引文格式：丁 忆，李朋龙，张 觅，等.国土资源典型要素变化遥感智能监测关键技术及应用［J].地理信息世界,2021,28(6):65-71.

作者信息：

丁 忆1，李朋龙1,3，张 觅2,4，张泽烈1，李海峰3，胡 艳1，马泽忠1，敖 影1

1.重庆市地理信息和遥感应用中心，重庆 401147；2.武汉大学，湖北 武汉 430079；3.中南大学，湖南 长沙 410083；4.武汉汉达瑞科技有限公司，湖北 武汉 430071

 摘要

在国家重点研发计划和自然科学基金等项目的支持下，本项目成功研发了国土资源典型要素精细化检测与解译，要素变化自动发现与提取技术成果。成果包括任务驱动的空天地多源遥感影像快速获取与协同处理，渐进增长机制驱动的海量样本数据集自动制作，顾及场景-目标-像素层次关系的国土资源典型要素智能识别与解译，语义信息增强的国土资源典型要素变化鲁棒检测等关键技术，解决了国土资源专题要素自动识别不准，国土资源变化发现慢、检测难、查不全等瓶颈难题，在涉及国土资源违法行为监测等领域应用效果显著。该成果获2020地理信息科技进步特等奖。本文主要从国土资源典型要素变化遥感智能监测技术创新、系统应用等方面进行介绍。

主要从变化检测方向进行研读，其他部分感兴趣自行下载学习

1.3 顾及场景 - 目标 - 像素层次关系的国土资源典型要素智能识别与解译方法

针对多源遥感影像场景上下文关系复杂、同物异向、尺度变化大、光谱信息差异等导致模型适用性差、鲁棒性不足的行业难题