自然资源典型地类遥感智能主动调查监测技术及应用

自然资源调查监测工作中存在遥感影像辐射不统一、自然资源样本繁杂难以更新、变化检测精度低等问题。为解决遥感影像变化检测精度低与可靠性低的难题,形成主动智能的自然资源调查监测技术,本文以自然资源典型地类变化监测需求为引导,构建多尺度高分遥感地面基准网,以及多尺度、多形态、多时相、多源异构自适应更新的自然资源典型地类样本库,研究耕地、水体、林地等自然资源典型地类的主动变化检测模型,分类精度与变化检测准确率分别达到82%与97.7%。该项技术提高了土地利用变化检测的精度与工作效率,减少了人工目视解译工作量,可为自然资源典型地类主动调查监测提供有力支撑。