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高分辨率遥感全球典型地物智能识别
作者: 发布时间:2022-04-26 编辑: 来源: 浏览次数:

面向高分辨率影像地物精细识别的科学问题,模拟人脑对影像认知理解过程,建立了高分辨率遥感“像元-目标-场景”深度学习理解体系,服务于自然资源监测与应急响应等国家需求。

代表性成果有:自主构建了遥感领域的深度神经网络(RSNet),相比于直接继承于自然图像的深度学习网络,其地物分类精度和计算效率上均有提升,更适合于遥感地物识别任务;构建了全球遥感影像实时智能解译系统,实现所见即所得的目标识别与TB级流程化生产系统;在自然资源监测应用方面,生产了湖北省农作物一张图、省级自然资源遥感制图、全国大棚一张图、全球测图“国产高分卫星中亚地表覆盖”等产品;在灾害应急响应方面,生产了湖北省汛期农作物受灾遥感分析一张图、全球灾后建筑物损坏评估等产品。

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