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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。

顶端新闻首席记者 张恒  据南方 · 日报消息，今年第 18 号台风 " 桦加沙 " 已加强为超强台风级，正在趋向广东沿海，来势猛、影响范围广、破坏力大，将对广东省造成大范围严重影响。广东省多地发布通知，9 月 22 日起停课、停工、停产、停运、停业。铁路部门称，9 月 24 日，广东省内所有高铁、普速列车停运。9 月 22 日晚间，顶端新闻记者在深圳市罗湖区一家永辉超市看到，前来购物的人络绎不绝。在蔬菜区、熟食区，部分货架已经被买空。馒头、包子等主食也所剩不多。熟食区一位售货员说，今天（9 月 22 日）上午就开始有很多人购物囤货。顶端新闻记者在附近的海鲜市场、农贸超市看到，当天的海鲜、蔬菜等也基本被买光。摊主说，22 日的菜价格还没有上涨，23 日会不会有进菜不好说。按照当地经验，一般台风过后由于交通影响，菜价会有所上涨。22 日白天深圳天气晴朗，傍晚 6 点多出现乌云，台风尚未来临。很多市民在傍晚时分外出购物，囤积食物等生活必需品。市民张先生购买了两大袋食物，他告诉顶端新闻记者，他买了卤牛肉、馒头、牛奶等七八百元的东西，够一家人好几天食用。另据深圳晚报记者 22 日走访了解，各大超市、肉菜市场等物资储备充足，市民无须恐慌，可按需选购。据深圳新闻网消息，深圳市应急管理局防灾减灾处（地震处）处长王常效表示，" 桦加沙 " 可能是自 2018 年 " 山竹 " 之后影响深圳最强的台风。其建议减少不必要的外出，避免前往沿海、临河及低洼地区；提前储备至少 3 天的饮用水、食品、药品及应急物资等。为保障极端天气期间市场整体价格秩序平稳，9 月 22 日，深圳市市场监督管理局发布台风 " 桦加沙 " 期间市场价格行为提醒告诫书，要求市场经营者不得借台风影响，捏造、散布涨价信息，哄抬价格，推动商品价格过高上涨，扰乱市场价格秩序。对相互串通，操纵市场价格造成商品价格较大幅度上涨的，最高可处 500 万元的罚款。深圳气象台消息称，第 18 号台风 " 桦加沙 "（超强台风级）趋向广东中西部沿岸，预计深圳市 9 月 23 日午后风雨逐渐加大，23 日夜间到 24 日是风雨最强时段，致灾风险极高。来源：顶端新闻客户端