水体识别

水质-叶绿素a

原始卫星影像

      遥感影像解译

      面向高空间、高光谱、高时间分辨率遥感应用需求，运用国产高分卫星、无人机遥感数据资源，借鉴神经认知机理和深度学习技术，开展基于遥感影像的典型地物小样本学习、弱标签或无标签样本学习等新理论和新方法的研究，实现典型地类目标自动化、智能化识别与提取，实现不同地物分布场景的多时相变化检测，显著提升人工智能支撑解决遥感应用问题的范围和能力。

湖南卫视采访我司遥感影像智能解译项目情况

Unet深度学习网络

      耕地识别

      利用遥感技术，实现对耕地的自动化、高精度、动态化识别和监测，强力推动耕地保护政策落地见效，为筑牢国家粮食安全防线提供坚实支撑。

原始卫星影像

耕地识别

      作物识别

      水稻和油菜作为我国重要的油粮作物，其种植面积、分布范围等核心信息，对于保障粮食安全、优化农业结构、推动乡村振兴具有举足轻重的作用。借助遥感技术对二者进行精准识别，不仅能精准掌握种植面积与分布格局，有效监测耕地“非粮化”现象以守护种植底线，为粮油生产调度提供科学支撑。

水稻种植地块遥感影像样本

油菜种植地块遥感影像样本

      水体

      水体作为地球生态系统的核心要素，其范围动态与水质状况直接关乎水资源安全、生态平衡、人类健康及社会经济的可持续发展。借助遥感技术对水体范围及水质实施高效监测，能够突破传统地面监测 “点少面窄、时效滞后、成本高昂” 的固有局限，不仅可为水资源精准管理提供支撑、筑牢供水安全防线，还能强化水污染防治与监管，全面提升环境治理效能。

      建筑物变化检测

      通过深度融合遥感技术的大范围、多时相观测优势与深度学习的智能特征提取能力，能够实现对建筑物空间形态、数量、位置等变化的自动化、高精度识别。这一技术手段既有效突破了传统人工监测的局限，又为精细化管理提供了坚实技术支撑，不仅能赋能城市精细化规划与管理以推动可持续发展，更能强化土地资源监管以精准遏制违法用地行为。通过深度融合遥感技术的大范围、多时相观测优势与深度学习的智能特征提取能力，能够实现对建筑物空间形态、数量、位置等变化的自动化、高精度识别。这一技术手段既有效突破了传统人工监测的局限，又为精细化管理提供了坚实技术支撑，不仅能赋能城市精细化规划与管理以推动可持续发展，更能强化土地资源监管以精准遏制违法用地行为。

      技术背景

一

高光谱分辨率

二

高空间分辨率

   与航空航天遥感平台相比，无人机飞行高度更低，获取的影像

空间分辨率更高，可实现厘米级成像。

三

高时间分辨率

高分卫星平台重返周期长，而无人机具有灵活机动特点，飞行时间及间隔可根据项目需求设定。

      林业外来物种入侵监测

      精细农业信息服务