基于FME生产典型地形要素解译样本数据

作     者：刘冬枝 郝利娟 LIU Dongzhi;HAO Lijuan

作者机构：自然资源部重庆测绘院重庆401120 内蒙古自治区测绘地理信息中心内蒙古呼和浩特010020 

出 版 物：《测绘与空间地理信息》 (Geomatics & Spatial Information Technology)

年 卷 期：2024年第47卷第9期

页      面：127-130页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主　　题：典型地形要素解译样本数据 标注数据 深度学习 FME 

摘      要：遥感影像智能化自动处理技术发展相对滞后,深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但深度学习样本数量和类型有限。本文以地理国情普查与监测项目遥感影像解译样本数据、地表覆盖和地理国情要素成果数据为基础,基于FME软件函数库中丰富的转换器,编写工作流生产建筑物、水域、道路、植被等典型地形要素解译样本数据,用于扩充高质量典型地形要素遥感解译样本数据库,支撑多传感器、多时相、多区域的深度学习训练,提升典型地形要素自动识别与提取准确率,为解决国产卫星影像处理和典型地形要素信息提取方面的关键技术问题提供样本数据支撑。