智能遥感软件EasyFeature支撑国土空间监测

        2025年6月6日,自然资源部下发《关于开展2025年城市国土空间监测工作的通知》,决定开展2025年城市国土空间监测工作,重点聚焦城市国土空间治理中公共服务、生活宜居、交通便捷、安全韧性等情况,为国土空间规划编制及实施监督、国土空间规划城市体检评估等工作提供支撑,助力提升城市规划、建设、治理水平。监测工作以土地利用现况为基础,不仅需要准确标记监测要素的空间轮廓与属性信息,更需敏锐捕捉变化动态,实时完善数据,最终清晰勾勒城市建设的整体体量、内部格局、基础支撑与功能效力。为城市建设用地细化、国土空间规划编制及实施监督、国土空间规划城市体检评估、盘活存量土地、用途管制等国土空间治理工作提供支撑。

        在时间急迫、精度严苛、数据洪涌的现实挑战下,EasyFeature智能遥感软件依赖其构建的“场景-目标-像素”多层级关系模型及一整套智能解译技术,成为突围困境的战略利器。其核心的深度学习“智能解译引擎”,赋予软件从海量城市影像中高效、准确、自动完成关键目标识别与提取的能力:建筑外廓的自动勾画揭示建设总量与结构,绿地水系变化捕捉支持生态服务评估,道路网络的自动完善服务于交通效率分析,公共服务设施的定位分类则辅助服务能力研判。这些任务可一键式达成,彻底告别传统人工作业的瓶颈束缚。

        更重要的是,EasyFeature具备敏锐捕捉地表差异变化能力,针对地物新建、拆除或形态改易的情况,可实现自动发现与增量更新,为贯通城市与乡村全域、融合多源多时相信息的空间数据“一张图”构筑了坚实的技术底座,确保最终监测成果的空间广延性与时间鲜活性。

        依托对“所见像素”智能解译与高效产出业务知识的强大能力,EasyFeature将在2025广域国土空间监测工作中成为核心推手。它以“透视城市生长密码的智能之眼”洞悉演化轨迹,借“调控宜居空间的量化之手”重塑未来空间秩序,不仅支撑着规划编制实施、“体检评估”及存量土地智慧活化等治理关键任务,更加速了国土空间治理朝着深度精细化与智慧化的跃迁,为新型城镇化建设与高质量国土格局绘制深邃的未来画卷。

内容概要:该论文针对无人机遥感影像中城市地表水提取精度不高的问题,提出了一种改进的 UE-Net6 方法。通过构建不同深度的 U-Net 模型(5/6/7 层)对比,发现 U-Net6 效果最优。该模型采用了 ELU 激活函数替代 ReLU,引入 Dropout 正则化防止过拟合。实验表明,UE-Net6 在水体提取精度上显著优于 U-Net、SegNet 和 FCN 等传统模型,能有效实现复杂背景下小区域水体的精确提取。此外,论文详细介绍了 UE-Net6 的网络结构、改进点、数据预处理、损失函数设计、精度评价指标以及训练建议等内容。; 适合人群:具备一定深度学习和遥感影像处理基础的研究人员和工程师。; 使用场景及目标:①用于城市地表水的高精度提取,特别是在复杂背景下小区域水体的识别;②研究 U-Net 网络结构的改进方法,如激活函数的选择和正则化策略;③探索无人机遥感影像在环境监测、水资源管理等领域的应用。; 其他说明:该论文不仅提供了完整的 UE-Net6 模型代码实现,还通过详细的实验结果和可视化分析展示了模型的优势和局限性。建议读者在实践中结合实际数据集进行训练和优化,并关注模型在不同环境条件下的表现,特别是针对阴影反射率较高的水体和浑浊水体的识别问题。同时,论文提出了未来的研究方向,如多光谱融合和计算效率优化等。
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