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通用的占位符縮略圖

自然資源應(yīng)用 /

基于遙感AI技術(shù)的自然資源監(jiān)測案例

一、案例概述

      基于AI 技術(shù)構(gòu)建空天地一體化智能監(jiān)測平臺,統(tǒng)籌獲取多源監(jiān)測數(shù)據(jù),通過集群化處理,實現(xiàn)變化圖斑的快速提取并通過“互聯(lián)網(wǎng)+”圖斑核查方法,將變化圖斑由省級下發(fā)到市縣,由縣級實施圖斑的核查,必要時可通過移動端進行外業(yè)實地核查,然后上報至市、省級審核,最后對監(jiān)測成果進行統(tǒng)計分析。其中,自然資源遙感衛(wèi)星平臺實現(xiàn)全省范圍內(nèi)的宏觀監(jiān)測(季度監(jiān)測或月度監(jiān)測),中低空航測無人機實現(xiàn)省內(nèi)重點區(qū)域/ 重點圖斑的精細監(jiān)測(即應(yīng)急監(jiān)測),地面終端實現(xiàn)小范圍內(nèi)的即時監(jiān)測和變化圖斑的實地核查 ,最終形成季報、月報、專報,為自然資源調(diào)查、監(jiān)測和監(jiān)管提供基礎(chǔ)信息和專題產(chǎn)品服務(wù)。

 

二、案例特色

      AI 技術(shù):通過構(gòu)建深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,利用海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)(樣本庫)自主學習數(shù)據(jù)的特征,實現(xiàn)精準化、智能化信息提取。相比淺層學習,深度學習的多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)異的特征學習能力,學習得到的特征對數(shù)據(jù)有更本質(zhì)的刻畫。大數(shù)據(jù)時代的到來、高性能計算的發(fā)展都為深度學習的成熟提供了土壤。

 

三、案例展示

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