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摘要
针对深度学习样本制作技术稀缺以及样本复用性差等问题，本文围绕自然资源督察业务、测绘生产项目等需求，面向深度学习算法和模型，基于多源多时相卫星遥感影像，结合已有地理国情监测数据、基础地理信息数据等资料，对水体、林地、推填土等典型自然资源要素，开展了遥感影像处理、样本数据制作、质量控制、成果入库等方面的技术研究，初步建立了一套面向深度学习的遥感影像样本库建设技术体系，有效促进了样本数据的统一管理、重复利用和动态更新。
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针对深度学习样本制作技术稀缺以及样本复用性差等问题，本文围绕自然资源督察业务、测绘生产项目等需求，面向深度学习算法和模型，基于多源多时相卫星遥感影像，结合已有地理国情监测数据、基础地理信息数据等资料，对水体、林地、推填土等典型自然资源要素，开展了遥感影像处理、样本数据制作、质量控制、成果入库等方面的技术研究，初步建立了一套面向深度学习的遥感影像样本库建设技术体系，有效促进了样本数据的统一管理、重复利用和动态更新。
