基于深度学习技术的贵州省耕地占用遥感监测

贵州省耕地资源相对有限,播面增长空间小,耕地占用对区域农业生产和粮食安全产生了重要影响。及时监测土地占用,对农田保护、减小损失具有重要的意义。遥感技术可以在耕地占用监测中发挥重要作用,然而由于地表结构的复杂性,高精度的耕地占用监测面临较大困难。为提高监测精度,本文研究使用深度学习技术来监测贵州全省的耕地占用情况。首先,利用多类型、高频次的高分辨率卫星影像,获取贵州省全域范围内的大量样本,据此挖掘遥感图像中的耕地占用信息;然后,联合使用卷积神经网络和循环神经网络,构建耕地变化监测深度学习网络模型,从遥感图像的光谱、空间和时相信息中提取耕地变化情况;最后,选取典型区域对监测结果进行了精度验证。结果表明,该方法可快速监测出贵州省占用耕地区域,为相关部门提供决策参考和监管手段。     

基于深度学习的乱占耕地建房疑似图斑自动提取方法研究

为实现农村乱占耕地建房问题“早发现、早制止、早查处”,本文提出一种基于深度学习的乱占耕地建房疑似图斑自动提取方法,利用高分辨率遥感影像解译模型,结合第三次国土调查成果耕地数据,快速识别乱占耕地建房疑似图斑。最后以江苏省某县级市为例开展实验,实验表明：该方法提取结果准确率高、用时少,可为耕地保护、督察执法提供重要支撑。     

深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。     

多尺度特征融合深度学习建筑物的提取方法

提出一种基于多尺度特征融合的建筑物提取方法,结合新的网络DenseASPP-UNet,以实现影像多尺度特征的融合,进而高精度提取建筑物.通过Inria开源建筑物航空影像数据集进行验证,表明DenseASPP-UNet相比其他深度学习方法建筑物提取精度有很大的提升.     

基于深度学习的耕地新增建房监测研究

基于深度学习技术,针对福建省常态化新增农村乱占耕地建房监测需求,构建了混合分辨率新增建房监测遥感影像样本数据集,采用卷积神经网络进行深度学习模型训练,并利用训练后的最优模型开展了耕地新增建房提取应用实验.结果表明,基于深度学习的耕地新增建房监测技术具备一定的应用潜力,可在实际工程中进行应用探索,以提高监测工作的效率和精度.     

基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

针对传统的建筑物提取方法精度较低和边界不完整等问题,本文提出基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。首先,采用主成分变换非监督预训练网络结构,获得待提取遥感影像特征。其次,为减少在池化过程中影像特征信息的丢失,提出自适应池化模型,通过非下采样轮廓波变换来获取影像纹理特征,并将纹理特征输入网络中参与建筑物提取。最后,将影像特征输入softmax分类器进行分类,获得建筑物提取结果。选取典型区域进行建筑物提取试验,并与典型建筑物提取方法进行对比分析,结果表明,本文提取方法精度高,并且提取建筑物的边界清晰、完整。     

高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法

为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未变化区域样本。构建并训练包含标签层的高斯伯努利深度限制玻尔兹曼机模型,以提取变化和未变化区域深层特征,从而有效辨别变化区域。通过WorldView-3与Pléiades-1影像的试验表明本文方法在变化检测精度方面优于对比方法。     

基于深度学习差值分析的高分影像建筑物变化检测

高分辨率遥感影像的建筑物变化检测在灾害评估、城市管理等方面应用广泛.为提高建筑物变化检测精度,提出一种对不同时相的图像分别进行建筑物提取,再利用差值法进行变化检测提取建筑物变化结果的方法.首先利用基于分类验证原理对高分辨率遥感影像进行建筑物提取与优化,进一步将两幅不同时相的建筑物提取结果转化为两幅二值图像,在此基础上使...     

基于深度学习的国产卫片图斑提取

本文针对国产卫片多时相、长时序、全天候、多源海量等特点,提出了一种高效、准确的卫片图斑提取方法。该方法在深度学习理论基础上构建了地物目标语义分割模型和图斑提取智能算法群,实现了国产卫片图斑的特征、规律及属性的自动识别,完成了卫片图斑提取的智能化和自动化。试验结果表明,该方法在国产卫片图斑提取中具有较高的准确率,为后续图像处理、分析和应用提供了重要支持。     

基于地理国情的疑似违法用地违法建设监测方法

文章分析了开展疑似违法用地违法建设监测的现实背景、目的、意义和面临的困境,结合城市规划和城市管理需求,提出了基于地理国情的疑似违法用地违法建设监测研究的总体思路、技术路线、监测方法和关键技术,并以此为依托开展北京市疑似违法用地违法建设监测应用,为城市治理违法用地违法建设提出了全新、可行的监测方法。     

