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基于多源数据的典型目标要素智能化提取与解译系统

发布时间: 2024-04-07

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利,新技术
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
基本原理：本项目集成卫星、航空、地面等平台获取多源（光学与微波数据）、多时相、多尺度等大数据，结合机器学习、遥感机理和图像处理技术，以道路、建筑物、水域等典型目标要素为对象，开展目标要素样本库自动构建、智能识别与提取、解译数据智能优化、变化信息定位与更新等关键技术攻关。
成果亮点
本项目集成卫星、航空、地面等平台获取多源（光学与微波数据）、多时相、多尺度等大数据，结合机器学习、遥感机理和图像处理技术，构建了智能提取道路、建筑物、水域等典型目标要素，并对变化信息自动化检测的系统，实现了从高分辨率卫星到典型地物要素智能提取，变化信息自动检测和成果矢量化的应用，创新了自然资源监测手段和方法。
团队介绍
我们的团队专注于开发基于多源数据的典型目标要素智能化提取与解译系统。利用先进的机器学习技术和大数据分析，我们的系统能够自动识别和解释来自不同数据源的复杂信息，提高数据处理的精确度和效率。这一技术广泛应用于遥感分析、地理信息系统和环境监测，助力用户迅速获得关键决策支持信息。团队由数据科学家、软件工程师和专业分析师组成，致力于通过技术创新，提升信息解译的自动化和智能化水平。
成果资料