[发明专利]基于影像瓦片的生态保护红线地物目标识别方法及系统

说明书

本发明公开了基于影像瓦片的生态保护红线地物目标识别方法及系统，该方法包括：基于影像瓦片服务，下载目标生态保护红线区域的实时遥感影像瓦片数据，并进行数据拼接；将拼接后的实时遥感影像瓦片数据输入提前训练后的地物目标自动识别模型；识别出所述目标生态保护红线区域的典型地物目标；结合生态保护红线监管业务需要，根据所述实时遥感影像和识别出的典型地物目标图斑进行空间展示。克服了传统基于影像实体数据进行信息提取模式中影像数据查询检索效率低，影像数据共享和传输难度大、协同作业难度大，业务成果与影像叠加展示效率低等弊端，同时保证提取精度与采用影像实体精度相当。

技术领域

本发明属于地理信息领域、生态保护遥感应用技术领域，特别涉及基于 影像瓦片的生态保护红线地物目标识别方法及系统。

背景技术

随着近些年来越来越多的国产高分辨率卫星载荷的发射，使得遥感影像 在生态环境领域的应用更加广泛和深入。生态保护红线为生态环境保护领域 的一个新兴事物。

目前，在影像地物自动化识别方面，常用的技术方法有面向对象规则集、 深度学习等技术，关注的地物目标一般是分布规模较大、地物特征明显的水 体、植被、城镇等，自动化识别相对容易。而生态保护红线内的典型地物目 标主要是指光伏用地、推填土用地、建筑用地、交通设施用地等，这些地物 目标通常面积较小、地物特征不太明显，自动化识别精度也普遍较低。此外， 用于地物目标自动化识别的影像数据源主要是经过预处理、大气校正、融合 等之后的影像实体数据，是需要输入单景或镶嵌后的实体数据进行信息提取，由于生态保护红线破碎化、面积大等原因，基于影像数据实体开展红线区域 内典型地物目标识别的方法很难满足实际的生态保护红线监管业务需求。

现有问题：

(1)目前，无论是哪种自动化识别算法技术，基本都是基于卫星影像 实体数据源，其弊端在于：在进行影像数据信息提取及成果展示时，数据的 查询检索效率低、影像数据共享和传输难度大、协同作业难度大，无法实现 所提取的业务成果与影像进行叠加展示，很难满足实际的生态保护红线监管 业务需求；

(2)生态保护红线内所关注的典型地物特点一般是面积较小、地物特 征不明显，与以往的自动化识别技术所关注的地物类型不太一样。

发明内容

鉴于上述情况，本发明提出了一种基于影像瓦片的生态保护红线地物目 标识别方法及系统，该方法基于影像瓦片服务，采用深度学习技术实现生态 保护红线内典型地物目标的自动化识别，可解决目前难满足实际的生态保护 红线监管业务需求的问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

第一方面，本发明实施例提供基于影像瓦片的生态保护红线地物目标识 别方法，包括以下步骤：

基于影像瓦片服务，下载目标生态保护红线区域的实时遥感影像瓦片数 据，并进行数据拼接；

将拼接后的实时遥感影像瓦片数据输入提前训练后的地物目标自动识别 模型；所述地物目标自动识别模型采用多组数据训练，多组数据包括：基于 影像瓦片服务获取的生态保护红线区域遥感影像瓦片数据；所述生态保护红 线区域遥感影像瓦片数据包含典型地物标注；

识别出所述目标生态保护红线区域的典型地物目标；

结合生态保护红线监管业务需要，根据所述实时遥感影像和识别出的典 型地物目标图斑进行空间展示。

进一步地，所述影像瓦片服务，包括：

将全球空间范围进行网格划分，构建一个无数据状态下的全球空间索引 体系；

以单景影像作为网格数据管理的基本单元，为每景影像生成全球唯一的 网格编码；

根据起点、坐标系和栅格瓦片的分辨率，结合所关注的生态保护红线研 究区范围，计算其所在的行列号；