【技术实现步骤摘要】
一种基于图斑动态遥感监测的土地卫片执法系统
[0001]本专利技术涉及土地资源监测和管理
,具体为一种基于图斑动态遥感监测的土地卫片执法系统
。
技术介绍
[0002]目前,土地资源是国家的重要战略资源,其合理利用和保护对于社会的可持续发展至关重要,然而,传统的土地监测方法依赖于人工解译和分析,监测效率低下且精度不高,基于图斑动态遥感监测的土地卫片执法系统成为一种趋势,能够自动提取图斑
、
分类土地利用类型
、
监测土地变化,为土地资源管理和执法部门提供科学依据和智能决策支持
。
[0003]在实现该技术方案时,至少还存在以下缺陷:
[0004]1、
传统的土地卫片执法系统通常采用人工巡查或静态图像对土地利用情况进行监测和执法,但这种方法存在着许多局限性,首先,人工巡查需要大量的人力和时间成本,监测范围有限且易受天气和地理条件限制,难以实现全面监测,其次,静态图像虽然可以提供一定的土地信息,但无法反映土地利用的动态变化,无法及时捕捉非法侵占和建设等违规行为;
[0005]2、
遥感技术能够获取广泛的地理信息数据,如航拍影像和卫星影像,能够全面覆盖监测区域,实现高效
、
大规模的土地监测,然而,传统的遥感监测方法主要局限在静态图像的处理,缺乏对土地利用的动态监测和实时预警能力
。
[0006]3、
图斑动态监测技术能够对多期遥感影像进行时间序列分析,实现土地利用的动态变化监测,并通过机器 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于图斑动态遥感监测的土地卫片执法系统,其特征在于,包括:数据获取与预处理模块,用于获取多期高分辨率遥感影像数据,并对影像数据进行预处理,保证数据质量和一致性;图斑提取模块,通过遥感影像分割和目标提取算法,将影像中的地表分割成不同的图斑单元,并为每个图斑赋予相应的属性信息;动态遥感监测模块,通过多期影像的对比和时间序列分析,对图斑进行动态监测,检测土地利用的变化情况;土地利用分类模块,对提取的图斑进行土地利用分类,将图斑归类为不同的土地类型;机器学习与人工智能模块,通过引入机器学习和人工智能算法,用于图斑分类
、
变化检测和数据融合任务;数据融合与分析模块,将多源遥感数据和其他相关数据进行融合,进行综合分析和数据挖掘,为系统提供更全面
、
多角度的土地信息;智能决策支持模块,通过结合土地卫片执法系统与决策支持系统,利用大数据分析和预测技术,提供基于监测数据的智能决策建议;实时监测与预警模块,通过建立实时监测与预警机制,及时更新数据并对异常情况进行预警;三维地图可视化模块,将监测结果与三维地图技术结合,实现土地利用变化的三维可视化;地理信息隐私保护模块,通过引入隐私保护技术,确保个人和机构的隐私不被泄露,同时满足数据共享和合规性要求;深度学习图斑分类模块,基于卷积神经网络的深度学习技术进行图斑分类,能够更准确地将图斑分类为不同的土地利用类型
。2.
根据权利要求1所述的一种基于图斑动态遥感监测的土地卫片执法系统,其特征在于:所述数据获取与预处理模块
、
图斑提取模块
、
动态遥感监测模块
、
土地利用分类模块
、
机器学习与人工智能模块
、
数据融合与分析模块
、
智能决策支持模块
、
实时监测与预警模块
、
三维地图可视化模块
、
地理信息隐私保护模块和深度学习图斑分类模块之间相互连接,通过数据和信息传递
、
处理和分析,实现对土地利用情况的全面监测
、
分类和变化检测
。3.
根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员:龚环环,陈双标,程晓亮,
申请(专利权)人:安徽精蓝科技服务有限公司,
类型:发明
国别省市:
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