【摘 要】
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近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对
【机 构】
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广东省国土资源技术中心,北京吉威数源信息技术有限公司,中国科学院计算技术研究所
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近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对深度学习结果进行后处理,实现了面向高分辨率遥感影像较通用的且高精度的光伏用地自动提取。该方法的深度学习模
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"统一行使全民所有自然资源资产所有者职责,统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责"是自然资源部组建后对时空大数据组织分类提出的新需求。本文在梳理总结国内大数据分类体系的演化特点和解析中国现行时空大数据分类体系存在的问题的基础上,结合自然资源部对大数据分类的需求,通过历史继承、合并和添加,提出了一套既能服务于自然资源部"两统一"职责,又能服务于全社会的时空大数据分类体系。研究建立的时空大数据
随着无人机装备及基于计算机的数字图像处理技术的快速发展,无人机在测绘行业的应用领域也越来越广泛。尤其在当前自然资源发展的新形势下,各地三维"一张图"的需求越来越迫切,无人机倾斜摄影测量技术因其方便灵活、操作简单得到迅猛发展。但无人机数据普遍存在高程精度低等问题,后续需要大量控制点改善精度。而现有的无人机低空摄影测量外业规范已不能适应无人机作业要求。因此,本文在兼顾效率及成果精度的基础上,探讨了不同
永久散射体(PS)在非城区的分布密度通常难以满足PS-InSAR技术的地形监测需求,导致PS-InSAR监测误差较大,而非城区通常存在一定时段内的散射目标,即分时散射目标,为此,本文提出基于分时散射目标的改进PS-InSAR算法。首先采用通过边缘保持EMD算法对SAR影像干涉对进行降噪;然后以双层K-means聚类提取非城区的分时散射目标候选集,并通过可信概率提取可靠的分时散射目标;最后通过组内加
针对遥感影像反射率与重金属元素间的光谱响应弱,土壤重金属经典反演模型精度较低等问题,本文以Sentinel-2号遥感影像为数据源,利用像元二分模型进行影像光谱解混,筛选出相关性较高的特征光谱作为光谱参量,构建基于像元线性解混和不同光谱变换下土壤反射率与重金属Cr含量的PLS模型和GMDH模型。研究结果表明,解混后的光谱与重金属Cr含量间的显著相关波段数增多,相关性增强。基于解混后的土壤光谱与重金属
针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据
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