基于高分影像的光伏电场自动化提取应用研究

• 作者: 严瑾 梁伟 闫亭廷 刘长宁
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 关键词: 高分影像 自动化 光伏 模型
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏|Fund Projects Column
• 页码范围: 75-77
• 页数: 3页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5867.2021.08.019

摘要

随着高空间分辨率遥感影像数据急剧增多,传统的监测分类方法很难适应海量遥感数据的解译需求.本项目以宁夏中卫市沙坡头区光伏电场为例,通过设计适合遥感地物识别的卷积神经网络和构建目标样本的最佳特征表达,让计算机经过深度学习,具备观察和理解的能力,挖掘潜在的有用地物特征,实现光伏电场的自动化信息提取,并且验证了利用高分影像自动化提取的高效性和准确性.