基于高分影像的光伏电场自动化提取应用研究

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.     

遥感大数据服务平台设计与实现

越来越多的国产遥感卫星影像不断投入使用,对新一代遥感数据服务提出新的要求。针对目前遥感数据资源共享不足、专题信息自动提取等问题,急需构建遥感大数据服务平台。本文重点对该平台的框架设计、系统的功能进行了详细阐述,并简单地说明了生态环境因子自动提取技术,为进一步提升遥感数据服务提供了平台。