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新型智慧城市

新型智慧城市AI+遙感智能解譯,賦能建設“惠民”、“宜居”、“善治”

新型智慧城市建設中,以遙感數(shù)據(jù)處理為代表的技術正在發(fā)揮非常重要的作用,通過對城市范圍內的人、物、事件、基礎設施和環(huán)境等要素全面感知、實時動態(tài)識別和快速目標提取,為建設“惠民”、“宜居”、“善治”的新型智慧城市提供更多有價值的信息。當前,基于人工智能的遙感圖像處理技術已被廣泛地應用在農業(yè)保險、農業(yè)生態(tài)環(huán)境調查與評估、林業(yè)資源的動態(tài)監(jiān)測、病蟲害的監(jiān)測和受害評估、水體污染監(jiān)測等場景。

一、AI+遙感,開啟農業(yè)“惠民”新途徑

在農業(yè)方面,遙感技術在農業(yè)資源調查與監(jiān)測、農業(yè)生態(tài)環(huán)境調查與評價以及農業(yè)災害的監(jiān)測和農作物種植面積調查與產量估算等方面的應用,通過對作物分類、長勢與災害定量監(jiān)測,為農戶提供了個性化農業(yè)信息的精細服務,最終實現(xiàn)精準化種植和智能化管理。

1.農作物種植面積提取

通過不同作物在遙感影像上呈現(xiàn)不同的顏色、紋理、形狀等特征信息,使用信息提取的方法,可以將作物種植區(qū)域提取出來,從而得到作物種植面積和種植區(qū)域。

中國東部某地區(qū)水稻提取

中國東部某地區(qū)水稻提取

2.農作物長勢分析

作物長勢監(jiān)測采用生產距平指數(shù)和同比指數(shù)兩個分析指標。主要利用EVI指數(shù)進行計算。歸一化植被指數(shù)(NDVI)、差值植被指數(shù)(DVI)、比值植被指數(shù)(RVI)和增強植被指數(shù)(EVI)等遙感植被指數(shù)被廣泛應用于農作物長勢遙感監(jiān)測。

以冬小麥為例,以EOS MODIS影像為數(shù)據(jù)源,結合田間控制實驗,將冬小麥生長模擬和遙感、GIS技術相結合,輔以地面農業(yè)氣象觀測與調查,以NDVI反演出的LAI作為表征冬小麥長勢分級指標。

3.農作物產量估算

用直接監(jiān)測法和同期對比法兩種方法,以株高、葉面積指數(shù) (LVI) 、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、比值植被指數(shù)(RVI)、垂直植被指數(shù)(PVI)為主要參數(shù),構建農作物產量估算模型,并利用野外觀測數(shù)據(jù)、歷史成果數(shù)據(jù)進行模型驗證和精度評價。

將模擬結果與實際測量結果進行對比,采用采用平均離差、平均預測誤差、標準差和擬合系數(shù)四個指標,對模擬結果的精度進行分析,評價模型的適應性和精度。

4.土壤墑情監(jiān)測

采用適用于分層異質性表面進行空間估計,以全國縣域土壤墑情監(jiān)測數(shù)據(jù)為采樣數(shù)據(jù),以全國降水柵格數(shù)據(jù)與土壤分類數(shù)據(jù)作為分區(qū)數(shù)據(jù),以縣行政區(qū)作為報告單元,實現(xiàn)土壤墑情監(jiān)測點數(shù)據(jù)到面數(shù)據(jù)的上推。采用交叉驗證方法對土壤墑情估計效果進行驗證,并與距離反比、克呂金、自然臨近點和樣條4種常規(guī)插值方法進行對比。

二、AI+遙感,打造“宜居”的城市環(huán)境

尊重自然、順應自然、保護自然,是全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的內在要求。必須牢固樹立和踐行綠水青山就是金山銀山的理念,站在人與自然和諧共生的高度謀劃發(fā)展。而森林資源的變化對于全球碳循環(huán)、氣候變化、 生物多樣性和生態(tài)環(huán)境都有重要影響,其區(qū)域內生態(tài)系統(tǒng)、地勢布局的復雜性,限制了人類在此區(qū)域內的活動能力,難以建立大規(guī)模的監(jiān)測與評估方式,利用遙感技術在清查森林資源,編制大面積的森林分布圖,測量林地面積,調查森林蓄積和其它野生資源的數(shù)量,監(jiān)測森林火災和病蟲害等場景應用,對維護森林生態(tài)系統(tǒng)的健康和生物多樣性有重要作用,同時提高了城市人居環(huán)境的質量。

