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题名基于遥感监测的土地利用核查系统设计与开发
被引量：2
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作者
蔡洪春
岳建伟
陈路遥
李京
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机构
北京师范大学资源学院
辽宁省国土资源厅信息中心
民政部/教育部减灾与应急管理研究院
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2008年第6期1-5,共5页
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基金
国家科技支撑计划项目(2006BAJ05A01
2006BAJ09B03
+1 种基金
2006BAJ09B06)
国家高技术研究发展计划项目(2006AA120102)
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文摘
基于遥感监测的土地利用核查系统,是为满足金土工程一期建设实施方案中关于基于遥感监测成果的土地利用核查系统建设的要求,促进遥感技术在国土资源执法工作中的应用,以面向国土资源执法管理的重大需求而提出的。详细介绍了系统功能,从总体设计、数据库建设及所采取的技术路线等方面进行了描述。介绍了系统包含的功能模块,各个模块的功能结构,以及采用的技术特点。该系统的建成,将有助于提高土地执法管理的质量、能力和水平,并可为省、市、县执法监察业务提供翔实、准确、科学的数据服务。
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关键词
土地利用核查
遥感监测
信息系统
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Keywords
land use verification
remote sensing monitoring
information system
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分类号
TP79
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
F301.2
[经济管理—产业经济]
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题名一种深度学习土地利用图斑影像核查方法
被引量：2
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作者
徐世武
张诗
曾珏
刘秀珍
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机构
中国地质大学(武汉)
中国国土勘测规划院
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出处
《遥感信息》
CSCD
北大核心
2021年第5期56-63,共8页
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文摘
鉴于深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)的矩形感受野与土地利用图斑不规则形状范围的套合程度是影响土地利用图斑识别精度的重要因素,文章提出一套基于高分辨率影像的DCNN土地利用类型核查方法。该方法采用图斑掩膜裁切高分辨率影像,滤除矩形感受野内不套合部分,降低背景噪声,提高信噪比,从而准确识别图斑影像语义,通过检查语义与土地利用类型的符合性实现图斑的土地利用类型核查。在广水市第三次国土调查土地利用类型核查工作中,该方法获得了召回率为93.54%、准确率为93.57%的结果,为国土调查核查工作自动化提供了技术支撑。
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关键词
高分辨率影像
土地利用类型核查
深度卷积神经网络
多语义
低噪声
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Keywords
high resolution image
land-use classification verification
deep convolutional neural network
multi-semantics
low noise
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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