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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(shù)正在發(fā)揮非常重要的作用,通過(guò)對城市范圍內的人、物、事件、基礎設施和環(huán)境等要素全面感知、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)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(jià)值的信息。當前,基于人工智能的遙感圖像處理技術(shù)已被廣泛地應用在農業(yè)保險、農業(yè)生態(tài)環(huán)境調查與評估、林業(yè)資源的動(dòng)態(tài)監測、病蟲(chóng)害的監測和受害評估、水體污染監測等場(chǎng)景。

一、AI+遙感,開(kāi)啟農業(yè)“惠民”新途徑

在農業(yè)方面,遙感技術(shù)在農業(yè)資源調查與監測、農業(yè)生態(tài)環(huán)境調查與評價(jià)以及農業(yè)災害的監測和農作物種植面積調查與產(chǎn)量估算等方面的應用,通過(guò)對作物分類(lèi)、長(cháng)勢與災害定量監測,為農戶(hù)提供了個(gè)性化農業(yè)信息的精細服務(wù),最終實(shí)現精準化種植和智能化管理。

1.農作物種植面積提取

通過(guò)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(lái),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(cháng)勢分析

作物長(cháng)勢監測采用生產(chǎn)距平指數和同比指數兩個(gè)分析指標。主要利用EVI指數進(jìn)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(cháng)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(shí)驗,將冬小麥生長(cháng)模擬和遙感、GIS技術(shù)相結合,輔以地面農業(yè)氣象觀(guān)測與調查,以NDVI反演出的LAI作為表征冬小麥長(cháng)勢分級指標。

3.農作物產(chǎn)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(chǎn)量估算模型,并利用野外觀(guān)測數據、歷史成果數據進(jìn)行模型驗證和精度評價(jià)。

將模擬結果與實(shí)際測量結果進(jìn)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(gè)指標,對模擬結果的精度進(jìn)行分析,評價(jià)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(zhì)性表面進(jìn)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(lèi)數據作為分區數據,以縣行政區作為報告單元,實(shí)現土壤墑情監測點(diǎn)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(jìn)行驗證,并與距離反比、克呂金、自然臨近點(diǎn)和樣條4種常規插值方法進(jìn)行對比。

二、AI+遙感,打造“宜居”的城市環(huán)境

尊重自然、順應自然、保護自然,是全面建設社會(huì )主義現代化國家的內在要求。必須牢固樹(shù)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(fā)展。而森林資源的變化對于全球碳循環(huán)、氣候變化、 生物多樣性和生態(tài)環(huán)境都有重要影響,其區域內生態(tài)系統、地勢布局的復雜性,限制了人類(lèi)在此區域內的活動(dòng)能力,難以建立大規模的監測與評估方式,利用遙感技術(shù)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(chóng)害等場(chǎng)景應用,對維護森林生態(tài)系統的健康和生物多樣性有重要作用,同時(shí)提高了城市人居環(huán)境的質(zhì)量。

1.林地資源分布圖

以L(fǎng)andSat8 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(diǎn)云密度≥2點(diǎn)/平方米;原始點(diǎn)云數據、分類(lèi)后的點(diǎn)云數據、DEM、 DSM;植被點(diǎn)分類(lèi)精度≥98%;DEM、DSM格網(wǎng)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(shù),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(guān)模型。再利用衛星遙感監測、無(wú)人機巡護、熱成像智能識別、綜合分析平臺等技術(shù),依托移動(dòng)巡查、視頻監控等手段,對火險等級高的區域進(jìn)行重點(diǎn)巡護。

4.病蟲(chóng)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(xué)特征和形態(tài)特征決定的,這種特征與植被的發(fā)育、健康狀況以及生長(cháng)條件密切相關(guān)。

三、AI+遙感,助力水利“善治”新篇章

人類(lèi)改變生存環(huán)境的同時(shí)誘發(fā)了一系列水生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,如河湖四亂、黑臭水體等,近年來(lái),水生態(tài)環(huán)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(shù)發(fā)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(shí)、不精確等問(wèn)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(zhì)的監測,在水文情報方面,遙感技術(shù)能提供長(cháng)期的動(dòng)態(tài)情報,幫助預報旱情、融雪徑流和暴雨洪水,監測洪水動(dòng)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(shù)手段,獲取河流區域范圍內優(yōu)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(gè)項目區域內的正射影像;根據正射影像對排污口進(jìn)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(jìn)行整理及入庫。

2.水質(zhì)遙感監

以多源遙感影像為數據源,通過(guò)近紅外、紅邊等波段建立水質(zhì)遙感演模型,對區域水質(zhì)發(fā)生情況進(jìn)行有效監測,為水質(zhì)的治理及預警提供有力支撐。

3.水利遙感執法

常態(tài)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(wèn)題信息,為河湖長(cháng)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(zhù)成熟的空天地一體化監測技術(shù),大范圍、高頻次、高精度、近實(shí)時(shí)的洪澇災害監測成為現實(shí),同時(shí)也具備高性能計算技術(shù)、研發(fā)遙感影像處理、多源數據融合的高效算法、深度學(xué)習等人工智能技術(shù),這些都將推動(dòng)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(zhì)量,為防洪減災提供及時(shí)準確的技術(shù)支撐。

四、相關(guān)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(xiàn)蟲(chóng)病監測項目

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