遥感图像解译 人们对地表物体的有关领域，如土地利用存在一种先验知识，在遥感图像寻找对应关系。然后，根据遥感图像的影像特征推论地表物体的属性。这一过程就称之为遥感图像的解译，也叫遥感图像的判读。解译的任务就是从图像上认识，辨别影像与地物的对应关系、判断、归类、地物目标，并用轮廓线圈定它们和赋予属性代码...
初步解译前应根据工程需要、地质条件、遥感图像的种类及其可解译程度等,确定解译范围和解译工作量,制定解译原则和技术要求,建立区域解译标志。 1. 可解释程度划分 对基岩和地质构造的可解译程度可按表2-3-1划分: 2. 遥感图像调绘面积的确定 遥感图像解译成果需用航测仪器成图时,应按规定划定调绘面积。调绘范围应...
遥感图像解译: 从遥感图像上获取目标地物信息的过程。分为目视解译和计算机解译。计算机解译: 利用模式识别技术与人工智能技术，根据图像中目标地物的各种影像特征 (颜色、形状、纹理与空间位置)，结合专家知识库解译经验进行信息提取。目视解译: 运用专业背景知识，通过肉眼观察，经过综合分析、逻辑推理、验证检查，把遥感...
秦岭·西电遥感脑是西安电子科技大学人工智能学院在遥感智能解译领域20余年深厚积淀的基础上,联合高分辨率对地观测系统陕西数据与应用中心、华为、西安雁塔人工智能创新发展中心,打造的从数据获取与预处理、数据标注、模型训练到应用落地的全流程国产化遥感影像解译预训练大模型。 如图2所示,遥感影像解译预训练大模型结合了...
预训练模型聚焦遥感影像解译的常见地物目标，而在实际应用中，往往会出现更加聚焦的需求。例如目前提供的城市建筑物提取模型，对于城市背景下具有不同外形特征和分布特征的建筑物都有较好的提取效果；但对于城郊区域集中连片的小型建筑物，提取精度仍有提升空间。面对此类更加聚焦的应用需求，我们可以使用迁移学习。迁移学习...
遥感影像解译包括场景识别、目标检测、地物分类、变化检测、三维重建等不同层次的任务,每种任务都可基于多种影像资源(多类型传感器、多时相、多尺度)来实现,面向智能解译的样本库必须充分体现这种多源特性,才能保证解译精度。当前已有不少遥感解译样本数据集,总体来看,这些样本集存在分类体系不统一、解译样本量小、多样性...
遥感影像解译的基本步骤包括图像预处理、信息提取和分类判读。 图像预处理是指通过去除影响解译结果的噪声、散斑等图像质量改善操作,包括辐射校正、几何校正、边缘增强等。合适的预处理可以有效提高遥感影像解译的准确性和可信度。 信息提取是指通过选择合适的特征参数,利用数学统计、图像处理等方法,从遥感影像中提取与地物...
1.目视解译法 目视解译法是最早也是最常用的遥感影像解译方法之一。通过肉眼观察遥感影像的色彩和纹理等特征来识别地物。对于经验丰富的解译员来说,目视解译法可以得出较为准确的解译结果。然而,由于人眼的主观因素和解译员的经验水平不同,目视解译法存在一定的主观性和局限性。 2.计算机辅助解译法 计算机辅助解译法是...
本文阐述了遥感影像解译的研究进展,提出了面向地理场景的 “地理知识图谱构建-深度学习模型构建-地理知识图谱与深度学习模型协同的遥感影像语义分类”遥感影像智能解译总体框架,并给出初步试验成果,最后对智能解译的重要发展趋势予以展望。 研究背景 遥感影像解译是...