引文格式:丁 忆,李朋龙,张 觅,等.国土资源典型要素变化遥感智能监测关键技术及应用[J].地理信息世界,2021,28(6):65-71.
作者信息:
丁 忆1,李朋龙1,3,张 觅2,4,张泽烈1,李海峰3,胡 艳1,马泽忠1,敖 影1
1.重庆市地理信息和遥感应用中心,重庆 401147;2.武汉大学,湖北 武汉 430079;3.中南大学,湖南 长沙 410083;4.武汉汉达瑞科技有限公司,湖北 武汉 430071
在国家重点研发计划和自然科学基金等项目的支持下,本项目成功研发了国土资源典型要素精细化检测与解译,要素变化自动发现与提取技术成果。成果包括任务驱动的空天地多源遥感影像快速获取与协同处理,渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作,顾及场景-目标-像素层次关系的国土资源典型要素智能识别与解译,语义信息增强的国土资源典型要素变化鲁棒检测等关键技术,解决了国土资源专题要素自动识别不准,国土资源变化发现慢、检测难、查不全等瓶颈难题,在涉及国土资源违法行为监测等领域应用效果显著。该成果获2020地理信息科技进步特等奖。本文主要从国土资源典型要素变化遥感智能监测技术创新、系统应用等方面进行介绍。
主要从变化检测方向进行研读,其他部分感兴趣自行下载学习
针对多源遥感影像场景上下文关系复杂、同物异向、尺度变化大、光谱信息差异等导致模型适用性差、鲁棒性不足的行业难题