面向对象的高分辨率影像单值分类耕地提取方法研究

遥感技术已广泛地应用于土地覆盖/土地利用分类中。在专题应用中,用户只对某一类地物感兴趣,例如耕地提取,即单类别分类问题。随着影像分辨率的提高,基于像元的分类算法难以满足高分辨率影像高精度信息提取的需求。本文采用结合面向对象分类思想和基于正样本、未标记样本遥感单值（PUL）分类方法从多源高分辨率影像中提取耕地信息,并与基于像素的分类实验进行对比分析。结果表明,在缺少部分地类的不完全训练集下,基于面向对象的单值分类较传统神经网络分类有更较稳定的表现,并且远优于基于像素的分类结果。     

基于遥感监测的建设用地自动提取模型应用

生态环境是构建宜居城市的重要指标。构建基于遥感监测的建设用地自动提取模型可快速获取建设用地现状,及时发现侵占山水资源的违规用地,有利于维护城市生态安全。以城市化程度较高的东莞市为例,结合传统的谱间阈值指数模型和混合像元分解模型自动提取建设用地。结果表明,建设用地的提取精度为91.36%,可满足生态保护中对建设用地进行快速全面监测的要求。     

基于TM时相特征的耕地信息提取

针对处于农作物生长期的耕地易与林地混淆、处于收获期的耕地易与裸地混淆的问题,提出了基于时序特征值进行耕地信息提取的思路。针对不同农作物生长期难以确定的问题,提出了时相耕地指数(Time Phase Cropland Index,TPCI)以提取耕地区域,提出了时相水田指数(Time Phase Paddy Index,TPPI)以区分水田、旱地区域。实验结果表明,该方法降低了水田、旱地的提取难度,且耕地、水田和旱地的提取精度均达到85%以上。     

基于深度学习的新增建设用地信息提取试验研究: 全国土地利用遥感监测工程创新探索

目前基于遥感图像的城市功能区分类方法通常采用光谱特征解译、兴趣点数据辅助、评价策略优化等方式,依赖大量人工操作,并借助遥感图像外的其他信息源。为了解决以上问题,提出利用卷积神经网络进行滑窗识别,提取图像语义标签,结合语义推理机制实现城市功能区分类的滑窗-推理方法。首先,建立两级城市功能区分类,以二级城市功能区为标识标注训练样本,并以此训练卷积神经网络作为识别器;然后,设计有重叠的滑窗识别模式,使用识别器辨识滑窗区域内图像块的二级城市功能区类型;最后,提出一个带权重的打分机制,作为语义推理方式,语义推理对象为全部识别结果,确定各图像块的一级城市功能区类型,实现遥感图像城市功能区分类。实验使用模拟图像和高分辨率遥感图像,两种图像的总分类精度分别可达94.50%、92.04%。滑窗-推理方法旨在通过语义推理处理滑窗识别产生的多语义标签,根据多语义标签确定对象的真实城市功能区。实验结果表明,所提方法无需辅助信息,直接利用遥感图像进行城市功能区分类是可行和有效的。     

面向对象的城镇土地覆盖信息自动提取方法

以安徽省滁州市城区为研究对象,采用面向对象的分类思想,在建立误分割指数进行多尺度分割评价的基础上,提出了一种首先利用遗传算法对光谱特征、几何特征、空间特征等进行最优特征集提取,再结合支持向量机算法进行自动提取的分类方法,并对分类结果进行了精度评价。结果表明,该方法的精度达到了90.43%,证明了其可行性。     

基于ArcGIS的低丘缓坡用地提取方法

结合辽宁省开展的低丘缓坡普查工作,通过对调查工序流程的总结,介绍利用ArcGIS软件提取低丘缓坡用地的关键技术方法。     

基于空间景观格局的耕地图斑地形因子自动化提取工艺

耕地图斑地形因子提取采用人机交互的方式,但是提取过程复杂,需要较高的技术要求与操作经验。面对大型数据库建设与分析,半自动化处理方式不能满足效率与质量的要求。本文基于空间景观格局的耕地图斑地形因子自动化提取工艺,立足于空间景观格局原理,利用Python和GDAL开发建立耕地图斑地形因子自动化提取技术。实践表明,该方法效率高,能为建设土地利用综合数据库提供技术支持。     

基于二调成果的耕保数据获取方法探讨

根据耕地保护基金相关要求,并结合项目工作对基于二调成果的耕保基金基础数据获取方法进行了探讨,给出了一套较为完善的数据处理方案,并介绍了其数据处理方法与流程。