分类、病虫害检测、水分含量监测等，具有很好的可扩展性。 三、CNN在草地监测中的前景 1. 技术不断成熟 随着深度学习技术的不断发展，CNN在草地监测中的应用将更加广泛，监测精度和效率将进一步提高。 2. 数据资源丰富 我国草地资源丰富，为CNN在草地监测中的应用提供了充足的数据资源。 3. 政策支持 我国政府高度重视草地生态环境保护和草地资源管理，为CNN在草地监测中的应用提供了政策支持。 总之，CNN在草地监测中的应用具有广阔的前景。随着技术的不断成熟和数据资源的丰富，CNN将为我国草地监测和草地资源管理提供有力支持，为我国草地生态环境保护和可持续发展做出贡献。

记者丨刘婧汐编辑丨高梦阳  9 月 19 日下午，知名云南菜品牌 " 云海肴 " 微博发布讣告称，赵晗突发心梗，不幸于 2025 年 9 月 18 日 14 时 43 分在昆明同仁医院医治无效不幸逝世，年仅 40 岁。赵晗，男，1985 年出生，云南昆明人，曾任 " 心正意诚餐饮有限公司 "（云海肴餐厅的经营公司）执行董事。据天眼查显示，赵晗已于 2024 年 12 月卸任，此后执行董事由另一创始人朱海琴接任。目前，公司高管列表中已无赵晗信息。赵晗在餐饮行业摸爬滚打近 20 年。2008 年，赵晗与堂哥吕志韬、好友户峰阳和朱海琴一起组成了 80 后 4 人团队，在北京后海创立 " 云海肴 " 云南菜馆，此后，赵晗带领团队先后创立滇菜连锁品牌 " 云海肴 · 汽锅鸡 "" 刀小蛮半只鸡过桥米线 "" 舔鼻尖 "3 个品牌，成为滇菜连锁品牌领跑者。经过十余年发展，据窄门餐眼数据，截至 2025 年 7 月，云海肴在国内 29 座城市拥有 143 家门店，均为直营模式，其中 96.5% 的门店位于商场内。同时积极推动出海，2019 年，云海肴开始开拓海外市场，将分店开到了新加坡，截止 2025 年 7 月，其在新加坡已开设 5 家门店。此前，赵晗曾公开表示餐饮行业压力很大，疫情期间门店营业额一度掉到 0，现金流缺口巨大。SFC出品丨 21 财经客户端 21 世纪经济报道编辑丨张嘉钰