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大棚提取算法
大棚提取算法利用遥感影像数据自动识别和提取农业大棚，能够高效、准确地获取大棚的覆盖区域和边界信息，为农业生产和管理提供重要支持。
- 产品概述
- 产品优势
- 核心能力
- 服务模式
- 产品价格
- 应用案例
- 应用场景
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产品概述
基于覆盖全国各地的多源高分影像作为自监督训练数据，利用深度学习语义分割技术，构建了亚米级影像自监督训练的农业大棚自动化提取模型。基于该模型，用户可以快速准确地检测出大棚的覆盖区域和边界，为农业大棚的监督管理提供技术支撑。
产品优势
数据资源丰富
提供覆盖全国范围的高分辨率影像
大范围
支持大场景大范围的大棚提取处理
全自动
处理过程全自动、高时效
高精准
精准提取农业大棚的位置和轮廓，并输出全矢量结果，且提取轮廓规则、精细
核心能力
通过精确解析遥感影像中的光谱特征、纹理信息及空间布局，实现农业大棚的高效自动提取。该算法在复杂的农田背景下可以展现出高准确率与鲁棒性，影像最优分辨率达到0.2-1m，算法准确率优于85%。
服务模式
数据服务
私有云部署
在线接口服务
产品价格
应用案例
以山东潍坊农业大棚为例，基于强大的算力资源和混合时空调度引擎实现农业大棚的高效提取，总体准确率优于85%，所提取的大棚轮廊边界线分明、规整，无需人工二次编辑，大大提高了提取效率，输出准确的大棚轮廓数据与面积信息。
应用场景
农业生产管理
提取地块信息，有助于规划人员制定合理的绿地布局方案，提升城市环境质量。
土地利用与规划
结合大棚识别结果与其他土地利用类型（如农田、林地等）的遥感监测，分析土地利用结构，辅助土地规划和利用调整。
农业保险与风险评估
为农业保险提供数据支持，结合气象数据和灾害评估，可以分析大棚作物面临的自然灾害风险，帮助制定农业保险方案。
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