自然資源監(jiān)測(cè)平臺(tái)

1詳細(xì)解決方案化環(huán)境下構(gòu)建資源監(jiān)測(cè)從“采集—存儲(chǔ)—加工—服務(wù)”的全流程地理空間大數(shù)一體化數(shù)據(jù)獲取微波、LiDAR等；按照空間分辨率或極化方向，通過傳感器又可獲得不同類型的遙感數(shù)據(jù)；可見光-近紅外、熱紅外、微波數(shù)據(jù)可實(shí)現(xiàn)對(duì)自然資源的幾何特征AR2詳細(xì)解決方案2資源監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)研發(fā)平臺(tái)服務(wù)是以服務(wù)接口的形式提供自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)計(jì)算中心所涵蓋的技術(shù)能力，如數(shù)據(jù)處理服務(wù)、影像解譯服務(wù)、數(shù)據(jù)分析服務(wù)、應(yīng)用服務(wù)管理等。應(yīng)用服務(wù)是面向具體的應(yīng)用(如生態(tài)保護(hù)與修復(fù)、國土空間開發(fā)監(jiān)測(cè))按照一定的業(yè)務(wù)邏輯而提供的解決方案級(jí)服務(wù)。3空天地海一體化數(shù)據(jù)處理3詳細(xì)解決方案影像質(zhì)量的劣化不利于后續(xù)解譯；空間、光譜分辨率的不匹配導(dǎo)致“同物異譜”影像分割對(duì)象作為基元;其次，考慮同一影像分割對(duì)象中視覺特征的相似性，基于詞袋模型來組織影像對(duì)象中的局部特征，以生成具有一定表達(dá)能力的視覺單價(jià)值的樣本用于訓(xùn)練支持向量機(jī)，用于分類遙感影像。應(yīng)用方面提供數(shù)據(jù)資源保障。4詳細(xì)解決方案時(shí)空信息數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的建設(shè)滿足于數(shù)據(jù)保密環(huán)境(局域網(wǎng))、數(shù)據(jù)分享環(huán)境(政務(wù)信息網(wǎng))、數(shù)據(jù)發(fā)布環(huán)境(互聯(lián)網(wǎng))三個(gè)不同數(shù)據(jù)保密要求下的數(shù)據(jù)4自然資源監(jiān)測(cè)應(yīng)用自然資源監(jiān)測(cè)是機(jī)構(gòu)改革后測(cè)繪地理信息領(lǐng)域供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的關(guān)鍵突破口。自然資源調(diào)查監(jiān)測(cè)的開展推動(dòng)測(cè)繪地理信息工作從靜態(tài)測(cè)繪向自然資源動(dòng)建設(shè)、社會(huì)治理和民生保障方面發(fā)揮自然資源監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)分析的作用。國家公園森林生態(tài)監(jiān)測(cè)、城市內(nèi)澇智能感知與預(yù)警等角度作具體應(yīng)用研究。結(jié)合其他智能提取方法自動(dòng)識(shí)別用地信息，將識(shí)別出的疑似違法用地圖斑與規(guī)字城管網(wǎng)格化管理思路，以市為督導(dǎo)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道、開發(fā)區(qū))為主導(dǎo)、村(居)5詳細(xì)解決方案鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道、開發(fā)區(qū))主導(dǎo)、村(居)為基礎(chǔ)。習(xí)的多尺度遙感影像飲用水源地風(fēng)險(xiǎn)源智能識(shí)別與環(huán)6詳細(xì)解決方案體檢測(cè)與識(shí)別。集中的影像分辨率單一)同時(shí)，訓(xùn)練樣本和待分類影像的數(shù)據(jù)特性相同，可直接將用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練好的CNN模型用于遙感影像水源風(fēng)險(xiǎn)源識(shí)別及水體提取。由于遙感影像中同類地物(2)訓(xùn)練樣本和待分類影像中均存在多分辨率影像，但二者的數(shù)據(jù)來源相同辨率，成像時(shí)間、區(qū)域、傳感器等至少有7詳細(xì)解決方案通常源數(shù)據(jù)(訓(xùn)練樣本)和目標(biāo)數(shù)據(jù)(待分類影像)的成像時(shí)間、區(qū)域、傳(4)黑臭水體波段組合與樣本增廣下的模型優(yōu)化水體光譜特征的分析，基于特征波段的單波段、黑臭水體差值指數(shù)(DAWI)、黑臭水體斜率指數(shù)(SBWI)和歸一化黑臭水體指數(shù)(NDBWI)、多波段組合送錄合輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練與優(yōu)化，得到適合于黑臭水體的識(shí)別模型。LSTM響因子構(gòu)建大氣污染物濃度智能預(yù)報(bào)系(1)大氣污染物濃度預(yù)報(bào)8詳細(xì)解決方案型，結(jié)合長(zhǎng)時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)(MODIS)和大氣污染物濃GAM)識(shí)別影響大氣污染物濃度變化的主要影響因子，并構(gòu)建大氣污染物智能點(diǎn)，并將預(yù)報(bào)結(jié)果采用可視化分析技術(shù)實(shí)時(shí)展示、生成圖表。(2)污染聯(lián)防聯(lián)控性，區(qū)域性污染特征十分顯著。感數(shù)據(jù)，基于S-BPNN(空間化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)區(qū)域大氣污染濃度的空間9詳細(xì)解決方案PM質(zhì)監(jiān)測(cè)，農(nóng)村生活污水在線診PM攜帶攝像頭等傳感器作為輔程動(dòng)態(tài)污染源預(yù)警，智能化調(diào)度監(jiān)測(cè)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)城市污染智慧腦工程。實(shí)詳細(xì)解決方案APP過建設(shè)微信公眾號(hào)，向公眾推送河湖庫長(zhǎng)制的工作動(dòng)態(tài)。詳細(xì)解決方案詳細(xì)解決方案城市內(nèi)澇智能感知與預(yù)警從城市內(nèi)澇智能感知與積水預(yù)警和強(qiáng)降水多部門聯(lián)系協(xié)調(diào)應(yīng)急處置兩方面開展項(xiàng)目實(shí)施：(1)城市內(nèi)澇智能感知學(xué)習(xí)以及與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合也為內(nèi)澇區(qū)域的實(shí)時(shí)監(jiān)控提供了重要的技術(shù)支撐。的水量。通過結(jié)合DEM(Digital