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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。

新华社北京 9 月 20 日电日本媒体 19 日报道，联合国有毒物品和人权问题特别报告员马科斯 · 奥雷利亚纳近日发表一份报告指出，驻日美军基地排放全氟和多氟烷基物质造成的污染问题 " 极其严重 "，呼吁完善相关法律框架以保护民众免受侵害。去年 11 月，奥雷利亚纳应冲绳县政府邀请，前往位于该县宜野湾市的普天间机场以及名护市边野古地区等地，就美军基地附近水体污染情况，与附近居民交流并出席相关研讨会。他在后续提交至联合国相关机构的调查报告中说，驻日美军基地造成的水体污染问题 " 极其严重 "。这是 2023 年 11 月 25 日在日本冲绳美军普天间基地驻留的 " 鱼鹰 " 运输机（资料照片）。新华社记者冯武勇摄驻日美军基地约七成集中在冲绳县。1996 年，日本和美国政府商定把普天间美军基地搬迁至县内的边野古地区，并启动填海造地工程。长期以来，冲绳民众饱受美军基地引发的安全事故、飞机噪音、美军犯罪等问题困扰，要求美军基地彻底迁出冲绳县。全氟和多氟烷基物质难以降解，会在环境和人体中累积，被称为 " 永久性化学物 "。冲绳县今年 5 月发布的一项调查结果显示，美军基地周边 46 处受检地点中，28 处地点的水体中这类物质超标，美军基地极有可能是污染源。其中，嘉手纳基地附近一处泉水中，这类物质的含量是日本暂定国家标准的 32 倍。冲绳县政府已于上月组建一个由公共卫生专家、流行病学专家、临床医生等组成的委员会，就全氟和多氟烷基物质对人体健康的影响展开研究并商讨对策。2010 年至 2023 年，驻日美军位于东京都的横田基地至少发生 7 次含全氟和多氟烷基物质的污水泄漏事件，但美军均予以否认。去年 10 月，美军通报称基地蓄水池含此类物质的污水可能在 8 月暴雨时流出基地外，引发东京都政府强烈愤慨。（张旌）