自然资源遥感样本库建设关键技术与规模化应用
发布时间：
2025-04-10
来源：
优秀案例，是奋斗的足迹，是岁月的勋章。每一个案例的背后，都是孜孜不倦的追求，是对卓越的不懈探索，更是对社会、行业乃至时代的深刻回应。让我们一起走进这些优秀案例，探索其背后的创新思路、技术突破和社会效益，感受规划勘测行业的魅力与力量，共同见证行业的创新发展与未来潜力。本期我们展示2024 年湖南省测绘科学技术奖一等奖项目——《自然资源遥感样本库建设关键技术与规模化应用》。
01 项目概况
自然资源遥感样本库作为自然资源监测监管的重要支撑，对于提升遥感技术的精度、效率和应用范围具有至关重要的意义。本项目旨在构建大规模、多尺寸、多场景地物类型的自然资源地物样本数据库，探索实践共建共享、数据滚动迭代更新的应用模式，结合应用需求开展典型示范应用，最大化释放自然资源样本数据库应用潜力和服务能力。项目通过外业实地核查测量、内业审核和数据建库等技术手段，查清遥感样本数据的采集、建库的技术流程与工程化方法，构建了全面的智慧解译样本数据库，为遥感数据自动化处理和影像智能解译提供必要的数据支持，从而提高监测的效率和准确性。
解译样本库建设技术路线图
02 创新做法
01 部省市合作技术规范体系建设
与部卫星中心和湖南省卫星应用技术中心合作，制定遥感影像智能解译样本标准体系，统一解译样本采集技术规则，构建解译样本检查标准及样本库管理的规范要求。
02 基于多源数据的样本库建设技术
研发遥感影像智能解译样本采集系统和数据库管理系统，实现对海量解译样本数据的一体化管理、高效检索和智能计算分析。
样本采集及管理软件
03 面向服务的智能解译算法模型构建
通过解译样本数据优选与增强、迁移学习、神经网络设计与优化等算法研究，构建相对复杂的具有自适应性的深度神经网络模型。
卷积神经网络结构
03 技术创新应用
1.遥感影像智能解译样本采集与管理系统建设通过自动、半自动、人机交互等多种方式，采集并生成标准解译样本数据。
2. 卷积神经网络模型：利用深度学习技术支持场景理解、地物目标检测与土地覆盖分类等任务，显著提高了遥感影像特征提取成效。
3. 模型算法智能解译：构建了“影像预处理—智能提取—图斑筛查与分类—半自动提取—统计分析”变化图斑智能提取信息化作业流水线。
04 应用成效
01 提升自然资源监测监管效率
通过构建全面的智慧解译样本数据库，为遥感数据自动化处理和影像智能解译提供必要的数据支持，提高监测的效率和准确性。
02 促进国土资源调查监管体系现代化
推动国土资源调查监管体系现代化的关键，能够为国土资源的保护、节约集约利用以及维护群众权益提供科学依据。
03 支撑构建生态国土和智慧国土
实现自然资源常态化遥感监测的重要支撑，支撑构建生态国土和智慧国土，实现自然资源全要素、全覆盖季度遥感监测。
05 结束语
我院将继续深化自然资源遥感样本库建设关键技术与规模化应用，推动遥感技术、深度学习技术等领域的创新发展。通过不断积累和优化光谱数据，激发新的科研灵感，促进相关产业的转型升级和高质量发展，为实现自然资源的科学管理和合理利用提供强有力的技术支撑。
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