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针对深度学习样本制作技术稀缺以及样本复用性差等问题,本文围绕自然资源督察业务、测绘生产项目等需求,面向深度学习算法和模型,基于多源多时相卫星遥感影像,结合已有地理国情监测数据、基础地理信息数据等资料,对水体、林地、推填土等典型自然资源要素,开展了遥感影像处理、样本数据制作、质量控制、成果入库等方面的技术研究,初步建立了一套面向深度学习的遥感影像样本库建设技术体系,有效促进了样本数据的统一管理、重复利用和动态更新。 相似文献
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自然资源督察工作中,为确定目标区域是否存在土地利用违法行为,需要利用ArcGIS软件对目标区域和地类图斑数据进行空间计算、汇总统计等套合工作,为督察工作实施提供数据支撑。目前,人工套合存在制作成本高、工作量大、准确性低、数据命名存储格式不一致等问题。为此,本文基于Python实现了地类图斑自动套合的方法,该方法可以自动完成目标区域与地类图斑的空间计算、字段计算、Excel导出,以及生成数据透视表等工作,极大地减小了技术人员的工作量,有效缩短了督察工作的数据准备时间,对提高自然资源督察工作的效率具有实践意义。 相似文献
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以深度学习与测绘生产技术深度融合为基本理念,本文阐述了测绘地理信息技术跨界融合发展给现有遥感解译生产流程带来的变革,分析了现有软硬件环境下智能化生产面临的关键问题,提出了一种人机融合智能的遥感解译生产新方法。该方法突破了多GPU并行训练、滚动反馈训练和分布式微服务应用等多项关键技术,研发出了自然资源深度学习遥感智能解译平台和自然资源深度学习动态解译插件,并在全球地理信息资源建设与维护更新等测绘工程项目中的关键生产环节,进行了规模化的生产应用。经过多个项目实践验证,机器智能与人类智能在遥感解译生产中,通过渐进式人机交互操作进行高效融合,不仅大幅减轻了生产人员工作量,还提升了遥感解译的科学性和时效性,为测绘生产和自然资源调查监测工作提供了强有力的技术支撑。 相似文献
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遥感影像变化图斑智能化提取是自然资源动态监测工作的基础。本文简述了遥感影像变化检测技术演进历程及特点,提出同时使用ResNet、U-Net和孪生神经网络3种深度学习算法,设计了集“影像预处理、智能提取、协同筛查”于一体的遥感影像变化图斑智能化提取平台,并详细阐述了各功能模块设计思路。实践表明,融合3种深度学习算法有利于解决单一深度学习网络模型改造难度较大、适用范围有限等难题,有效提升了遥感影像变化检测的查全率,工作效率比目视解译提升超过3倍。研究成果已在湖南省自然资源“1+N”卫星监测工作中广泛应用。 相似文献
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我国陆地卫星的快速发展和人工智能等高新技术的广泛应用为重构卫星遥感监测体系奠定了重要基础。针对我国自然资源保护、国土空间规划实施监督、生态修复及全球变化研究等对土地利用、土地覆盖及其相关地表参数指标动态变化信息的需求,基于当前我国陆地卫星观测能力,设计了全球宏观尺度监测及我国陆域范围季度监测、重点区域月度监测及应急事件即时响应的卫星遥感监测体系框架;针对自然资源卫星遥感监测需求,充分运用大数据、人工智能、云计算等高新技术,本文提出了基于工作流的监测生产线智能流转与可插拔模块调度控制、遥感影像样本知识库构建、复杂场景自然资源变化自动提取、自然资源特定目标自动提取和自然资源变化图斑全生命周期管理等技术解决方案,构建了遥感监测业务化应用技术流程,实现了我国陆域范围自然资源全要素季度监测、重点区域高频次精准监测、特定目标即时监测能力,并在自然资源执法督察和地表水变化等监测中得到应用。 相似文献
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RS和GIS技术在土地例行督察实践中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过解译不同时相的遥感影像，提取新增建设用地变化图斑，并利用GIS技术对有关数据进行空间分析，将RS和GIS技术无缝地融入到土地例行督察实践当中，有效地提高了督察工作效率。本文以国家土地督察成都局实际开展的土地例行督察工作为例，阐述了从数据资料获取、处理到最终成果应用的一整套技术流程，分析和总结了RS和GIS技术在土地例行督察实践中的应用情况和技术方法，并对今后土地例行督察工作的开展模式进行了探讨。 相似文献
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针对自然资源全要素调查工作中分类标准不同、调查口径不同、调查方法不同，造成的各部门调查软件平台重复开发建设和调查数据结果地理信息特征表达不清晰等问题，本文结合自然资源全要素野外调查工作的实际需要，以山水林田湖草生命共同体为统一对象，构建了自然资源语义化特征模型，提出了表征不同自然资源类型的自适应野外调查方法，实现了灵活性高、性能优异的自然资源调查技术平台，形成了统一的自然资源全要素野外调查框架，可以有效提升多门类自然资源基础调查、专业调查、动态调查的能力与水平，为自然资源治理能力现代化提供了可靠技术保障。 相似文献
