智慧城市建设中测绘地理信息的作用分析

随着智慧城市的深入发展,以及移动互联网、物联网、云计算、"互联网+"等新型信息技术的不断应用,在城市运行过程中对位置及信息的智能化需求不断增加,这给测绘地理信息提出更高的要求.测绘地理信息数据升级为时空地理信息数据,能促进智慧城市建设质量与水平的提升,促进城市功能多样化,为智慧城市的建设与发展提供基础支撑.阐述智慧城市建设中测绘地理信息的作用,探究智慧城市建设中测绘地理信息的应用,旨在推动城市的现代化发展.     

融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法

遥感影像解译是获得土地利用和土地覆盖（LULC）信息最为重要的途径之一,而自动化分类是提高LULC信息获取效率的关键。实际场景中包含大量不精准的先验知识,提取并融合其中的可用知识能进一步提高影像分类方法的精度、自动化率和规模应用能力。基于上述情况,提出了一种融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法。该方法可自动规避先验知识中的不精准单元,在图斑约束空间内实现了分类样本的自动化区域选择和特征提取,并获得了高置信度知识,然后利用这些分类样本训练深度残差网络,从而实现大区域影像的精确分类。以常州市新北区为例进行实验,选用该区域2009年土地利用现状数据作为先验数据,2014年Landsat 8 OLI影像作为待分类影像。实验结果表明,所提方法可融合不精准先验知识,对大面积连片LULC信息分类精确,主要地类图斑界限准确,全图分类图斑精度达到了88.7%,Kappa系数为0.842。该方法能配合深度学习方法实现高精度Landsat 8 OLI遥感影像分类。     

融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法

遥感影像解译是获得土地利用和土地覆盖（LULC）信息最为重要的途径之一，而自动化分类是提高LULC信息获取效率的关键。实际场景中包含大量不精准的先验知识，提取并融合其中的可用知识能进一步提高影像分类方法的精度、自动化率和规模应用能力。基于上述情况，提出了一种融合不精准先验知识的Landsat 8 OLI影像深度学习分类方法。该方法可自动规避先验知识中的不精准单元，在图斑约束空间内实现了分类样本的自动化区域选择和特征提取，并获得了高置信度知识，然后利用这些分类样本训练深度残差网络，从而实现大区域影像的精确分类。以常州市新北区为例进行实验，选用该区域2009年土地利用现状数据作为先验数据，2014年Landsat 8 OLI影像作为待分类影像。实验结果表明，所提方法可融合不精准先验知识，对大面积连片LULC信息分类精确，主要地类图斑界限准确，全图分类图斑精度达到了88.7%，Kappa系数为0.842。该方法能配合深度学习方法实现高精度Landsat 8 OLI遥感影像分类。