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遥感解译标志建立思路研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对地理国情普查与监测中遥感解译工作量大、解译难度高,解译工作人员不可能逐一实地核实每一个图斑的具体问题,提出了建立遥感解译标志库辅助作业人员解译的思路,以国情普查遥感解译样本数据库的建立为例,建立遥感影像解译样本标志库,方便遥感解译人员进行准确解译。 相似文献
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在明确遥感影像的类型、解译概念、解译过程的基础上,深入探讨了遥感影像的解译方法及其应用,并以建立图像解译标志的实例,生动的展示了遥感影像解译在第二次土地调查中的重要作用。在影像解译流程化、系统化工作层面,提供了良好的技术经验。 相似文献
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遥感影像解译标志库的建立和应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在遥感影像解译标志库中,全面、综合地总结了各种解译要素和常见的各种典型地物及其解译标志。该库具有全面性、综合性、开放性和包容性的特点。同时,结合该遥感影像解译标志库,成功地实现了对研究区的遥感地质解译。根据所建立的解译标志库系统地总结了研究区各种岩性的遥感影像特征;解译结果与1:200000地质资料相对比,共发现18处影像特征与其不一致的地方。经野外验证,根据解译标志库所建立的不同岩性的解译标志及解译结果是准确可靠的。 相似文献
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韩尚 《测绘与空间地理信息》2015,(2)
影像解译是地理国情普查过程中一项重要的基础性工作,影像解译的结果直接影响作业质量、效率.本文选择东南沿海地区具有典型特征的影像,结合我省正在开展的地理国情普查实践,分别采用目视解译、自动解译和人机交互解译三种方法进行解译,从解译精度、效率、应用条件等方面,对比分析了三种方法的优缺点,结果表明:三种解译方法各具优势和不足,解译结果与影像质量、辅助数据质量、地形复杂程度、地物种类等有密切关系,在实际地理国情普查过程中须综合考虑使用. 相似文献
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自然资源要素解译是自然资源调查监测工作中最基础、投入工作量最大、技术难度最高的工作,存在可解译类别少、要素边界不准不全、类别属性可靠性不高等诸多挑战。本文从自然资源调查监测应用场景出发,首先从要素解译到场景要素耦合的解译范式、数据驱动到知识驱动的解译方法、人工目视到人机协同的解译手段3个方面阐述了自然资源要素自动解译的研究进展;然后探讨了6个重点研究方向及其研究内容,包括场景要素耦合解译、知识驱动语义理解、人机协同智能解译、内外一体与三维环境解译、关键参数精准计算与定量反演,以及高可信质量控制与真实性验证;最后进行了总结与展望,以期为自然资源要素智能解译研究提供思路,推动解决困扰遥感影像自动解译方法在自然资源调查监测业务应用中的瓶颈问题。 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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高鲜 《测绘与空间地理信息》2016,(5):129-131
遥感影像的解译精度受客观因素和主观因素的影响,各种不同解译方法的分类结果精度不一样,并且不同解译方法所适用的地物类型不相同。本文以咸阳市长武县的快鸟遥感影像数据源,运用不同的分类方法,对遥感数据进行解译,并对解译结果进行分析,评价不同解译方法的精度及所适用的地物类型。结果表明,决策树分类方法较适合农地分类。 相似文献
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精灵4 RTK无人机搭载的相机配备1英寸2000万像素,支持0—90°俯仰角拍摄,可满足地理国情遥感解译样本拍摄要求.基于精灵4 RTK无人机拍摄遥感解译样本,不但可以解决不可到达区域样本拍摄问题,而且能自定义飞行拍摄模式,实现了遥感解译样本拍摄自动化、智能化,丰富了遥感解译样本数据的获取手段,大大提高了遥感解译样本采集效率.本文基于无人机拍摄技术,结合遥感解译样本数据采集中的应用场景,提出了一种便携、智能的遥感解译样本采集方法,可为地理国情监测遥感解译样本采集提供技术支撑. 相似文献
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根据湖北省自然资源监测监管对大规模遥感智能解译的需求,对已有遥感智能解译样本数据集进行了总结,从提升地类细分领域的深度学习模型效果出发,研究了遥感影像智能解译的典型应用场景和解译对象,构建了湖北省自然资源要素遥感智能解译样本分类体系,并以优于2 m的多源异构高分辨率光学遥感影像为数据源,开展遥感智能解译样本采集。通过具体业务应用场景实验证明,建立的智能解译样本分类体系及其样本库,能够较好地反映湖北省自然资源卫星遥感影像智能解译的区域特征,取得较之前的样本库更为有效的解译效果。 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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遥感影像解译的研究现状和发展趋势 总被引:13,自引:1,他引:13
回顾了遥感影像解译的发展概况,分析了各种影像解译方法的研究现状和特点,并在此基础上对遥感影像智能解译的发展趋势进行了展望。 相似文献
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遥感图像自动解译面临的问题与解决的途径 总被引:20,自引:2,他引:18
遥感图像自动解译的目的是为了满足人们从海量遥感数据中快速识别与获取不同专题信息的需要。目前图像自动解译主要依赖地物光谱特征 ,其解译精度不高。解决这一问题的主要途径包括 :抽取遥感图像多种特征并综合利用这些特征 ,利用遥感图像解译背景数据库 ,在地理信息系统支持下实现背景数据与遥感信息覆合 ,采用专家系统完成遥感图像自动解译。 相似文献
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FeatureStation和eCognition都是用来对卫星影像进行自动解译分析处理的软件,在地理国情普查项目中得到了广泛的应用,但是二者的解译思路不尽相同。众所周知,自动解译的目的是为了降低人工解译的工作量,因此,自动解译软件的选择是否恰当,应用场合是否合适是地理国情普查项目管理者应该思考的问题。本文旨在分析FeatureStation和eCognition的利弊,用实验数据说明二者的优点与不足。 相似文献