AI 智能解译
基于自研 AI 算法,结合专家知识库中的解译经验与成像规律,从影像中识别地物、提取边界、发现变化,输出可直接入库的图斑数据。
- 土地利用分类与建设用地提取
- 两期影像对比的图斑变化监测
- 农作物种植面积与长势监测
- 自然资源、城市变化与地表沉降监测
影像数据服务 · 遥感产品
从“看得清”到“算得准”。以自主研发的 AI 解译算法与定量遥感反演模型,把卫星影像转化为可入库的矢量图斑与栅格指数产品,覆盖自然资源、农业、生态、城市管理等多个行业,形成“影像—指数—图斑”一体化的监测交付。
解译成果以矢量图斑表达地物与变化,定量产品以栅格指数表达地表参数,两者可叠加使用。
基于自研 AI 算法,结合专家知识库中的解译经验与成像规律,从影像中识别地物、提取边界、发现变化,输出可直接入库的图斑数据。
基于多光谱与热红外数据,经辐射定标、大气校正与模型反演,生产可参与计算的定量指标,支持时序合成与专题制图。
按行业应用匹配不同算法,把解译经验沉淀为可复用的模型能力,输出统一坐标与属性结构的成果。
按耕地、林地、草地、水域、建设用地等地类提取,支持多级分类体系与项目自定义分类。
识别建筑物、道路、工地等人工地物,提取边界与分布,支撑用地监管与城市更新。
两期或多期影像对比,自动发现新增、拆除、扩建图斑,并给出变化类型与面积。
提取作物种植面积与空间分布,结合时序指数监测长势,为估产与农情调度提供依据。
面向林地、草地、湿地、矿山等自然资源要素,开展变化发现与违法违规线索核查。
分析建成区边界、城市扩张方向与用地结构变化,支撑国土空间规划实施评估。
地表覆盖分类与国情要素提取,形成统一标准、可对比更新的基础数据。
结合多期影像与形变监测手段,识别地面沉降范围与趋势,服务基础设施安全评估。
每类产品均经过辐射定标、大气校正与精度验证,可按月 / 季 / 年合成时序,用于趋势分析。
NDVI = (NIR − R) / (NIR + R)
反映植被覆盖与生长状况,NDWI 用于水体提取与湿度分析,是农情与生态监测的基础指标。
Ts = f (Tb, ε, 大气参数)
基于热红外波段亮温与比辐射率校正反演地表温度,用于城市热岛、旱情与蒸散研究。
FVC = (NDVI − NDVIsoil) / (NDVIveg − NDVIsoil)
采用像元二分模型估算植被覆盖度,反映地表裸露程度,服务水土保持与生态评价。
NPP = ε × APAR
基于光能利用率模型估算净初级生产力,用于生态系统碳汇能力评估与草地生产力监测。
NTL = Σ DN(灯光辐亮度)
利用夜间灯光数据反演人类活动强度与城镇化水平,可辅助人口、经济与用电量估算。
A = R × K × LS × C × P
综合降雨、土壤、坡度坡长、植被与水土保持措施因子,评估土壤侵蚀强度与分布。
从原始影像到可用产品,每一步都有可追溯的参数与质检记录。
左侧为两期影像的变化对比,右侧为 AI 自动提取的地块 / 图斑边界成果。
成果、报表、图件与服务一体化交付,方便业务部门直接使用。
定量产品与图斑成果可单独使用,也可叠加形成行业专题分析。
告诉我们目标地物、覆盖范围与精度要求,我们可以先做一个样区验证。
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