人工智能解译

2019年08月09日

  

 概要介绍

  遥感人工智能技术的出现,是意在对传统遥感影像解译在效率上的进一步提升,实现自动化对遥感影像中的要素进行识别、提取、分析、整理。为了有效降低数据处理环节的人力成本,推广大范围、规模化的卫星遥感监测应用,中心已启动人工智能在卫星遥感领域的研究。

主要技术

  深度学习技术研发工作分为两个阶段:样本库的建立、模型训练、模型预测。

 (1)深度学习离不开大数据,针对不同的解译目标,建立不同类型的样本库。

 (2)训练阶段主要是基于大数据和设计好的神经网络,学习得到网络模型和参数。

 (3)预测阶段是利用训练得到的深度学习模型,针对业务数据进行自动分析和处理,输出结果。

  目前已经实现建筑物、渔排网箱的自动提取。采用目前主流的语义分割神经网络,对样本进行训练,得到多个模型及其预测结果,通过模型融合方式对预测结果进行优化,得到最终的结果

 成果展示

 建筑物自动提取

 渔排网箱自动提取

大棚地膜自动提取

大棚地膜-原图_副本.jpg

大棚地膜-解译结果_副本.jpg

茶园自动提取