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甘肃省地图院
纸质出版:2023
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刘一锋. 基于Geoway Feature的基础测绘变化信息检测研究[J]. 地理空间信息, 2023,21(8):126-128.
刘一锋. 基于Geoway Feature的基础测绘变化信息检测研究[J]. 2023, 21(8): 126-128.
刘一锋. 基于Geoway Feature的基础测绘变化信息检测研究[J]. 地理空间信息, 2023,21(8):126-128. DOI:
刘一锋. 基于Geoway Feature的基础测绘变化信息检测研究[J]. 2023, 21(8): 126-128. DOI:
随着各领域对基础地理信息现势性需求的增强,基础测绘工作需实现变化要素的实时处理,因此变化信息检测的效率与精度成为制约基础测绘更新效率的瓶颈。以提高变化信息提取的自动化程度、促进靶向性更新的快速开展为目标,依托Geoway Feature遥感信息提取软件,采用基于深度学习策略的计算机变化信息检测方法,对甘肃省庆城市区域多时相卫星正射影像展开试验,最后对实验效能予以评价,对其应用前景、研究方向进行了展望。结果表明Geoway Feature软件的检测结果的准确性与检测对象种类、样本库数量质量相关性大。
刘建歌,白穆,王馨爽.基于地理国情的深度学习分类容错性研究[J].地理空间信息,2022(02).
乔朝飞.关于新型基础测绘的思考[J].地理空间信息,2022(01).
张继贤,顾海燕,杨懿,张鹤,李海涛.高分辨率遥感影像智能解译研究进展与趋势[J].遥感学报,2021(11).
龚健雅,许越,胡翔云,姜良存,张觅.遥感影像智能解译样本库现状与研究[J].测绘学报,2021(08).
焦洋洋,刘平芝,蒋萌,杨敏,艾廷华,巩现勇.面向居民地要素智能化综合的样本库构建[J].测绘科学技术学报,2021(04).
程旭,宋晨,史金钢,周琳,张毅锋,郑钰辉.基于深度学习的通用目标检测研究综述[J].电子学报,2021(07).
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周培诚,程塨,姚西文,韩军伟.高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式[J].遥感学报,2021(01).
高明超,徐泮林,谷彦斐,许瑶.济南市土地利用变化监测分析[J].测绘与空间地理信息,2020(02).
石玉华.省级基础测绘用户需求调研分析及地形图更新思路探讨[J].矿山测量,2018(03).
基础地理信息要素分类与代码[S].1992.
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