随着遙感技術(shù)得到快速的提校如升，提供高精度、高效率、高安全性、算法可(kě)友用進化性的遙感AI解譯軟件越來越成為國土(tǔ)變化檢測和(hé)國土雪小(tǔ)規劃需要，能對決策者的重要決定提供參考方向樹還，為未來的城市或農業(yè)規劃以及生産等社會内容，提供了有力的幫助。針對水務小城水利行業(yè)，我們提供水體智能化提取兒店解決方案。

一、方案描述

      我公司自動(能錯dòng)解譯軟件基于深度學習技術(shù)窗相的地物要素目标智能分類識别技術(shù)，卷積神經網絡是當今科學研究領域讀老中(zhōng)典型的一種神經網絡，在計算機視覺以及數據科學等領域獲分吃得了很多裡程碑式的成果。在大規模圖像數據綠拍分析中(zhōng)有令人驚歎的表現，現在已被廣泛應用于人工智呢通能等領域中(zhōng)。

          內章          &nbs路遠p;         &nb為人sp;     &nbs書小p;         &n如她bsp;          能通;       &n通但bsp;      得裡         拍如         朋海     

二、方案組成

      适應1-3米不同分海明辨率的水體檢測模型，适應不同分辨率影像的水體檢測體男。在經過不斷的模型研發和(hé)測試之後，已構建較為穩這謝健的水體提取應用模型，針對實際水體地物識别應用場景、進行相應的智能解譯算法開錢會發；

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

      文(wén)件夾輸入功報算能，能夠進行文(wén)件夾内文(wén)件批量做鄉處理操作；

      支持處理過程設定分塊拿木處理及矢量結果合并，支持水體典型地物的半自計作動(dòng)編輯；支持3波段影像。

三、方案特色

• 高精度

      水體自動(dòng)解譯軟件姐唱相較于傳統的監督分類體系精度更高，是基于全卷積網絡（CNN）與條件随機場（又快CRF）算法，通(tōng)過大規模樣本訓練，建立通(tōng)用的軟件模塊，錯校應用于針對水體的地物自動(dòng)識别。草讀實踐表明，神經網絡在數據處理速度和(hé)地物睡草分類精度上均優于最大似然分類方法，全卷積網絡（CNN弟作）與條件随機場（CRF）算法能夠有效提升機器(qì)智能解譯精度，能夠滿公鐘足自然資(zī)源領域衛片執法、耕地違法亂占等需要。綠媽

• 高效率

      自動(dòng)解譯軟服爸件能夠實現遙感影像智能解譯基礎平台動(dòng)态什行監控功能和(hé)智能調度功能，能夠最大限度購到利用硬件資(zī)源，充分利用計算資(zī)源，實現在最短電雪(duǎn)的時間内完成遙感影像水體自動(dòng)解譯。

• 高安全性

     做森 自動(dòng)解譯軟件支持在隔離(l但問í)的内網環境中(zhōng)部署，或搭建專屬網絡，通(tōng)森信過内網部署保障數據安全不洩密。

• 算法可(kě)進化

      自動(dòng)解譯軟件能适應做作不同的環境不同的問(wèn)題，而且在大多數情況下(xià)都能得到比較滿關區意的有效解，除此之外，支持通(tōng)過大如答量樣本提升解譯準确率，随着樣本庫的發展和(hé)豐富，人工分吧智能算法會不斷優化，實現通(tōng)過不同類型的樣本生成不同業房從(yè)務場景的算法模型。