随着遙感技術得到快速的(de)提升，提供高(gāo)精度、高(gāo)效率、高(gāo)安全性、算法可(kě)進化性的(de)遙感AI解譯軟件越來越成為(wèi)國(guó)土變化檢測和(hé)國(guó)土規劃需要，能對決策者的(de)重要決定提供參考方向，為(wèi)未來的(de)城市或農業規劃以及生産等社會內(nèi)容，提供了有力的(de)幫助。針對水務水利行業，我們提供水體智能化提取解決方案。

一(yī)、方案描述

      我公司自(zì)動解譯軟件基于深度學(xué)習技術的(de)地(dì)物要素目标智能分類識别技術，卷積神經網絡是當今科學(xué)研究領域中典型的(de)一(yī)種神經網絡，在計算機視(shì)覺以及數據科學(xué)等領域獲得了很多裏程碑式的(de)成果。在大規模圖像數據分析中有令人驚歎的(de)表現，現在已被廣泛應用于人工智能等領域中。

二、方案組成

      适應1-3米不同分辨率的(de)水體檢測模型，适應不同分辨率影像的(de)水體檢測。在經過不斷的(de)模型研發和(hé)測試之後，已構建較為(wèi)穩健的(de)水體提取應用模型，針對實際水體地(dì)物識别應用場景、進行相應的(de)智能解譯算法開發；

      變化圖斑最小面積篩選功能，輸出結果格式shapefile，geojson等格式輸出；

      文件夾輸入功能，能夠進行文件夾內(nèi)文件批量處理(lǐ)操作；

      支持處理(lǐ)過程設定分塊處理(lǐ)及矢量結果合并，支持水體典型地(dì)物的(de)半自(zì)動編輯；支持3波段影像。

三、方案特色

• 高(gāo)精度

      水體自(zì)動解譯軟件相較于傳統的(de)監督分類體系精度更高(gāo)，是基于全卷積網絡（CNN）與條件随機場（CRF）算法，通過大規模樣本訓練，建立通用的(de)軟件模塊，應用于針對水體的(de)地(dì)物自(zì)動識别。實踐表明，神經網絡在數據處理(lǐ)速度和(hé)地(dì)物分類精度上均優于最大似然分類方法，全卷積網絡（CNN）與條件随機場（CRF）算法能夠有效提升機器智能解譯精度，能夠滿足自(zì)然資源領域衛片執法、耕地(dì)違法亂占等需要。

• 高(gāo)效率

      自(zì)動解譯軟件能夠實現遙感影像智能解譯基礎平台動态監控功能和(hé)智能調度功能，能夠最大限度利用硬件資源，充分利用計算資源，實現在最短(duǎn)的(de)時間內(nèi)完成遙感影像水體自(zì)動解譯。

• 高(gāo)安全性

      自(zì)動解譯軟件支持在隔離(lí)的(de)內(nèi)網環境中部署，或搭建專屬網絡，通過內(nèi)網部署保障數據安全不洩密。

• 算法可(kě)進化

      自(zì)動解譯軟件能适應不同的(de)環境不同的(de)問題，而且在大多數情況下都能得到比較滿意的(de)有效解，除此之外，支持通過大量樣本提升解譯準确率，随着樣本庫的(de)發展和(hé)豐富，人工智能算法會不斷優化，實現通過不同類型的(de)樣本生成不同業務場景的(de)算法模型。