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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   470

          在裸露地表上鋪設苫蓋綠網,可有效防止揚沙污染環境,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:拆遷裸露區域、建筑施工揚塵區域、其它地表裸露區域等。

          為滿足各地利用遙感手段對城市防塵綠網進行動態監測與管理的要求,北京數慧基于高分辨率衛星影像,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化,模型精度已達90%,可實現對苫蓋綠網的分布情況和數量進行快速獲取,為城市規劃、生態環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,獲取對應區域的高分辨率衛星影像。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,上傳源數據集,系統可自動生成樣本訓練集、驗證集、測試集,供后續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域進行補采,結合初次的采樣樣本,對模型進行迭代,實現“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一鍵式發起解譯任務,可實現快速、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,實現大范圍、長時序的苫蓋綠網動態監測。

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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的遙感AI SaaS平臺遙感云腦中,并正在多地進行創新性應用。

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