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基于高分辨率遥感影像的植被提取方法研究——以乌鲁木齐市新市区为例

Research on Vegetation Extraction Method Based onHigh-resolution Remote Sensing Images:Take Urumqi High-tech Industrial Development Zone as an Example
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摘要 立足高分辨率遥感影像数据服务,以高分二号遥感影像数据提取乌鲁木齐市新市区植被信息为研究目标,从正射影像处理和植被信息提取两个环节,探索出了基于深度学习技术智能提取植被信息的方法和要点,为城市碳汇能力测算基础数据的获取提供了有效的解决方案,同时,也提出了深度学习技术在数据生产中应用推广的建议。 Based on high-resolution remote sensing image data services,the research objective is to extract vegetation information from Gaofen-2 remote sensing image data in the High-tech Industrial Development Zone of Urumqi.From the perspectives of orthophoto processing and vegetation information extraction,methods and key points for intelligent extraction of vegetation information based on deep learning technology have been explored,providing an effective solution for obtaining basic data for urban carbon sequestration capacity calculation.At the same time,suggestions for the application and promotion of deep learning technology in data production have also been proposed.
作者 孟玲 邵振峰 张莉 李国明 MENG Ling;SHAO Zhenfeng;ZHANG Li;LI Guoming(The Second Surveying and Mapping Institute of Xinjiang Uygur Autonomous Region,Urumqi 830001,China;State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan 430079,China;College of Geomatics and Geoinformation,Guilin University of Technology,Guilin 541006,China;The Third Surveying and Mapping Engineering Institute of Sichuan Province,Chengdu 610500,China)
出处 《测绘与空间地理信息》 2025年第5期30-32,36,共4页 Geomatics & Spatial Information Technology
基金 国家自然科学基金重大项目“陆表智慧化定量遥感的理论与方法”——辐射能量平衡参量跨尺度智慧反演(42090012) 湖北省重点研发计划项目——多源大数据监测与信息处理平台研发及示范应用(2022BAA048)资助。
关键词 植被遥感 高分遥感影像 深度学习 智能提取 vegetation remote sensing high-resolution remote sensing images deep learning intelligent extraction
作者简介 孟玲(1986-),女,江苏徐州人,高级工程师,学士,主要从事自然资源调查监测、地图编制、地理信息数据库建设等工作。;通信作者:邵振峰(1976-),男,河南信阳人,教授,博士,2004年毕业于武汉大学摄影测量与遥感专业,主要从事智慧城市及城市遥感方面的研究工作。
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参考文献9

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