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针对广东省高标准农田建设监管中的痛点、难点,本文建设了一个全省统筹规划的高标准农田信息化监管平台,通过对地理国情、国土资源管理、高标准农田建设等各类信息资源的整合,利用空、天、地一体化数据获取,3S集成等高新技术,实现省、市、县、镇、村各级自然资源、农业、财政等业务主管部门对于高标准农田项目建设的全程监督和科学管理,确保国家粮食安全。 相似文献
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自然资源部要实现山、水、林、田、湖、草等自然资源与不动产登记的一体化管理，必须统筹考虑自然生态各要素、山上山下、地上地下、陆地海洋及流域上下游，实现国土空间中各类自然资源与不动产登记数据的融合衔接。但是传统二维GIS在全要素信息表达、多类型资源拓扑表达及资源资产监管分析等方面都存在不可避免的短板。为弥补二维GIS的不足，新一代三维GIS技术体系逐渐形成，包括能够全空间表达自然资源与不动产对象的数据模型，面向多尺度、多源、异构三维数据的融合技术，以及三维空间分析与计算技术，实现了对自然资源与不动产信息管理的全面升维。本文在新一代三维GIS技术的基础上，建立自然资源与不动产信息管理平台，以全新视角认知山水林田湖草生命共同体，提升自然资源与不动产管理系统的服务能力，实现自然资源和不动产信息的一体化管理、用途管制及辅助决策能力。 相似文献
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海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范 总被引：1，自引：0，他引：1
空间信息技术产业是国家战略性新兴产业。遥感技术的多元化应用和海量数据使得空间信息技术与大数据时代接轨成为现实。海南省是中国最大的省级经济特区。依靠独特的自然地理环境,海南省目前正在实施国际旅游岛、南海战略和21世纪海上丝绸之路重要战略支点等国家战略;坚持生态立省的原则,海南省也是国家生态文明试验区。2016年立项的海南省重大科技计划——"海南省遥感大数据服务平台建设与应用示范"项目,以天空地一体化的空间科技为切入点,基于遥感、导航、GIS等天空地一体化技术手段,建设以海南遥感大数据云为代表的大数据基础设施和智能化共享服务平台,实现海南省典型行业的空间技术应用示范,满足面向新时期海南省社会经济发展中对空间信息产品的快捷、准确、个性化共享服务需求。项目重点攻克了大规模空间观测数据和信息产品共享中的多项关键技术难题,消除目前空间数据分散和信息孤岛现象,提高空间信息获取的准确性和时效性,实现信息资源共享和高效服务。在天空地一体化遥感大数据服务平台下,项目围绕海岸带、农业、林业、旅游、城市环境等典型行业领域开展应用示范,构建省级典型行业领域应用服务信息系统,提供及时有效的动态监测信息和科学决策,以进一步提升政府部门在资源环境管理方面的能力和水平,实现全省资源、环境、经济、社会协调可持续发展。 相似文献
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近年来,随着信息化技术的不断推进,传统的政府管理模式已经不能满足经济社会发展需求,经济社会数据与空间地理信息的结合应运而生.本文旨在建立基于基础空间数据、自然资源数据、社会资源数据和社会经济资源数据的江苏省经济社会空间数据库,以满足全省投资、人口、产业、社会事业、资源环境、基础设施建设等领域的信息化重现与分析需要,实现全省经济社会空间信息的智能查询和统计. 相似文献
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激光雷达作为一种主动的三维遥感观测技术,在不同尺度的土地、矿产、森林、草原、湿地、水、海洋等自然资源的三维动态监测中发挥着越来越重要的作用。本文将在简要介绍激光雷达技术发展现状的基础上,重点阐述激光雷达技术在各类自然资源三维动态监测中的应用现状,同时对激光雷达在自然资源调查中的应用潜力和局限性进行综合分析,最后探讨以激光雷达技术为基础的自然资源三维动态监测的未来发展趋势和方向。随着激光雷达技术和平台的不断发展以及激光雷达信息的深入挖掘,将不断促进激光雷达技术在自然资源三维动态监测应用中的纵深发展。然而单一激光雷达数据由于其本身存在的局限性,难以满足自然资源全要素、全流程、全覆盖、高精度、高效率的现代化动态监测的要求,如何将多源、多尺度、多平台遥感数据与人工智能相结合,构建“天—空—地”一体化的自然资源调查监测技术体系,是未来自然资源三维动态监测的发展方向。 相似文献
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针对我国小型水坝存在的安全隐患问题,本文基于数字孪生技术提出并构建了小型水坝数字孪生动态监管云平台,论述了小型水坝数字孪生平台建设思路。首先基于物联传感设备实现雨水情、坝体安全感知,然后通过构建室内外一体化精细三维模型搭建统一时空数据底座,实现视频监控与三维模型的融合,最后基于AI技术实现入侵检测,构建小型水库动态监管云平台。数字孪生技术能够为水库大坝提供全面的实时监测信息,实现实时连接与动态交互。本文初步探讨了数字孪生技术在水库大坝管理中的应用,可为小型水坝状态感知与安全管理提供参考。 相似文献