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          基于深度學習的苫蓋綠網自動化識別方案探索

          數據來源:北京數慧   2022-09-30   467

          在裸露地表上鋪設苫蓋綠網,可有效防止揚沙污染環(huán)境,有助于提升城市景觀容貌和空氣質量。目前苫蓋綠網被廣泛應用于:拆遷裸露區(qū)域、建筑施工揚塵區(qū)域、其它地表裸露區(qū)域等。

          為滿足各地利用遙感手段對城市防塵綠網進行動態(tài)監(jiān)測與管理的要求,北京數慧基于高分辨率衛(wèi)星影像,通過深度學習+元學習+強化學習+特征學習+知識圖譜等技術,對苫蓋綠網模型進行不斷的迭代和優(yōu)化,模型精度已達90%,可實現(xiàn)對苫蓋綠網的分布情況和數量進行快速獲取,為城市規(guī)劃、生態(tài)環(huán)境建設和城市精細管理提供數據和技術支撐。苫蓋綠網提取技術方法如下圖所示:

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          01?影像獲取及預處理

          首先確定苫蓋綠網提取的邊界范圍,獲取對應區(qū)域的高分辨率衛(wèi)星影像。以某地高分2號多光譜遙感影像為例,其影像預處理流程包括:正射校正、幾何校正、輻射定標與大氣校正、按行政區(qū)劃鑲嵌裁切,以及勻光勻色等步驟。

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          02?樣本集制作

          明確要采集的樣本標簽苫蓋綠網,選擇集中連片覆蓋區(qū)域,利用預處理后的影像使用語義分割方式,進行初次樣本的勾畫。采集的樣本結果,通過數慧遙感云腦在線訓練與解譯系統(tǒng),上傳源數據集,系統(tǒng)可自動生成樣本訓練集、驗證集、測試集,供后續(xù)苫蓋綠網的模型訓練和測試。

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          03?模型訓練利用

          初次采集的樣本,通過神經網絡結構自動化設計、超參數自動化調參、遷移學習等遙感AI模型訓練框架,進行初始模型訓練。同時,對于需要補充的樣本區(qū)域進行補采,結合初次的采樣樣本,對模型進行迭代,實現(xiàn)“小樣本,大模型”。

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          04?智能化解譯

          利用迭代后的苫蓋綠網模型,通過在線訓練與解譯系統(tǒng)一鍵式發(fā)起解譯任務,可實現(xiàn)快速、高頻次、高效的苫蓋綠網智能化解譯和解譯成果綜合分析。

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          為了進一步提高智能化解譯的結果精度,達到人工提取的效果,并將解譯成果應用于項目工程中,后處理能夠對解譯結果進行進一步修正。后處理流程一般包含:柵格矢量化、消除面空洞、幾何錯誤修復等。
          解譯成果展示:


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          模型自動評價?

          數慧遙感云腦模型評價模塊顯示,經過迭代后的苫蓋綠網模型召回率達到91.08%,可快速、準確提取城市苫蓋綠網,實現(xiàn)大范圍、長時序的苫蓋綠網動態(tài)監(jiān)測。

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          目前,該苫蓋綠網模型已經集成到北京數慧自主研發(fā)的遙感AI SaaS平臺遙感云腦中,并正在多地進行創(chuàng)新性應用。

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