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摘要
深度学习遥感信息提取技术在自然资源行业中在逐渐开展应用，但行业主要基于两期卫星遥感影像开展变化检测的方法进行情报图斑提取；广西具有典型亚热带沿海地域特点，多云多雨，光学遥感影像覆盖度较低，全域获取两期影像的周期较长；针对广西云上摄影时间周期相对较短和地貌破碎等特征，提出基于HRNet网络开展解译模型训练，建立符合广西地域特征的自然资源综合样本库，并通过采集获取单期的无人机遥感影像进行建筑，道路，水体，耕地，林地和园地进行智能分割提取，实现基于自主训练解译模型和已有遥感解译模型对高分辨率无人机遥感影像进行自动解译，具备提取速度快、准确率高的优势；经验证以上六类地物要素的准确率和召回率均超过85%;结合建设项目实施监管和耕地资源监测的工作实际，应用无人机智能解译成果，通过套合国土变更调查的耕地范围提取非农和非粮图斑，并套合建设项目审批图斑提取审批图斑范围外的建筑图斑，开展监测监管应用实践，并取得阶段性成效和探索。
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