衛(wèi)星遙感一體化數(shù)據(jù)采集、處理等對(duì)地觀測(cè)體系已經(jīng)構(gòu)建,但自然資源衛(wèi)星應(yīng)用技術(shù)體系建設(shè)尚不成熟,極大地限制了衛(wèi)星遙感應(yīng)用綜合產(chǎn)品體系的構(gòu)建以及地方自然資源調(diào)查監(jiān)管體系的現(xiàn)代化。結(jié)合當(dāng)前測(cè)繪遙感行業(yè)的先進(jìn)技術(shù)和理念,研究自然資源衛(wèi)星遙感常態(tài)化監(jiān)測(cè)的新方法、新技術(shù)具有重要的理論和實(shí)踐意義。通過突破自然資源衛(wèi)星遙感常態(tài)化監(jiān)測(cè)等系列關(guān)鍵技術(shù),開展全國(guó)全要素常態(tài)化季度監(jiān)測(cè)、重點(diǎn)區(qū)域高頻次精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)、特定目標(biāo)即時(shí)監(jiān)測(cè)和"數(shù)量—質(zhì)量—生態(tài)"三位一體監(jiān)測(cè),服務(wù)自然資源調(diào)查、監(jiān)測(cè)與監(jiān)管主體業(yè)務(wù),構(gòu)建全覆蓋、全要素和多尺度的自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)體系,全面提升自然資源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)保障、常態(tài)化監(jiān)測(cè)、信息服務(wù)和決策支持能力。 

【文章來源】：地理信息世界. 2020年05期

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)生產(chǎn)流程

針對(duì)數(shù)據(jù)量大(日均接收200～400景數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量約為3 TB)、時(shí)效性高(滿足季度衛(wèi)片執(zhí)法及各項(xiàng)專項(xiàng)監(jiān)測(cè)要求,需做到當(dāng)日數(shù)據(jù)“日結(jié)日清”)、應(yīng)急性強(qiáng)(大棚房監(jiān)測(cè)、紅樹林監(jiān)測(cè)、冰川監(jiān)測(cè)等應(yīng)急任務(wù))等任務(wù)特點(diǎn),突破基于工作流的監(jiān)測(cè)生產(chǎn)線構(gòu)建技術(shù),優(yōu)化工程技術(shù)流程和運(yùn)行模式。突破可插拔式模塊調(diào)度控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)靈活可控的調(diào)度機(jī)制。自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)革新了“季度—月度—即時(shí)”遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品生產(chǎn)流程,形成國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)統(tǒng)籌、影像處理、數(shù)字正射影像圖(Digital Orthophoto Map,DOM)生產(chǎn)、信息提取、成果建庫以及應(yīng)用服務(wù)的自然資源衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)全鏈條生產(chǎn)線,技術(shù)流程如圖2所示,實(shí)現(xiàn)全流程監(jiān)控,使得年度監(jiān)測(cè)邁向季度監(jiān)測(cè)、月度監(jiān)測(cè)。2.2 復(fù)雜特征自然資源要素變化自動(dòng)提取技術(shù)

基于多源多時(shí)相衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全國(guó)尺度的自然資源要素變化監(jiān)測(cè),變化前后期影像存在多對(duì)多的空間匹配關(guān)系,導(dǎo)致要素變化信息特征復(fù)雜。傳統(tǒng)自動(dòng)提取方法基于像素或面向?qū)ο蟮姆椒?主要基于光譜、幾何、紋理等特征分析,在復(fù)雜變化場(chǎng)景下難以取得良好效果。同時(shí)考慮到面向全國(guó)海量數(shù)據(jù)的變化監(jiān)測(cè),采用深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法構(gòu)建面向復(fù)雜特征自然資源要素變化自動(dòng)提取技術(shù)。自然資源要素變化自動(dòng)提取的難點(diǎn)在于目標(biāo)特征復(fù)雜多變、尺度多樣化、變化目標(biāo)小數(shù)據(jù)稀疏、云雪季節(jié)等導(dǎo)致變化干擾多等方面。自然資源要素變化自動(dòng)提取的核心在于構(gòu)建面向復(fù)雜特征要素變化的具有全國(guó)良好泛化性的深度學(xué)習(xí)模型和全流程的自動(dòng)提取生產(chǎn)技術(shù),技術(shù)流程如圖3所示。生產(chǎn)中時(shí)序影像存在多對(duì)多的空間匹配關(guān)系,使得自然資源要素變化組合后特征復(fù)雜,同時(shí)變化目標(biāo)尺度多變,部分變化目標(biāo)較小表現(xiàn)為數(shù)據(jù)稀疏問題,需要針對(duì)性地構(gòu)建要素變化自動(dòng)提取模型,并建立全鏈路的自然資源要素變化自動(dòng)提取技術(shù)體系。要素變化深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力通過構(gòu)建多源衛(wèi)星影像組合、時(shí)空分布廣泛的樣本數(shù)據(jù)集及多類型樣本增強(qiáng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。全流程的自動(dòng)提取生產(chǎn)技術(shù)主要通過建立數(shù)據(jù)篩選—任務(wù)規(guī)劃—自動(dòng)粗提取—自動(dòng)精處理—自動(dòng)歸檔的一體化生產(chǎn)鏈實(shí)現(xiàn)。2.3 基于深度學(xué)習(xí)要素自動(dòng)提取的動(dòng)態(tài)生產(chǎn)迭代技術(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2951036