【摘 要】
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随着高空间分辨率遥感影像数据急剧增多,传统的监测分类方法很难适应海量遥感数据的解译需求。本项目以宁夏中卫市沙坡头区光伏电场为例,通过设计适合遥感地物识别的卷积神经网络和构建目标样本的最佳特征表达,让计算机经过深度学习,具备观察和理解的能力,挖掘潜在的有用地物特征,实现光伏电场的自动化信息提取,并且验证了利用高分影像自动化提取的高效性和准确性。
【机 构】
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宁夏回族自治区遥感测绘勘查院宁夏回族自治区遥感中心
【基金项目】
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宁夏回族自治区重点研发计划一般项目——宁夏遥感大数据平台研发及生态环境监测应用研究(2019BDE03006)。
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随着高空间分辨率遥感影像数据急剧增多,传统的监测分类方法很难适应海量遥感数据的解译需求。本项目以宁夏中卫市沙坡头区光伏电场为例,通过设计适合遥感地物识别的卷积神经网络和构建目标样本的最佳特征表达,让计算机经过深度学习,具备观察和理解的能力,挖掘潜在的有用地物特征,实现光伏电场的自动化信息提取,并且验证了利用高分影像自动化提取的高效性和准确性。
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