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主办 : 中国地质调查局 | 技术支持：自然资源综合调查指挥中心 | 网站标识码bm16000002 | 京ICP备2020044568号
滨海湿地盐田养殖池的无序扩张对生态系统造成严重破坏，管理部门亟须加强规模管控。当前主要依赖人工现场调查与遥感目视解译，存在效率低、成本高、难以动态监测等弊端，且传统提取方法对养殖池空间结构的刻画精度不足，漏检误检频发。针对上述难题，该专利创新提出耦合条带空洞卷积的局部-全局网络（LGDSNet），通过编码器-中间部分-解码器架构关联影像局部与全局信息，有效增强高分辨率影像下养殖池边界刻画能力，方法涵盖数据集构建、网络训练与自动提取，具备精度高、泛化强、端到端操作等优势，为滨海湿地动态监测提供了可靠技术支撑。
该团队长期致力于滨海湿地生态地质与遥感应用研究，持续推动人工智能与地质调查技术深度融合，建立了一系列基于深度学习的遥感智能解译方法体系，取得了一批原创性成果，有效支撑了我国滨海湿地资源管理、生态保护与国土空间规划。
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