面向深度学习的遥感影像样本库建设技术研究

针对深度学习样本制作技术稀缺以及样本复用性差等问题,本文围绕自然资源督察业务、测绘生产项目等需求,面向深度学习算法和模型,基于多源多时相卫星遥感影像,结合已有地理国情监测数据、基础地理信息数据等资料,对水体、林地、推填土等典型自然资源要素,开展了遥感影像处理、样本数据制作、质量控制、成果入库等方面的技术研究,初步建立了一套面向深度学习的遥感影像样本库建设技术体系,有效促进了样本数据的统一管理、重复利用和动态更新。

遥感影像样本大数据建库与应用方法

研究一种基于关系型数据库与分布式文件系统融合的遥感影像解译样本大数据建库方法.解析了数据库建设过程,讨论了建库关键技术问题与解决方法;在建成样本数据库基础上,研究了样本数据应用方法,分析了几种应用实例,探索了样本数据应用模式;以选取的研究区域内大规模样本数据为对象,验证了数据库建设中数据处理过程及效率,同时,以地理国情普查分类体系中地表覆盖10个一级类为例,对研究区域各类别样本空间分布与密度等特征进行了分析.结果表明:利用关系型数据库与分布式文件系统融合的方法对样本大数据进行建库与管理,对样本数据的检索、分析及推广应用,具有很好的效能和适用性.

全国地表类型遥感影像样本数据集

全国地表类型遥感影像样本数据集是对全国(除港澳台地区外)31个省、自治区、直辖市的十米级Landsat 8多光谱影像数据和米级GF-1、QuickBird多光谱影像数据进行人工解译采集而得。本数据集使用了2013–2017年的影像数据,覆盖夏季和冬季两个典型时相,采用了面向测绘地物波谱的分类体系。所构建数据集可为土地覆盖分类提供先验训练和测试样本,指导待分类影像中同类影像样本点的采集,为应用示范研究提供样本数据支持。为了更好地利用这些数据,采用统一规范的数据处理方法、样本采集规则和质量控制体系,对地表类型遥感影像样本数据进行采集和质量控制,并已经公开共享和提供下载。

基于遥感影像耕地解译样本库的构建及解译方法研究

现如今,遥感技术正在飞速的发展,国内生产的遥感卫星技术辨识率也逐渐上升,提取数据的频率与周期也在稳步的上升,针对遥感影像信息的提取和变化监测提出新型要求。故此,本文从遥感影像耕地解译样本库的构建及解译方法分析,并采用相关系统,以此助力于探寻遥感影像耕地解译样本库提取与变化监测实践应用的新型高效方法。

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。

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。

地理国情普查中遥感影像解译样本快速制作方法探讨

遥感影像解译样本是地理国情普查项目的一项重要成果。遥感影像解译样本的制作对样本数据的采集和整理有严格的规定,需采集大量地面照片,并建立具有对照关系的地面照片和遥感影像实例的解译样本数据。为了提高遥感影像解译样本制作效率,采用清华山维EPS地理国情普查外业调查软件作为外业采集处理平台,并针对EPS软件在解译样本编辑整理阶段的不足,开发批量辅助处理工具,两者互相补充,实现遥感影像解译样本的快速制作。

海量遥感影像解译样本数据管理系统的设计与实现

在地理国情普查与监测工作中,对大量的高质量遥感影像解译样本数据,如何对其进行有效管理,更好地服务于遥感影像的内业解译,有着非常重要意义。本文通过对遥感影像解译样本数据的特征和栅格数据存储方式的分析,设计并开发了遥感影像解译样本数据管理系统,实现了对遥感影像解译样本数据的统一管理,在巨大的数据源中可以快速查询和显示感兴趣的样本数据,并对样本数据进行统计分析,从而提高遥感影像解译工作效率,为实现遥感影像解译自动化提供数据基础。

基于ArcGIS软件检查遥感影像解译样本数据

介绍了遥感影像解译样本数据的基础内容及相关知识,以及利用Arc GIS软件检查遥感影像解译样本数据,很好地控制了解译样本数据的质量。

浅述遥感影像解译样本的制作与应用

遥感影像解译样本采集与制作是地理国情普查的重要组成部分,正确的解译样本是人工解译的参考依据和基础,极大的提高了人工解译的正确率,遥感影像解译样本的制作有一套精确的流程。本文从解译样本的定义、地面照片的拍摄、样点的选择、解译样本数据库的制作以及解译样本的应用进行逐项的研究和分析。

遥感影像解译样本生产质量控制方法探究

遥感影像解译技术在我国的地理国情普查工作中能够起到十分重要的作用,并且能作为技术基础为我国的地理事业提供各种理论和技术的支持,具有十分重要的现实意义。这篇文章主要针对遥感影像解译样本生产质量控制工作展开全面深入的研究分析,并且对全过程生产质量控制的方法进行了对比分析,提出了增强遥感影像解译样本质量问题的建议,为遥感影像解译样本质量提升起到了积极的促进作用,希望能够对我国各个相关工程项目生产过程质量控制工作的实施给予一定的辅助。

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。

利用ArcGIS和SQL处理地理国情普查解译样本数据

总结地理国情普查解译样本数据处理过程中存在的问题，分析了遥感解译样本数据的定义和组织结构，根据样本数据库中表格的逻辑关系、样本点坐标与LCA层的空间关系，提出处理遥感解译样本数据具体方法和步骤。

地理国情普查信息采集成果质量控制方法探讨

第一次全国地理国情普查是国家的重大测绘项目。由于信息采集是普查工作中最突出的阶段,是整个普查成果的基础,需要整合与利用多种资料与信息,故信息采集成果质量尤为重要。本文针对信息采集生产过程中的质量控制,结合个人在质检工作中多年的经验对常见的质量问题予以分析。