遥感影像解译在地理国情普查中的应用

遥感技术已成为快速、准确监测土地利用变化的重要手段,国情普查是一项利国利民的大工程,遥感影像解译在整个工程中占有相当大的比例.通过即定时间的影像数据,结合测绘专业知识判读影像内容,总结两种影像解译的特点.结合实际工程情况和影像特点,介绍两种解译方法在地理国情普查中的应用.     

第二次土地调查遥感影像解译应用分析

在明确遥感影像的类型、解译概念、解译过程的基础上,深入探讨了遥感影像的解译方法及其应用,并以建立图像解译标志的实例,生动的展示了遥感影像解译在第二次土地调查中的重要作用。在影像解译流程化、系统化工作层面,提供了良好的技术经验。     

遥感影像解译样本数据生产及其质检系统的设计与实现

遥感影像解译样本数据生产及质检是全国地理国情普查内业编辑与整理的重要环节,数据量和涉及面都较大。遥感影像解译样本数据生产及质检系统依据相关技术规定,基于C#开发,运行平台为.NET Framework。实践证明,该系统运行稳定可靠,提高了样本数据库的生产效率和质量,减轻了劳动强度,对遥感影像解译样本数据的内业编辑与整理有着重要的意义。     

自然资源要素遥感智能解译样本分类体系研究

根据湖北省自然资源监测监管对大规模遥感智能解译的需求,对已有遥感智能解译样本数据集进行了总结,从提升地类细分领域的深度学习模型效果出发,研究了遥感影像智能解译的典型应用场景和解译对象,构建了湖北省自然资源要素遥感智能解译样本分类体系,并以优于2 m的多源异构高分辨率光学遥感影像为数据源,开展遥感智能解译样本采集。通过具体业务应用场景实验证明,建立的智能解译样本分类体系及其样本库,能够较好地反映湖北省自然资源卫星遥感影像智能解译的区域特征,取得较之前的样本库更为有效的解译效果。     

约束型贝叶斯网络在遥感图像解译中的应用方法研究

采用一种带有约束条件的贝叶斯网络来构造分类器,即特征节点被约束为类节点的子节点,子节点间允许有不同的连接关系,并将约束型贝叶斯网络的几种典型模型--NB、TAN、BAN用于遥感图像的解译中.通过评价结构的似然函数得到网络结构,综合特征节点和类别节点的拓扑和概率统计信息学习得到分类器.将这些模型用于多光谱和高光谱影像的分类,并就其性能进行探讨.     

高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势

遥感影像解译是一个不断发展的研究方向,随着日新月异的遥感应用需求、高分辨率遥感数据的快速发展、地理知识的日积月累、以及人工智能技术的发展,亟需发展自动化、智能化的遥感影像解译技术。本文针对遥感影像智能解译,首先从遥感影像解译单元、分类方法、解译认知3个方面阐述遥感影像解译的研究进展,然后提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建—深度学习模型构建—地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望,以期拓展遥感影像智能解译研究的思路与方法,提高遥感影像智能解译的精细程度和智能化水平,使智能解译具备地理空间理解能力,推动“数据—信息—知识—智能”的深度转化。     

遥感影像解译样本生产质量控制方法研究

针对第一次全国地理国情普查质量检验过程中发现的遥感影像解译样本数据的质量问题,如遥感影像解译样本缺少典型性、地面照片拍摄不符合技术规程、影像实例数据结构异常等系统性质量问题,以及解译样本采集中存在操作不规范、样本采集主观影响较大等主观性质量问题,该文分析了影响遥感影像解译样本质量的关键生产要素、环节与原因等,提出了全过程的生产质量控制方法,给出了提高遥感影像解译样本过程的质量控制措施。该研究提出的基于全过程质量控制体系新需求,以解决质量问题为导向的生产质量控制方法,可以提升遥感影像解译样本质量,并为今后相关工程项目生产过程的质量控制提供借鉴。     

遥感解译在露天矿山生产监测中的应用

由于各类矿山开采活动频繁,造成了大量植被破坏,并形成崩塌、滑坡等地质灾害,大量土地被中转场地占用,给当地的生态环境造成很大的威胁,因而矿产资源开发利用管理成为迫切需要解决的问题。矿山多地处偏远山区,交通不便,分布零散,依靠现场执法已经满足不了需求。而航天遥感能获取大范围的地面遥感影像和实时动态信息,借助遥感解译技术为规范矿产资源勘查开发监管秩序,加强矿产资源监测提供依据。遥感监测与传统监测手段相比具有明显的优势,将会越来越多地应用到露天矿山生产监测中。     