1.林地資源分布圖

以LandSat8 OTM影像為數(shù)據(jù)源,調查南京市2020年林地資源分布圖。

2.森林資源調查

機載激光雷達獲取的點云密度≥2點/平方米;原始點云數(shù)據(jù)、分類后的點云數(shù)據(jù)、DEMDSM;植被點分類精度≥98%;DEM、DSM格網間距2米。

3.林火監(jiān)測

以MODIS遙感影像為數(shù)據(jù)源,結合RS、GIS技術,基于小班主要地形、氣象氣候、枯草率、可燃物干重及植被葉面水分等數(shù)據(jù),建立適合研究區(qū)的火險等級劃分相關模型。再利用衛(wèi)星遙感監(jiān)測、無人機巡護、熱成像智能識別、綜合分析平臺等技術,依托移動巡查、視頻監(jiān)控等手段,對火險等級高的區(qū)域進行重點巡護。

4.病蟲害防治

地面植物具有明顯的光譜反射特征(帶“紅”邊波段的數(shù)據(jù)),不同于土壤、水體和其他的典型地物,植被對電磁波的響應是由其化學特征和形態(tài)特征決定的,這種特征與植被的發(fā)育、健康狀況以及生長條件密切相關。

三、AI+遙感,助力水利“善治”新篇章

人類改變生存環(huán)境的同時誘發(fā)了一系列水生態(tài)環(huán)境問題,如河湖四亂、黑臭水體等,近年來,水生態(tài)環(huán)境的防治逐漸成為水利部和流域機構的重要工作之一。

在這期間,遙感技術發(fā)揮了很大的作用,有效解決了傳統(tǒng)方式監(jiān)管存在不高效、不全面、不及時、不精確等問題,提升了了水利管理的現(xiàn)代化監(jiān)測水平。如對地表江河、湖沼和冰雪的分布、面積、水量和水質的監(jiān)測,在水文情報方面,遙感技術能提供長期的動態(tài)情報,幫助預報旱情、融雪徑流和暴雨洪水,監(jiān)測洪水動向,調查洪水泛濫范圍以及澇面積和受災程度等,有效提高了水利治理能力。

1.水體污染監(jiān)測

用航測技術手段,獲取河流區(qū)域范圍內優(yōu)于0.1m分辨率的數(shù)字影像,并依據(jù)獲取的影像數(shù)據(jù)制作整個項目區(qū)域內的正射影像;根據(jù)正射影像對排污口進行解譯,標出疑似排污口,將正射影像圖以及排污口解譯成果按照要求進行整理及入庫。

2.水質遙感監(jiān)

以多源遙感影像為數(shù)據(jù)源,通過近紅外、紅邊等波段建立水質遙感演模型,對區(qū)域水質發(fā)生情況進行有效監(jiān)測,為水質的治理及預警提供有力支撐。

3.水利遙感執(zhí)法

常態(tài)化監(jiān)測分析轄區(qū)內四亂現(xiàn)象,快速、精準獲取大范圍內水域亂占、亂采、亂堆、亂建問題信息,為河湖長管理提供數(shù)據(jù)支撐,提升執(zhí)法效率。

4.洪澇災害遙感監(jiān)測

飛燕遙感有著成熟的空天地一體化監(jiān)測技術,大范圍、高頻次、高精度、近實時的洪澇災害監(jiān)測成為現(xiàn)實,同時也具備高性能計算技術、研發(fā)遙感影像處理、多源數(shù)據(jù)融合的高效算法、深度學習等人工智能技術,這些都將推動遙感數(shù)據(jù)信息的深層次挖掘、洪澇信息智能化提取,提升數(shù)據(jù)處理效率與質量,為防洪減災提供及時準確的技術支撐。

四、相關案例


1.廣西森林資源規(guī)劃設計調查機載 激光雷達數(shù)據(jù)獲取及處理項目 

2.安徽省森林資源規(guī)劃設計調查機載 激光雷達數(shù)據(jù)獲及處理項目

3.松材線蟲病監(jiān)測項目

相關設備
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