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通用的占位符縮略圖

自然資源應用 /

基于遙感AI技術(shù)的自然資源監測案例

一、案例概述

      基于A(yíng)I 技術(shù)構建空天地一體化智能監測平臺,統籌獲取多源監測數據,通過(guò)集群化處理,實(shí)現變化圖斑的快速提取并通過(guò)“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(shí)施圖斑的核查,必要時(shí)可通過(guò)移動(dòng)端進(jìn)行外業(yè)實(shí)地核查,然后上報至市、省級審核,最后對監測成果進(jìn)行統計分析。其中,自然資源遙感衛星平臺實(shí)現全省范圍內的宏觀(guān)監測(季度監測或月度監測),中低空航測無(wú)人機實(shí)現省內重點(diǎn)區域/ 重點(diǎn)圖斑的精細監測(即應急監測),地面終端實(shí)現小范圍內的即時(shí)監測和變化圖斑的實(shí)地核查 ,最終形成季報、月報、專(zhuān)報,為自然資源調查、監測和監管提供基礎信息和專(zhuān)題產(chǎn)品服務(wù)。

 

二、案例特色

      AI 技術(shù):通過(guò)構建深度學(xué)習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,利用海量訓練數據(樣本庫)自主學(xué)習數據的特征,實(shí)現精準化、智能化信息提取。相比淺層學(xué)習,深度學(xué)習的多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有優(yōu)異的特征學(xué)習能力,學(xué)習得到的特征對數據有更本質(zhì)的刻畫(huà)。大數據時(shí)代的到來(lái)、高性能計算的發(fā)展都為深度學(xué)習的成熟提供了土壤。

 

三、案例展示

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