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        新型智慧城市

        新型智慧城市AI+遙感智能解譯,賦能建設“惠民”、“宜居”、“善治”

        新型智慧城市建設中,以遙感數據處理為代表的技術正在發揮非常重要的作用,通過對城市范圍內的人、物、事件、基礎設施和環境等要素全面感知、實時動態識別和快速目標提取,為建設“惠民”、“宜居”、“善治”的新型智慧城市提供更多有價值的信息。當前,基于人工智能的遙感圖像處理技術已被廣泛地應用在農業保險、農業生態環境調查與評估、林業資源的動態監測、病蟲害的監測和受害評估、水體污染監測等場景。

        一、AI+遙感,開啟農業“惠民”新途徑

        在農業方面,遙感技術在農業資源調查與監測、農業生態環境調查與評價以及農業災害的監測和農作物種植面積調查與產量估算等方面的應用,通過對作物分類、長勢與災害定量監測,為農戶提供了個性化農業信息的精細服務,最終實現精準化種植和智能化管理。

        1.農作物種植面積提取

        通過不同作物在遙感影像上呈現不同的顏色、紋理、形狀等特征信息,使用信息提取的方法,可以將作物種植區域提取出來,從而得到作物種植面積和種植區域。

        中國東部某地區水稻提取

        中國東部某地區水稻提取

        2.農作物長勢分析

        作物長勢監測采用生產距平指數和同比指數兩個分析指標。主要利用EVI指數進行計算。歸一化植被指數(NDVI)、差值植被指數(DVI)、比值植被指數(RVI)和增強植被指數(EVI)等遙感植被指數被廣泛應用于農作物長勢遙感監測。

        以冬小麥為例,以EOS MODIS影像為數據源,結合田間控制實驗,將冬小麥生長模擬和遙感、GIS技術相結合,輔以地面農業氣象觀測與調查,以NDVI反演出的LAI作為表征冬小麥長勢分級指標。

        3.農作物產量估算

        用直接監測法和同期對比法兩種方法,以株高、葉面積指數 (LVI) 、歸一化植被指數(NDVI)、比值植被指數(RVI)、垂直植被指數(PVI)為主要參數,構建農作物產量估算模型,并利用野外觀測數據、歷史成果數據進行模型驗證和精度評價。

        將模擬結果與實際測量結果進行對比,采用采用平均離差、平均預測誤差、標準差和擬合系數四個指標,對模擬結果的精度進行分析,評價模型的適應性和精度。

        4.土壤墑情監測

        采用適用于分層異質性表面進行空間估計,以全國縣域土壤墑情監測數據為采樣數據,以全國降水柵格數據與土壤分類數據作為分區數據,以縣行政區作為報告單元,實現土壤墑情監測點數據到面數據的上推。采用交叉驗證方法對土壤墑情估計效果進行驗證,并與距離反比、克呂金、自然臨近點和樣條4種常規插值方法進行對比。

        二、AI+遙感,打造“宜居”的城市環境

        尊重自然、順應自然、保護自然,是全面建設社會主義現代化國家的內在要求。必須牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念,站在人與自然和諧共生的高度謀劃發展。而森林資源的變化對于全球碳循環、氣候變化、 生物多樣性和生態環境都有重要影響,其區域內生態系統、地勢布局的復雜性,限制了人類在此區域內的活動能力,難以建立大規模的監測與評估方式,利用遙感技術在清查森林資源,編制大面積的森林分布圖,測量林地面積,調查森林蓄積和其它野生資源的數量,監測森林火災和病蟲害等場景應用,對維護森林生態系統的健康和生物多樣性有重要作用,同時提高了城市人居環境的質量。

        1.林地資源分布圖

        以LandSat8 OTM影像為數據源,調查南京市2020年林地資源分布圖。

        2.森林資源調查

        機載激光雷達獲取的點云密度≥2點/平方米;原始點云數據、分類后的點云數據、DEM、 DSM;植被點分類精度≥98%;DEM、DSM格網間距2米。

        3.林火監測

        以MODIS遙感影像為數據源,結合RS、GIS技術,基于小班主要地形、氣象氣候、枯草率、可燃物干重及植被葉面水分等數據,建立適合研究區的火險等級劃分相關模型。再利用衛星遙感監測、無人機巡護、熱成像智能識別、綜合分析平臺等技術,依托移動巡查、視頻監控等手段,對火險等級高的區域進行重點巡護。

        4.病蟲害防治

        地面植物具有明顯的光譜反射特征(帶“紅”邊波段的數據),不同于土壤、水體和其他的典型地物,植被對電磁波的響應是由其化學特征和形態特征決定的,這種特征與植被的發育、健康狀況以及生長條件密切相關。

        三、AI+遙感,助力水利“善治”新篇章

        人類改變生存環境的同時誘發了一系列水生態環境問題,如河湖四亂、黑臭水體等,近年來,水生態環境的防治逐漸成為水利部和流域機構的重要工作之一。

        在這期間,遙感技術發揮了很大的作用,有效解決了傳統方式監管存在不高效、不全面、不及時、不精確等問題,提升了了水利管理的現代化監測水平。如對地表江河、湖沼和冰雪的分布、面積、水量和水質的監測,在水文情報方面,遙感技術能提供長期的動態情報,幫助預報旱情、融雪徑流和暴雨洪水,監測洪水動向,調查洪水泛濫范圍以及澇面積和受災程度等,有效提高了水利治理能力。

        1.水體污染監測

        用航測技術手段,獲取河流區域范圍內優于0.1m分辨率的數字影像,并依據獲取的影像數據制作整個項目區域內的正射影像;根據正射影像對排污口進行解譯,標出疑似排污口,將正射影像圖以及排污口解譯成果按照要求進行整理及入庫。

        2.水質遙感監

        以多源遙感影像為數據源,通過近紅外、紅邊等波段建立水質遙感演模型,對區域水質發生情況進行有效監測,為水質的治理及預警提供有力支撐。

        3.水利遙感執法

        常態化監測分析轄區內四亂現象,快速、精準獲取大范圍內水域亂占、亂采、亂堆、亂建問題信息,為河湖長管理提供數據支撐,提升執法效率。

        4.洪澇災害遙感監測

        飛燕遙感有著成熟的空天地一體化監測技術,大范圍、高頻次、高精度、近實時的洪澇災害監測成為現實,同時也具備高性能計算技術、研發遙感影像處理、多源數據融合的高效算法、深度學習等人工智能技術,這些都將推動遙感數據信息的深層次挖掘、洪澇信息智能化提取,提升數據處理效率與質量,為防洪減災提供及時準確的技術支撐。

        四、相關案例


        1.廣西森林資源規劃設計調查機載 激光雷達數據獲取及處理項目 

        2.安徽省森林資源規劃設計調查機載 激光雷達數據獲及處理項目

        3.松材線蟲病監測項目

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