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地理国情普查是开展地理国情监测的前提和基础,对于准确掌握国情国力,提高政府管理的科学性、规范性和前瞻性,推动生态文明建设和重大战略、重大工程实施具有重要意义。基于高分遥感影像进行地表覆盖草地分类中天然草地及人工草地等信息的人工解译方法,主要是通过不同影像纹理特征的判别作为分类的依据,为以后同类地表分类的解译奠定了基础。 相似文献
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地理国情监测对象主要包括地表形态、地表覆盖和重要地理国情要素3方面,其中地表覆盖能真实反映土地表面自然营造物和人工建造物的属性,能描述地理国情信息的特征。尽管对以遥感影像为数据源的地表覆盖信息解译制定了详细的规则,但地表覆盖类型复杂多样,部分影像因天气、设备等原因不能清晰辨别地物,以及目前自动特征提取算法还不够完善,因此部分地表覆盖信息的提取还需根据经验进行解译。以西部某区第一次地理国情普查为例,结合提取规则和地物的形状、大小、颜色、纹理、位置等特征,探讨易混淆图斑的解译方法,为地表覆盖解译工作提供参考。 相似文献
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面向对象标准最邻近分类法在地理国情监测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
地理国情监测项目范围大,遥感影像分辨率高,信息提取精度要求高,人工解译任务繁重,急需利用自动解译技术来提高效率。面向对象的标准最邻近分类法可针对地表覆盖信息实现数据的自动快速提取,相比于人工分类方法所提取的结果,该方法具有较高的精度,并且可大幅度提高地理国情监测地表覆盖信息提取的生产效率。 相似文献
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遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。 相似文献
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沿海地区地表覆盖信息是全国地理国情普查的重要内容,遥感影像分类技术为沿海地区地表覆盖信息提供了一种重要方法。本文基于GF-1高分辨率遥感影像,建立了沿海地区地表覆盖分类系统,采用中国测绘科学研究院自主研发的面向对象GLC决策树分类方法和软件进行了地表覆盖分类。通过对某试验区进行分类试验,并结合该区地表覆盖标准分类图进行精度评价,验证了基于高分辨率影像,面向对象GLC决策树分类方法在沿海地区地表覆盖信息提取上的有效性及优越性,其总体分类精度和Kappa系数分别为87.201 8%、0.840 6,均高于SVM分类法。最后提出基于高分辨率遥感影像的沿海地区地表覆盖信息提取流程。 相似文献
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地理国情监测在全国范围内逐步展开,地表覆盖作为地理国情监测的基础数据之一,是地理国情监测的一个重要方面;遥感影像具有实时、获取快速等特点,用于地理国情监测中具有较大的优势。本文从遥感数据解译、地表覆盖数据处理、与经济数据相结合的分析方法等,研究了地表覆盖变化与经济发展的相互关系,充分利用地表覆盖数据为经济发展的政策制定提供依据。 相似文献
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在地理国情普查项目中,地表覆盖提取工作主要依赖人工解译和自动解译两种作业方式,实践证明,自动解译在一定程度上能够提高地表覆盖提取的工作效率,在地理国情普查项目中自动解译工作占30%的工作量,本文以易康软件为例,结合地理国情普查工作实际,详述地表覆盖自动解译方案。 相似文献
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基于GF-2卫星数据的国情普查地表覆盖解译研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以广东某地地理国情普查地表覆盖解译为例,阐述了利用eCognition(易康)软件对高分二号卫星遥感影像进行分类解译,并结合ArcGIS软件作对比分析,对地表覆盖解译的数据进行精度评定。结果表明,利用eCognition(易康)软件对地表覆盖解译的数据精度准、效率高,适合大规模的高分卫星数据的地表覆盖数据解译。 相似文献
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深度学习的快速发展,为高分辨率卫星遥感影像解译提供了更好的技术手段和应用前景。围绕高分卫星遥感影像地表覆盖信息提取,利用高分辨率卫星遥感影像制作5种常见的地表覆盖类型的像素级样本数据集,并提出一种基于注意力增强与多尺度特征融合的语义分割方法,实现地表覆盖自动提取。通过影像波段选择、预训练模型迁移学习、损失函数改进等方法,提升语义分割模型识别精度,最优的提取结果中,5种地表覆盖类型的F1均值、IoU均值和总体精度分别达到了78.6%、66.8%、85.0%,除道路之外,耕草、林地、建筑、水体的F1均超过80%,且分类图斑边界能够与影像中的地物边界很好套合。实验表明建立的卫星影像地表覆盖分类样本数据集和分类方法,能够应用于高分辨率卫星影像地表覆盖信息提取。 相似文献
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地理国情普查最主要的内容是地表覆盖分类与重要地理国情要素,其中地表覆盖主要基于遥感或航空影像影像进行分割、分类,解译出地表覆盖物的类型,以便从地理的角度进行统计分析。大比例尺地形图具有地表覆盖物与地理要素丰富信息的特点,本文结合生产实践探索出一套大比例尺地形图数据应用于地理国情普查的有效技术方法。 相似文献
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针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。 相似文献
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面向地理国情监测的地表覆盖信息提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
开展地理国情监测工作的目的是为了获取自然与人类社会经济活动引起的地表变化信息,实现地理国情信息对政府、企业和公众的服务。地表覆盖是描述地理国情信息的重要方法,能够真实反映土地表面物质类型及其自然属性,地理国情内容体系初步方案中,已将其列为重要内容之一。本文针对地理国情关注的地表覆盖内容,研究与分析了信息提取方法与关键技术,评估了计算机自动分类方法在信息提取中的适用性,综合分析了各种提取方法的最大利用效能,提出一种基于高分辨率遥感影像、适用于工程化应用的地表覆盖信息提取方案,为地理国情监测提供方法参考。 相似文献
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地理国情外业调查是地理国情普查工作十分重要的工作内容,是保证地理国情普查数据质量的关键环节。外业调查是对采集的地理国情要素和解译的地表覆盖分类成果以及内业无法定性的类型、边界和属性进行实地调查,同时采集遥感影像样本数据,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据成果和遥感影像解译样本数据库提供基础。 相似文献