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“面向对象+深度学习”遥感信息提取技术在水利行业应用（51页）.pdf
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智慧税务
深度学习
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“面向对象+深度学习”遥感信息提取技术在水利行业应用（51页）.pdf
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“面向对象
+
深度学习
”遥感信
息
提取
技术在水利
行业应
用
水利部遥感技术应用中心
水利部防洪抗旱减灾工程技术研究中心
中国水利水电科学研究院
2017.10
报告
内容
1.
业务需求
2.
解决方案
3.
应用案例
1.
业务需求
-
水利行业
水源地监测
水源地水体范围是水源地管理重
要方面，自
动化快速提取很重要
水土保持监管
生产建设项目、动土、水保措施
识别是水保
的重要方面，对快速解译、变化
检测要求
高
水政执法取证
河湖管理范围的违建监测是水政
执法取证
的重要方面，
对准确变化
检测要求高
洪涝灾害监测
洪涝灾害也是防洪减灾的重要方
面，及时、
快速获取淹没范围很重要
灌区信息监测
作物识别对灌区农业用水管理很
重要，需要
精准的识别
水利遥感应用领域
自动
快速
准确
水利信息遥感解译
像元
面向对象
遥感解译方法
1.
业务需求
-
现状及问题
1
）基于“像元
+
传统分类”的分类
优点：
充分利用遥感影像光谱特征的的
分布规律，即自然聚
类的特征
，进行分类
缺点
：
由于地球表面
许多地物存在
着“同
谱异物、同物
异谱”现象
，利用基于像元的
方法
进行分类会导
致“椒盐现象”
1.
业务需求
-
现状及问题
2
）基于
“面向对象
+
传统分类”的分类
尺度
1
尺度
2
尺度
3
优点：
将不同的地物分
割到不同的对象之
中
，这对分类起
了至关重
要的作用。
缺点：
对象的特征，如
光谱、形状、纹理
等
。但对于形状、纹理特
征认识描述的不够
全
面，信息量还不足以支
撑地物分类、
识别。
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