项目背景
客户简介
当前,第三次全国国土调查中的“信息提取”和“变化调查”工作,是依据影像特征内业逐地块判读土地利用类型,提取土地利用图斑,寻找变化图斑。而其内业处理的方法主要是基于遥感影像的人工判读或半自动化软件解译,其问题是没有让遥感应用从根本上脱离其劳动密集型的“传统特点”,作业效率相对低下、而准入门槛却很高。而随着大数据、人工智能和遥感技术的快速发展,基于深度学习的智能影像分析技术逐步成为当前主要的解译手段。
四川省第三次全国国土调查关键技术研究项目
四川省卫星技术应用中心承担自然资源(国土)调查、规划、利用、评价、不动产登记代理、地质环境调查、地灾评估、卫星遥感及其应用、自然资源科技与政策研究等技术服务工作。
方案价值
建立主要地类的“土地利用分类模型”和“变化检测模型”,提取区域的土地利用现状和变化图斑信息。
利用人工智能深度学习手段,研究实现对“山水林田湖草”和建设用地等典型土地利用类型的自动化解译,以及变化信息的自动化提取,提升国土调查内业信息提取效率和准确性。
建立影像地类样本集,样本类型包含耕地、园地、林地、草地、建筑区、推填土及采矿区、建筑区、道路、水面、其他土地的主要地类;
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