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土地及空间研究院开发基于深度学习的遥感影像分类技术 可用于编制多云地区的土地利用和土地覆盖制图

2024年6月13日

研究成果

土地及空间研究院副院长翁齐浩教授及其团队,开发了一套综合时间序列的制图方法,可提高编制多云地区土地利用和土地覆盖(LULC)制图的准确度和频率。该院院长丁晓利教授,以及土地测量及地理资讯学系助理教授(研究)李志伟博士为该项研究的理大主要成员之一。

该方法结合了「融合光谱指数的深度学习模型」和「时间序列重建技术」。团队将此方法应用于多云多雨的珠江三角洲地区(即粤港澳大湾区),整体测绘精度高达87.01%,优于现有的LULC产品。

此方法可透过深度学习模型,使用全球数据,为全球各地区生成无缝且接近实时的地图。它可就着多云多雨地区在不同时间的各种陆地和海面动态状况,收集高品质LULC数据。

 

阅读全文:https://shorturl.at/jyj1B (只有英文)


研究部门 土地及空间研究院

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