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摘要
针对以往土地利用/土地覆盖分类数据应用，当前遥感智能解译样本库建设过程中与分类系统有关的问题，对遥感智能解译样本分类体系应有统一认识，可通过构建适于多尺度遥感影像的土地资源分类体系，实现统一分类体系下不同来源遥感分类数据的集成和有效对比。本文依据国土空间规划和治理新理念，地物类型在遥感影像上的可分性，采用自上而下方法构建土地资源多尺度遥感智能解译分类体系。该分类体系兼容土地利用与土地覆盖，包含9个一级类型，41个二级类型和43个三级类型，总计74个不同细分类型，比当前深度学习样本库的地物类型更加全面，并且采用开放框架和分层设计，支持类型扩展。该分类体系有助于对土地资源进行统一调查监测。
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单位中国科学院
