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耕地紅線監(jiān)測(cè)
Cultivated land red line
利用高分辨率的影像及泛化識(shí)別模型，對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的耕地地塊邊界進(jìn)行提取，實(shí)現(xiàn)對(duì)地塊數(shù)量、面積等信息的精細(xì)化提取。該技術(shù)可使農(nóng)業(yè)監(jiān)管部門(mén)實(shí)時(shí)掌握耕地資源面積、分布和變化情況，實(shí)現(xiàn)耕地與非農(nóng)用地的精細(xì)識(shí)別，使耕地紅線監(jiān)管工作從紙質(zhì)化被動(dòng)管理變?yōu)樾畔⒖梢暬鲃?dòng)管理，為“耕地紅線”和“非農(nóng)化”的監(jiān)管提供關(guān)鍵科學(xué)數(shù)據(jù)支撐。
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作物普查與產(chǎn)量估計(jì)
Crop census and yield estimation
基于天空地多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，結(jié)合不同區(qū)域、不同類(lèi)型作物間物候歷的差異、相關(guān)紋理和形態(tài)信息，利用深度學(xué)習(xí)算法，通過(guò)數(shù)據(jù)的迭代和算法的優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)高精度的作物普查，分種類(lèi)統(tǒng)計(jì)作物種植面積和分布。同時(shí)，融合高分辨率影像、氣象、土壤養(yǎng)分、土壤墑情、農(nóng)機(jī)管理等多源數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和作物生長(zhǎng)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的作物產(chǎn)量的動(dòng)態(tài)估計(jì)。
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農(nóng)業(yè)精細(xì)種植指導(dǎo)
Agricultural fine planting
通過(guò)“空天地”一體化數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，集遙感、統(tǒng)計(jì)、農(nóng)業(yè)、氣象、專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)于一體，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植從數(shù)據(jù)采集、模型運(yùn)算、設(shè)備管控的智能生產(chǎn)全過(guò)程管理。以多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)和算法為核心，綜合作物水分、養(yǎng)分吸收特點(diǎn)，通過(guò)種植環(huán)境全面感知，構(gòu)建農(nóng)學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，內(nèi)嵌人工智能AI算法進(jìn)行動(dòng)態(tài)智能農(nóng)事大數(shù)據(jù)科學(xué)決策，實(shí)現(xiàn)多種精準(zhǔn)農(nóng)事服務(wù)。