遥感与GIS技术在雅鲁藏布江区域地质调查解译中的应用研究

在西藏雅鲁藏布江中游要修建一大型水利工程,都需要先查明工程地区的地质情况,对基底稳定性做出评价、工程设计和施工提供地质依据。为此运用遥感与GIS技术对雅鲁藏布江区域进行遥感地质调查,本文通过项目的实践研究,对遥感在区域地质调查中的遥感片种及谱段的选择、图像处理、解译标志的建立、构造断裂地层断层以及地质灾害等方面的解译以及GIS地质制图中需要注意的问题等方面的认识作了总结。     

遥感解译在南京市生活垃圾填埋场识别中的应用

运用遥感技术对南京市航空影像进行了解译工作,提取了面积大于10 000 m2的垃圾场位置并进行了实地查证和分析比对,绘制出南京市垃圾填埋场分布图,为南京市垃圾场的适宜性评价工作奠定了基础。     

北京市第一次地理国情普查遥感影像解译样本的采集分析

遥感影像作为地理国情普查工作中重要的采集依据,关系着整个国情普查成果的质量。本文通过在北京市第一次地理国情普查中遥感影像解译样本采集的实际经验对采集方法及质量控制等方面进行分析。     

遥感影像解译样本的一体化生产研究

遥感影像解译样本数据包括地面照片和遥感影像实例,是制作遥感影像解译样本数据库的基础资料。文中针对地理国情普查中遥感影像解译样本的采集、整理进行了研究,通过利用GEOWAY地理国情普查外业调绘核查软件完成遥感影像解译样本的采集、整理,实现了解译样本的一体化生产流程,并与传统的纸质调绘、PDA数字调绘进行对比分析,充分证明解译样本的一体化生产流程自动化程度高,减少了人力、物力,提高了生产效率。     

遥感影像解译样本数据的检查方法

以鄂伦春自治旗测区的数据成果为例,介绍遥感影像解译样本数据的检查方法,包括对地面照片、遥感影像实例的人工检查,以及使用Python编制程序提取地面照片的EXIF信息,对遥感影像解译样本数据库中的属性信息进行自动对比检查,提高了质量检查效率及正确率。     

深度学习遥感影像解译技术在耕地保护中的应用

耕地保护事关国家粮食安全、生态安全和社会稳定,是国计民生的头等大事。深度学习技术在海量数据分析领域的广泛应用,为高效、精准的遥感影像解译提供了技术基础。本文研究了基于深度学习的遥感影像解译技术,利用遥感影像数据和对应的矢量数据构建了可供训练的解译样本库,并提出了一种基于深度残差网络结构的解译模型。通过试验证明了该模型的实用性,实现了对试验区域主要地类面积的变化监测,对比多期影像解译结果和增减挂钩等业务数据,验证了耕地复垦的实施情况。结果表明,深度学习遥感影像解译技术在耕地保护领域有较广泛的应用前景。     

遥感解译在新疆策勒县地质灾害调查中的应用

新疆策勒县地处低-中山区,地质灾害频发.本文首先以RapidEye和ASTER GDEM数据为数据源,在建立遥感解译标志的基础上,采用计算机自动提取和人工判读相结合,遥感解译结果与野外验证相结合的方法,进行了策勒县遥感地质灾害解译.共解译出各类地质灾害点108处,其中崩塌60处、滑坡27处、泥石流21处.其次,利用Ar...     

地质灾害三维遥感解译成果的自动制图方法

针对三维环境下地质灾害遥感解译成果制图需借助第三方软件,难以自动实现的问题,介绍了基于三维GIS平台iTelluro(网图)的地质灾害遥感解译成果的自动成图方法.以遥感解译专题图制图规范为依据,根据用户选择的比例尺和制图范围,从影像数据库和三维GIS图层中自动获取遥感影像图层、矢量图层、地质地理图层和解译专题图层数据,设置专题地图的渲染样式,并在基于iTelluro的地质灾害三维遥感解译系统上实现了该方法.该方法提高了地质灾害遥感解译成果的制图效率,可及时为地质灾害防治与应急提供信息产品.     

遥感影像智能解译样本库现状与研究

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文...     

浅谈遥感影像地类解译在西藏土地调查中的应用

全国第二次土地调查是一项重大的国情国力调查,目的是全面查清目前全国土地利用状况,掌握真实的土地基础数据,是科学规划、合理利用、有效保护国土资源和实施国土资源管理工作的重要依据。根据在西藏测区生产的实际情况,对遥感影像的地类解译样本在西藏自治区全国第二次土地调查工作中的应用进行分析探讨。     

地理国情监测遥感影像解译方法对比与分析

随着社会经济的飞速发展,土地利用类型也在随之发生变化.若要合理开发利用土地,对其变化信息的提取和研究也就显得极其重要.现如今,我国大面积开展地理国情监测项目,其中普遍涉及利用遥感手段获取土地利用信息并监测其变化情况.本文围绕地理国情监测项目中常用的几种遥感影像解译方法进行对比和分析,并探讨其各自的优缺点.