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。