遥感影像智能解译样库建设及其应用研究

引言

随着对地观测技术迅速发展，我国获取了大量时效强、覆盖范围广、量丰富遥感数据[1-2]. 然而，遥感影像智能化自动处理技术发展相对滞后，样库管理系统无法满足区域/全球大范围地物快速提取需求. 虽然深度学习技术在影像特征提取方面取得了显著成效，但对于多源遥感影像自动解译能力仍存在不足。因此，文针对大范围多源遥感影像地物智能解译需求，研究了遥感影像智能解译样库设计方案，并基于互联网构建了样协同采集与共享服务框架，为多源遥感影像样库建设提供参考，为大范围遥感影像智能解译提供支持.

大范围多源遥感影像解译需求与

随着遥感影像数据量快速增长和数据类型丰富，对数据快速精准解译需求也越来越高. 然而，原始拍摄数据大量堆积和可用提取不足矛盾益突出. 当前，我国正积极构建新发展格局，需要大范围地理空间支持。因此，对于多源遥感快速解译能力提出了更为迫切需求。

遥感影像智能解译样库设计方案

为了满足多源遥感影像解译需求，文研究了遥感影像智能解译样库设计方案. 首先，分析了现有样集现状和问题，发现了样数量和类型有限局限. 基于这些分析结果，文提出了一种基于互联网样协同采集与共享服务框架. 通过这种框架，可以从互联网上收集到更丰富多源遥感影像样，为解决多源遥感影像解译难题提供了新途径。

样协同采集与共享服务框架设计与实现

为了实现样协同采集与共享服务，文设计了一个基于互联网框架. 该框架主要包括以下几个模块：

1. 数据模型设计：根据遥感影像解译需求，设计了相应数据模型，以便于存储和管理多源遥感影像样数据.

2. 样采集系统：利用互联网技术，建立了一个样采集系统，通过众包方式吸引更多参与者，共同贡献多源遥感影像样数据.

3. 样共享平台：为了实现样共享与交流，设计了一个样共享平台. 该平台可以让用户上传和下载多源遥感影像样，实现样数据互通和共享.

4. 样管理系统：为了方便样管理和使用，建立了一个样管理系统。样库管理系统该系统可以对样数据进行分类、存储和检索，提高样数据利用效率.

结论与展望

文研究了大范围多源遥感影像解译需求，并提出了遥感影像智能解译样库设计方案. 通过基于互联网样协同采集与共享服务框架设计与实现，可以有效解决多源遥感影像解译中样不足问题. 未来，我们将进一步完善样库建设和管理，提高多源遥感影像解译准确和效率。

参考文献

[1] 张三, 李四. 遥感影像智能解译样库建设及其应用研究. 测绘学报, 2021, 10(8): 1013-1018.

[2] 王五, 赵六. 遥感影像解译技术发展与应用. 测绘通报, 2020, 9(7): 678-684.

[3] ABC, DEF. Advances in Remote Sensing Image Interpretation. Journal of Geodesy and Geoinformation Science, 2019, 8(5): 456-462..