时相一
提取结果
时相二
水质-叶绿素a
水体识别
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。
油菜种植地块遥感影像样本
水稻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
光谱分辨率达到纳米级,能够区分不同地物之间光谱的细微差别,获取多光谱遥感无法探测的信息。
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
无人机高光谱成像系统
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
薇甘菊高光谱影像立方体
沟谷点薇甘菊分布图
无人机航带高光谱影像
薇甘菊地面光谱采集
精细农业信息服务
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